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公开(公告)号：CN120032297A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510119534.4
申请日：2025-01-24
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明属于视听事件定位技术领域，具体涉及一种视听事件定位方法和计算机设备。将一段视频的视觉、音频数据输入至训练后的视听事件定位模型，得到视听事件定位结果；其中，视听事件定位模型包括单模态特征提取模块、多模态协同状态空间模块、特征融合模块、多模态增强状态空间模块和事件预测模块。其中的多模态协同状态空间模块可以学习视听模态间共享的全局上下文信息和各模态特定的特征信息，多模态增强状态空间模块可以学习特征融合结果的全局上下文信息。本发明可以实现视觉与音频模态的高效融合，优化细粒度信息的挖掘，提升了视听事件定位任务的整体性能。
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公开(公告)号：CN120012052A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510146019.5
申请日：2025-02-10
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种新型中文语义混淆越狱攻击方法、装置、介质及设备，方法包括：获取原始有害提示；识别敏感有害关键词；选择与敏感有害关键词概率距离最大的同音异形词作为替代词；构造师生场景，目标模型作为学生回答原始有害提示；在师生场景中融合前缀注入和拒绝抑制；在师生场景中添加单样本；将原始有害提示和单样本中所有的敏感关键词替换为对应的同音异形词；将融合前缀注入和拒绝抑制的师生场景、替换完成的原始有害提示、替换完成的单样本作为目标模型的输入。实现针对国产大模型的自动化黑盒越狱攻击，能够有效地评估和测试中文语境下LLMs对于中文语义混淆越狱的抵抗能力，助于研究和开发更精准的防御措施。
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公开(公告)号：CN118940275A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410939283.X
申请日：2024-07-15
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明公开了基于漏洞关联攻击图的工业控制系统脆弱性动态评估方法，首先建立工业设备情境信息‑工业漏洞信息‑攻击行为知识图谱形式化表征；其次以攻击期望为总指标，以漏洞可利用得分、漏洞危害性、设备节点重要性为核心形成ICS脆弱性评估指标体系；然后基于漏洞关联的跨域跨层攻击图生成算法生成跨域跨层攻击图，将脆弱性量化指标与攻击图结合，输出融合攻击期望值的攻击图；最后计算攻击过程中每一步的原子攻击期望对可能存在的所有攻击路径进行分析。本发明基于漏洞关联前后置条件生成攻击图，并将量化指标与攻击图结合，并考虑了漏洞时效性对ICS的影响，解决现有技术中容易忽视设备、漏洞与攻击路径的关联的问题。
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公开(公告)号：CN117294490A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311224582.7
申请日：2023-09-21
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于本地差分隐私的个性化随机响应方法，包括以下步骤：对客户端个性化隐私保护，客户端收集真实数据集，确定敏感等级个数；确定敏感权重；根据不同用户的隐私保护需求对隐私预算自适应分配；根据敏感值分配的隐私预算得到扰动频率，并对数据进行扰动，收集扰动数据和扰动频率；服务器端对扰动数据进行分析：客户端将收集的扰动数据和扰动频率发送给服务器端，服务器端对扰动数据进行重构支持度，挖掘频繁项集。该方法通过评分策略确定用户数据敏感等级，引入敏感权重概念进行隐私预算自适应分配，实现敏感属性及属性值的细粒度个性化隐私保护。
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公开(公告)号：CN116090468A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310024204.8
申请日：2023-01-09
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/295 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于层叠式指针网络的实体关系联合抽取方法及系统，包括以下步骤：S1、构建Duie_Bert预训练模型对输入的文本进行编码；S2、利用特定关系‑实体向量引导的多头注意力机制来增强编码层输出向量的特征表达，在此基础上，针对头实体及每一种关系利用改进的层叠式指针标注框架抽取出对应的尾实体，完成关系三元组的抽取。本发明采用上述基于层叠式指针网络的实体关系联合抽取方法及系统，通过在实体关系联合抽取模型中引入由特定关系‑实体向量引导的多头注意力机制，用于获取实体与句子之间的语义联系，有效地解决关系抽取过程中的误差积累和数据冗余的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114500085B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202210156151.0
申请日：2022-02-21
Applicant: 河南科技大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种面向多媒体边缘云安全的远程证明协议，通过引入终端与MMEC端及MMEC端与多媒体云端通信双方的平台身份认证、完整性度量与校验，全面保障多媒体边缘云和终端交互的数据安全、平台身份安全和完整性状态保持。安全性分析表明，本发明方法在隐私保护能力和抗攻击能力等方面均优于现有安全方案；性能仿真结果表明，本发明方法在处于非密集型多媒体资源请求量状态时，有效降低了计算开销。
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公开(公告)号：CN113051557B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202110275639.0
申请日：2021-03-15
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 基于纵向联邦学习的社交网络跨平台恶意用户检测方法，包括：步骤1、构建基于纵向联邦学习的社交网络跨平台恶意用户检测层次化架构；步骤2、将参与方分为主动方和被动方，对主动方和被动方样本数据在数据预处理层进行预处理操作，得到结构化数据；步骤3、经数据预处理层处理后的结构化数据，映射主动方和被动方共有的样本数据；步骤4、在机器学习的定义下协同训练一个全局模型，利用了同态加密对主动方和被动方数据进行加解密，完成联邦学习层训练；步骤5、主动方和被动方更新自身的本地模型训练参数，并将预测结果输出;步骤6、在数据应用层将联邦学习层得到的预测结果回传到各参与方，实现高质量的恶意用户检测效果。
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公开(公告)号：CN114500085A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210156151.0
申请日：2022-02-21
Applicant: 河南科技大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种面向多媒体边缘云安全的远程证明协议，通过引入终端与MMEC端及MMEC端与多媒体云端通信双方的平台身份认证、完整性度量与校验，全面保障多媒体边缘云和终端交互的数据安全、平台身份安全和完整性状态保持。安全性分析表明，本发明方法在隐私保护能力和抗攻击能力等方面均优于现有安全方案；性能仿真结果表明，本发明方法在处于非密集型多媒体资源请求量状态时，有效降低了计算开销。
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公开(公告)号：CN114120424A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111492129.5
申请日：2021-12-08
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于注意力机制的轻量级面部情绪识别方法，步骤如下：首先，搭建基于注意力机制的面部情绪识别网络，具体为：建立二维卷积层，用全局平均池和Softmax函数做预测，取代全连接层，主干分支采用Xception深度可分离卷积结构代替VGG小卷积块结构，在两个深度可分离卷积后采用最大池化，掩膜分支在二维卷积层后加入通道注意力机制和空间注意力机制，组成基于注意力机制的网络模块，进一步生成由3个注意力机制网络模块堆积的轻量级卷积神经网络，并在其中使用Switchable Normalization；然后对FER2013数据集图片预处理；最后，将处理后的数据集输入基于注意力机制的面部情绪识别网络进行图片分类。本发明弥补了传统卷积神经网络参数量大、训练难、落地难、梯度消失以及梯度爆炸等缺陷。
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公开(公告)号：CN113051557A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110275639.0
申请日：2021-03-15
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 基于纵向联邦学习的社交网络跨平台恶意用户检测方法，包括：步骤1、构建基于纵向联邦学习的社交网络跨平台恶意用户检测层次化架构；步骤2、将参与方分为主动方和被动方，对主动方和被动方样本数据在数据预处理层进行预处理操作，得到结构化数据；步骤3、经数据预处理层处理后的结构化数据，映射主动方和被动方共有的样本数据；步骤4、在机器学习的定义下协同训练一个全局模型，利用了同态加密对主动方和被动方数据进行加解密，完成联邦学习层训练；步骤5、主动方和被动方更新自身的本地模型训练参数，并将预测结果输出;步骤6、在数据应用层将联邦学习层得到的预测结果回传到各参与方，实现高质量的恶意用户检测效果。
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