公开(公告)号：CN118245891A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410259302.4

申请日：2024-03-07

Applicant: 西北大学

Inventor： 尹小燕 ,  王禹 ,  白聪睿 ,  贺帅帅 ,  代志伟 ,  陈晓江 ,  房鼎益

IPC: G06F18/2411 ,  G06F21/32 ,  G06F18/214 ,  G06N3/096 ,  G06N3/084 ,  G06F17/16 ,  G06F17/18

Abstract: 本申请涉及一种基于迁移学习的小样本车主身份认证方法，该方法基于训练后的SVM分类模型，这里SVM分类模型在训练过程中，考虑到不同的人上车的行为动作也因其体态和动作习惯而存在细微不同，用毫米波雷达采集用户上车行为动作的历史数据与新数据，通过对该雷达信号进行预处理与特征提取，便提炼出能代表车主身份独特性的行为动作潜在特征；然后，将采集的历史数据与目标任务的新数据进行特征迁移，借助历史数据的庞大数据量来弥补目标域数据量缺失的问题；然后，基于特征迁移后的数据集训练SVM分类模型，得到训练后的SVM分类模型，即在迁移过后的特征空间对源域与目标域数据共同训练出分类模型，完成身份认证任务。

公开(公告)号：CN115640847A

公开(公告)日：2023-01-24

申请号：CN202211390870.5

申请日：2022-11-07

Applicant: 西北大学

Inventor： 尹小燕 ,  韩青洁 ,  代志伟 ,  贺帅帅 ,  龚志敏 ,  崔瑾 ,  陈晓江 ,  房鼎益

IPC: G06N3/098 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本申请涉及联邦学习中成员推理攻击方法及装置，方法包括：确定攻击者在目标模型的训练过程中的关键轮次K；将目标样本输入到目标模型中，获取样本特征；样本特征包括目标样本在目标模型的关键轮次K上的损失值以及在最后一个轮次上的损失值、真实标签、参数梯度和输出；为目标样本在目标模型的关键轮次K上的损失值以及在最后一个轮次上的损失值分配权重；将分配权重的样本特征输入到攻击模型中，输出目标样本为成员样本的概率值来判断目标样本是否为成员样本。本申请采用过拟合特征感知，在目标模型训练过程中寻找一个能区分出表现相似的成员和非成员的关键轮次K，利用Transformer模型为不同的样本分配关键轮次和最后一轮的权重，提高攻击准确率。