一种基于条件生成对抗网络的协作推理模型逆向攻击方法

    公开(公告)号:CN118886505A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202410919937.2

    申请日:2024-07-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于条件生成对抗网络的协作推理模型逆向攻击方法,该方法首先获取目标模型参数和推理过程中中间特征的访问权限。其次选择与目标模型分类任务同域的公共数据集,作为辅助数据集,获取目标模型对辅助数据集样本的分类结果,作为辅助数据集预测标签。然后训练攻击用的由条件生成器模型和条件判别器模型构建的条件生成对抗网络,并截获目标图像中间特征,并获取目标图像的预测标签。最后设定潜在向量初始值,以潜在向量作为输入,以目标图像的预测标签作为指导,用条件生成器生成恢复图像,并进行训练优化。本发明克服了对边缘设备模型层数敏感的缺陷,提升了生成恢复图像的准确性、真实性。

    基于容器化Web操作界面的企业内网访问方法和系统

    公开(公告)号:CN119854033A

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202510316687.8

    申请日:2025-03-18

    Abstract: 本发明属于网络安全以及网络连接访问技术领域,提供一种基于容器化Web操作界面的企业内网访问方法和系统,包括以下步骤:获取外部客户端的访问请求;使用企业网关与外部客户端建立HTTPS通信连接,并向外部客户端发送多因素认证要求,进行用户身份认证,若认证通过,使用企业网关拉起容器实例,为外部客户端提供基于浏览器的具有操作图形环境的容器内置软件;企业网关对容器向企业内网发起的访问连接进行动态评估;获取外部客户端主动结束认证的请求,企业网关销毁容器实例,以结束访问。本发明解决了现有基于中间代理的WebVPN系统对于HTTPS端到端加密完整性的削弱,能提高内网访问的安全性。

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