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公开(公告)号：CN119578507B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510113751.2
申请日：2025-01-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06N3/096 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种干扰生成对抗网络驱动的知识蒸馏方法，该方法首先获取由三通道RGB格式图像构成的图像分类数据集。其次构建干扰生成对抗网络AD‑GAN，包括教师模型、学生模型和干扰生成模型，三个模型输入均为图像分类数据集中的图像，教师和学生模型输出为图像类别预测的置信度向量，干扰生成模型的输出为带干扰的图像。最后对三个模型进行对抗训练，一个训练批次分为干扰生成模型训练阶段和学生模型蒸馏训练阶段，两者的训练分别使用独立的优化器，干扰生成模型作为对抗训练中的生成器，教师和学生模型共同作为判别器。本发明增强了学生模型的泛化能力和抗噪性能，为资源受限场景提供实用且高效的解决方案。
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公开(公告)号：CN104253694B
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201410504225.0
申请日：2014-09-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L9/32
Abstract: 本发明提供了一种用于网络数据传输的保密方法，发送数据时，发送方根据接收方的公钥(Kp)，先将该数据在本地硬件加解密装置中进行硬件加密后再发送给接收方；接收数据时，接收方根据己方的私钥(Ks)，将接收的数据在本地硬件加解密装置中进行硬件解密；所述发送方或者接收方的公钥(Kp)和私钥(Ks)在本地硬件加解密装置产生中。采用本发明的技术方案，直接在数据加解密装置内部对数据进行了加解密，数据加解密装置内部信息通过身份认证的方式进行保护，而且不会耗费数据收发设备CPU的资源，实现了对数据的硬件加密，使得数据的保密效果更佳；同时使用了非对称加密算法和对称加密算法，私钥以密文形式完全隐藏在数据加解密装置中，具有更好的加密效果。
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公开(公告)号：CN104270242A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410504268.9
申请日：2014-09-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L9/06
Abstract: 本发明提供了一种用于网络数据加密传输的加解密装置，所述加解密装置与数据收发设备相连接；发送数据时，所述加解密装置先将数据收发设备中待发送数据在该加解密装置中进行硬件加密后再发送给接收方；接收数据时，所述加解密装置将数据收发设备中接收的数据在该加解密装置中进行硬件解密；用于数据加解密的密钥在所述加解密装置中产生。采用本发明的技术方案，直接在数据加解密装置内部对数据进行了加解密，数据加解密装置内部信息通过身份认证的方式进行保护，而且不会耗费数据收发设备CPU的资源，实现了对数据的硬件加密，使得数据的保密效果更佳；同时使用了非对称加密算法和对称加密算法，私钥以密文形式完全隐藏在数据加解密装置中，具有更好的加密效果。
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公开(公告)号：CN116796374A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310535649.2
申请日：2023-05-12
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F21/64 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于ConvNeXt的深度视频修复检测方法及系统，该方法首先对数据集内视频进行分帧处理，得到视频帧序列。其次构建包含时序残差提取模块、滤波残差提取模块、ConvNeXt双流特征提取模块、特征融合模块以及金字塔结构特征恢复模块的视频修复检测网络。然后构建损失函数以及参数优化算法。最后对训练好的视频修复检测网络进行测试，并评估网络性能。该系统包括视频处理模块、时序特征提取模块、滤波特征提取模块、特征融合模块、金字塔结构特征恢复模块和检测结果生成模块。本发明检测结果具有较高的准确性和完整性，保证了视频修复检测网络的高性能。
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公开(公告)号：CN106056007B
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201610417127.2
申请日：2016-06-12
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种能够隐藏磁盘的安全固态硬盘及方法，包括接口模块、身份信息输入装置、固态存储介质以及固态硬盘控制器；固态硬盘控制器至少包括主控芯片、Hub控制器、身份认证模块和缓存模块，Hub控制器设置多个虚拟接口和多个隐藏虚拟接口；固态硬盘接入主机时，Hub控制器通过接口模块将每个虚拟接口的识别码发送给主机进而在主机中将每个虚拟接口都识别为独立的磁盘；只有在身份认证通过后，主控芯片控制Hub控制器将隐藏虚拟接口的识别码发送给主机进而在主机中才将每个隐藏虚拟接口都识别为独立的磁盘。采用本发明的技术方案，通过接入单个固态硬盘便能够在计算机中实现多磁盘控制，并能实现磁盘隐藏，从而能够提高固态硬盘的安全性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106056007A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610417127.2
申请日：2016-06-12
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种能够隐藏磁盘的安全固态硬盘及方法，包括接口模块、身份信息输入装置、固态存储介质以及固态硬盘控制器；固态硬盘控制器至少包括主控芯片、Hub控制器、身份认证模块和缓存模块，Hub控制器设置多个虚拟接口和多个隐藏虚拟接口；固态硬盘接入主机时，Hub控制器通过接口模块将每个虚拟接口的识别码发送给主机进而在主机中将每个虚拟接口都识别为独立的磁盘；只有在身份认证通过后，主控芯片控制Hub控制器将隐藏虚拟接口的识别码发送给主机进而在主机中才将每个隐藏虚拟接口都识别为独立的磁盘。采用本发明的技术方案，通过接入单个固态硬盘便能够在计算机中实现多磁盘控制，并能实现磁盘隐藏，从而能够提高固态硬盘的安全性能。
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公开(公告)号：CN104253694A
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：CN201410504225.0
申请日：2014-09-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L9/32
Abstract: 本发明提供了一种用于网络数据传输的保密方法，发送数据时，发送方根据接收方的公钥(Kp)，先将该数据在本地硬件加解密装置中进行硬件加密后再发送给接收方；接收数据时，接收方根据己方的私钥(Ks)，将接收的数据在本地硬件加解密装置中进行硬件解密；所述发送方或者接收方的公钥(Kp)和私钥(Ks)在本地硬件加解密装置产生中。采用本发明的技术方案，直接在数据加解密装置内部对数据进行了加解密，数据加解密装置内部信息通过身份认证的方式进行保护，而且不会耗费数据收发设备CPU的资源，实现了对数据的硬件加密，使得数据的保密效果更佳；同时使用了非对称加密算法和对称加密算法，私钥以密文形式完全隐藏在数据加解密装置中，具有更好的加密效果。
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公开(公告)号：CN119830954A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510300735.4
申请日：2025-03-14
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/771 , G06V10/44 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于Logit交叉校正的多维知识蒸馏方法，首先将待分类图像输入到教师模型和学生模型的初级特征提取模块中，得到两个初级特征。其次将两个初级特征输入到类别结果感知模块中，得到自适应加权的Logit分数并计算类别结果损失。然后将自适应加权的Logit分数和初级特征输入到Logit交叉校正模块和类别生成感知模块中，计算校正损失和类别生成损失。最后将类别结果损失、校正损失和类别生成损失通过可变的权重进行加权融合，得到最终的损失值，通过反向传播最小化损失值，完成多维知识蒸馏。本发明结合特征知识和Logit知识，解决知识蒸馏任务中蒸馏可解释性差以及局部语义信息利用不足的问题。
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公开(公告)号：CN119578507A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510113751.2
申请日：2025-01-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06N3/096 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种干扰生成对抗网络驱动的知识蒸馏方法，该方法首先获取由三通道RGB格式图像构成的图像分类数据集。其次构建干扰生成对抗网络AD‑GAN，包括教师模型、学生模型和干扰生成模型，三个模型输入均为图像分类数据集中的图像，教师和学生模型输出为图像类别预测的置信度向量，干扰生成模型的输出为带干扰的图像。最后对三个模型进行对抗训练，一个训练批次分为干扰生成模型训练阶段和学生模型蒸馏训练阶段，两者的训练分别使用独立的优化器，干扰生成模型作为对抗训练中的生成器，教师和学生模型共同作为判别器。本发明增强了学生模型的泛化能力和抗噪性能，为资源受限场景提供实用且高效的解决方案。
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公开(公告)号：CN114491597A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210088994.1
申请日：2022-01-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F21/60 , G06F40/129 , G06F40/151 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/247 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于汉字部件组合的文本无载体信息隐藏方法，首先确定搜索式无载体信息隐藏方法，对索引生成算法进行改进，引入汉字部件组合机制，同时改进标签形式，以区分关键词与生成汉字。发送方对秘密信息进行切分，得到关键词集合，使用选定的信息隐藏方法并结合改进后的标签，将关键词嵌入到多个载体文本并发送给接收方完成秘密通信。接收方按顺序接收所有文本，使用提取算法结合改进标签从多个载体中提取关键词，最后将关键词按顺序组成原始秘密信息。本发明方法有效地提升了非常用汉字的隐藏成功率，在使用小型文本库的前提下依然可以保证高隐藏成功率和高隐藏容量。
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