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公开(公告)号：CN118230270B
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202410263673.X
申请日：2024-03-07
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种车联网中基于簇头选择和知识蒸馏的对抗联邦学习方法，首先从车辆簇中选择簇头车辆，然后部署对抗联邦学习模型，将待学习的图像分类模型作为学生模型，在簇头车辆部署生成器和老师模型，在成员车辆部署判别器和学生模型，然后进行对抗联邦学习，学习过程中由生成器生成对抗样本并作为老师模型和学生模型的输入图像，在计算损失函数时考虑老师模型和学生模型对于对抗样本标签的预测概率，在对抗联邦学习完成后，将学生模型的参数进行聚合，用于更新图像分类模型的参数。本发明可以在防御梯度逆向攻击的同时提高联邦学习的聚合效率，提高聚合模型的分类精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118230270A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410263673.X
申请日：2024-03-07
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种车联网中基于簇头选择和知识蒸馏的对抗联邦学习方法，首先从车辆簇中选择簇头车辆，然后部署对抗联邦学习模型，将待学习的图像分类模型作为学生模型，在簇头车辆部署生成器和老师模型，在成员车辆部署判别器和学生模型，然后进行对抗联邦学习，学习过程中由生成器生成对抗样本并作为老师模型和学生模型的输入图像，在计算损失函数时考虑老师模型和学生模型对于对抗样本标签的预测概率，在对抗联邦学习完成后，将学生模型的参数进行聚合，用于更新图像分类模型的参数。本发明可以在防御梯度逆向攻击的同时提高联邦学习的聚合效率，提高聚合模型的分类精度。
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公开(公告)号：CN116506858A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310489303.3
申请日：2023-04-28
Applicant: 河南科技大学
IPC: H04W12/121 , H04W4/40 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征并行分析的车联网入侵检测方法，分别在车联网正常运行状态时和发生入侵时分别采集若干个车联网流量数据序列，提取得到车联网流量数据特征矩阵，进行标签标注得到车联网流量数据样本，构建包括空间特征提取模块，时域特征提取模块，特征拼接模块，自注意力模块，特征融合模块和多层感知机的车联网入侵检测模型并进行训练，当需要对车联网进行入侵检测时，采集数据并得到车联网流量数据特征矩阵，输入至训练好的车联网入侵检测模型，得到车联网入侵检测结果。本发明从车联网流量数据中并行提取空间特征和时域特征并融合得到时空特征，提高对车联网流量数据的表征能力，进而提高车联网入侵检测性能。
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公开(公告)号：CN116506858B
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202310489303.3
申请日：2023-04-28
Applicant: 河南科技大学
IPC: H04W12/121 , H04W4/40 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征并行分析的车联网入侵检测方法，分别在车联网正常运行状态时和发生入侵时分别采集若干个车联网流量数据序列，提取得到车联网流量数据特征矩阵，进行标签标注得到车联网流量数据样本，构建包括空间特征提取模块，时域特征提取模块，特征拼接模块，自注意力模块，特征融合模块和多层感知机的车联网入侵检测模型并进行训练，当需要对车联网进行入侵检测时，采集数据并得到车联网流量数据特征矩阵，输入至训练好的车联网入侵检测模型，得到车联网入侵检测结果。本发明从车联网流量数据中并行提取空间特征和时域特征并融合得到时空特征，提高对车联网流量数据的表征能力，进而提高车联网入侵检测性能。
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公开(公告)号：CN116484422B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202310437937.4
申请日：2023-04-21
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种车联网中基于敏感语义位置替换的轨迹隐私保护方法，首先对车辆时空轨迹基于地图中的兴趣点进行轨迹语义标注，然后提取出敏感语义位置，包括起点位置、终点位置、用户自定义敏感语义位置和停留位置，为每个敏感语义位置设置一个双半圆区域作为替换区域，从替换区域中筛选出语义属性和查询概率与敏感语义位置相同或相似的兴趣点PoI对该敏感语义位置进行替换，从而得到重构轨迹。本发明通过将轨迹中的敏感语义位置替换成其它的非敏感语义位置，不仅保护了用户的轨迹隐私，而且提高了轨迹数据的可用性。
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公开(公告)号：CN116484422A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310437937.4
申请日：2023-04-21
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种车联网中基于敏感语义位置替换的轨迹隐私保护方法，首先对车辆时空轨迹基于地图中的兴趣点进行轨迹语义标注，然后提取出敏感语义位置，包括起点位置、终点位置、用户自定义敏感语义位置和停留位置，为每个敏感语义位置设置一个双半圆区域作为替换区域，从替换区域中筛选出语义属性和查询概率与敏感语义位置相同或相似的兴趣点PoI对该敏感语义位置进行替换，从而得到重构轨迹。本发明通过将轨迹中的敏感语义位置替换成其它的非敏感语义位置，不仅保护了用户的轨迹隐私，而且提高了轨迹数据的可用性。
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