公开(公告)号：CN117688535A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311740897.7

申请日：2023-12-18

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 朱涵韬 ,  崔剑

IPC: G06F21/31 ,  G06F18/20 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/098 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明公开了一种基于横向图联邦学习的违规自媒体用户识别方法及系统，方法如下：S1：获取用户历史数据，将用户划分为正常用户、违规用户，并提取相应的用户特征；S2：将用户历史数据进行预处理后，生成图数据；S3：用图数据在媒体平台训练GNN模型，再将不同媒体平台作为客户端进行横向图联邦学习，得到违规自媒体用户识别模型；S4：将待识别用户图数据输入违规用户识别模型，若判定为违规，则输出警告信息，若在整改时间后仍被认定为违规用户，则进行审核，若审核判定为违规，则封号；若审核结果为正常，则将误判为违规用户的历史数据作为训练样本，更新用户所属平台的模型参数，并上传给服务器进行全局模型更新。

公开(公告)号：CN119416831A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202510015230.3

申请日：2025-01-06

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 朱涵韬 ,  张忠良 ,  黄文坡 ,  刘万安 ,  阮渊鹏 ,  韩一龙

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明公开了基于统计控制的联邦学习恶意参与方检测方法及系统，方法如下：S1、服务器向参与方发送训练任务及初始化模型参数；S2、参与方下载当前全局模型，进行本地训练，得到局部模型并上传；S3、服务器接收局部模型并进行聚合，得到新全局模型；S4、当联邦学习轮次小于Tg时，服务器计算上传模型的参数向量到全局模型的欧式距离平方，并对所有距离值进行建模，选择诚实参与方进行模型聚合；S5、当轮次等于Tg时，服务器构建控制限；S6、当轮次大于Tg时，服务器计算参与方上传模型与全局模型的距离，通过控制限，区分恶意与诚实参与方；S7、服务器聚合诚实参与方的模型得到新全局模型，发给所有参与方；S8、返回S2，直至达到预设目标。

公开(公告)号：CN117975106A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202311851523.2

申请日：2023-12-29

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 朱涵韬 ,  崔剑

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V20/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了违规自媒体视频的识别方法及系统，方法包括：S1：在本地对已标注媒体视频数据进行预处理；S2：自媒体平台构造基于卷积神经网络的图像识别模型，对媒体图像作为样本进行训练，优化本地网络参数；S3：服务器挑选客户端上传参数，将平均后的参数发给客户端，自媒体平台接受后，重复训练，直到精度达到预期值；S4：将待识别视频的文字进行检测，若检出，则退回；否则进行视频内容检测；S5：提取待识别视频关键帧。S6：将待识别视频所有关键帧预处理后输入通过训练好的卷积神经网络模型中，得到当前关键帧是否违规，若违规关键帧总数大于设定阈值，则判定审核不通过；否则对违规关键帧前后内容进行审核。