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公开(公告)号：CN101551455A
公开(公告)日：2009-10-07
申请号：CN200910022496.1
申请日：2009-05-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种干涉合成孔径雷达三维地形成像系统及其高程测绘方法，主要解决现有干涉合成孔径雷达成像实效性差，并且不能对快速变化地形和突变地形进行三维高程测绘的问题。其系统包括：三个子孔径天线、雷达波发射机、雷达波接收机和成像数据处理器，该成像信号处理器包括SAR图像处理单元和InSAR图像处理单元。本发明通过三个子孔径接收雷达回波，然后对三个子孔径分别接收到的雷达回波进行SAR成像处理，再将得到的SAR复图像进行InSAR成像处理，其中包括：图像配准、相位滤波和基于聚类分析的相位展开。最后将处理好的InSAR展开相位图进行高程反演，恢复出三维数字高程图。本发明具有对测绘地形的适应性广，成像实效性强的优点，可用于对三维地形的测绘。
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公开(公告)号：CN119966681A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510030679.7
申请日：2025-01-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本申请的实施例涉及机器学习技术领域，特别涉及一种基于联邦学习的用户数据分布隐私的获取方法，通过在中央服务器端部署辅助数据集并建立虚拟客户端集群来进行联邦学习，当联邦学习完成后，基于虚拟客户端的每一轮训练的准确率组合得到时序矩阵，将虚拟客户端对应的时序矩阵和数据分布分别作为训练样本和训练标签，训练预构建的推断模型，从而利用训练完成的推断模型的来预测被攻击的目标客户端的本地数据在各个类别上的数据分布。该方法可以在不影响联邦学习的正常流程的同时，获取到用户数据分布隐私，为联邦学习中的安全防护和隐私保护提供了新的研究思路和视角。
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公开(公告)号：CN116566709A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310613634.3
申请日：2023-05-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开基于有目标攻击的陷阱式对抗验证码生成方法，具体为：步骤1：生成原始验证码数据集并进行数据集划分；步骤2：训练分类模型C1、C2、C3、…、CN；步骤3：对单字符训练集Dtrain进行数据增强扩充，得到增强训练集步骤4：建立对抗样本生成框架；步骤5：训练有目标对抗最优生成模型；步骤6：生成有目标对抗验证码。该方法解决现有文本验证码易被机器学习模型攻击，且无法主动辨别攻击者身份，验证码系统安全性弱，无法有效维护网络安全的问题。
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公开(公告)号：CN119128904A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411143938.9
申请日：2024-08-20
IPC: G06F21/57 , G06F18/2415
Abstract: 本发明涉及机器学习技术领域，特别涉及一种基于联邦学习的用户本地数据分布推理攻击方法；所述方法包括：生成辅助数据集、构建模拟攻击用户数据集、训练影子模型、训练用户模型、计算余弦相似度、调整模拟攻击用户数据集中各类标签的数据比例、形成更新后的联邦学习全局模型、判断训练终止条件、得到目标攻击用户的本地数据分布；本发明解决了由于联邦学习分布式训练的特性导致的数据隐私安全问题；通过在服务器端部署辅助数据集和影子模型，利用梯度方向分析和模拟攻击用户数据集，动态地推断出目标攻击用户的本地数据在各个类别上的分布，揭示了目标攻击用户的标签分布，同时，本发明具有较高的隐蔽性、适应性和有效性。
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公开(公告)号：CN118211222A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410474751.0
申请日：2024-04-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F21/56 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了基于联邦学习的物联网后门防御方法，包括以下步骤：1.生成物联网数据预训练集；2.生成客户端样本集；3.构建联邦学习全局网络；4.服务器对联邦学习全局网络进行预训练；5.服务器对预训练好的联邦学习全局网络进行训练并更新模型；6.判断更新后的联邦学习全局网络是否满足训练终止条件，若满足，则执行步骤7，否则，执行步骤5；7.得到最终训练好的联邦学习全局网络。本发明基于联邦学习的物联网后门防御方法，解决了现有技术中存在的面对非独立同分布数据的后门防御效果较差的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108447902A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810051354.7
申请日：2018-01-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H01L29/739 , H01L29/08 , H01L21/336
Abstract: 本发明公开了一种能够抑制双极效应的隧穿场效应晶体管，主要解决普通L型TFET器件双极效应严重的问题。其包括，衬底(1)和位于衬底顶层的导电层(2)，衬底上设有源区(3)、栅区(4)、漏区(5)，该漏区(5)的左侧设有轻掺杂漏区(6)，形成反向隧穿发生的缓冲区，该轻掺杂漏区(6)与栅区(4)的横向之间设有间距s。本发明通过在普通L型TFET器件的漏区添加轻掺杂漏和加入的栅漏间距s，减小了漏端载流子的反向隧穿几率，抑制了隧穿场效应晶体管的双极效应，提高了器件的应用价值，可用于制作超大规模半导体集成电路。
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公开(公告)号：CN120014655A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510044185.4
申请日：2025-01-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V30/19 , G06V30/244 , G06V30/28 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请的实施例涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于大语言模型的验证码自动识别方法，包括：获取若干个不同模态的验证码，进行标签标注后，构成一个小规模测试集和一个大规模测试集；使用小规模测试集对选定的三个大语言模型进行初步测试，使得三个大语言模型获得基本的验证码识别能力；设置接口调用，搭建多平台多模型多模态的验证码自动识别框架；逐步使用大规模测试集对验证码自动识别框架进行测试，评估三个大语言模型的验证码识别能力，直至符合预设的性能标准，得到成熟的验证码自动识别框架；将待识别的验证码输入至成熟的验证码自动识别框架，获得识别结果，有效提升了验证码识别的准确性、鲁棒性及泛化能力。
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公开(公告)号：CN112287323B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202011159897.4
申请日：2020-10-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的语音验证码生成方法，旨在通过增强抵御自动语音识别系统攻击的能力，提高语音验证码的安全性，实现步骤为：获取训练样本集、测试样本集和帧序列集；构建语音验证码生成网络模型；对语音验证码生成网络模型进行迭代训练；获取语音验证码的生成结果。本发明利用人耳不易觉察对抗扰动噪声可以使自动语音识别系统误分类的特性，将用包含生成对抗网络的模型生成的对抗扰动噪声添加到原始语音验证码的音频文件中，并通过生成对抗网络交替训练互相博弈的过程，使生成的带有对抗扰动噪声的语音验证码难以被自动语音识别系统攻击成功，从而提高语音验证码的安全性，可用于实际场景中的验证码验证过程。
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公开(公告)号：CN112287323A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011159897.4
申请日：2020-10-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的语音验证码生成方法，旨在通过增强抵御自动语音识别系统攻击的能力，提高语音验证码的安全性，实现步骤为：获取训练样本集、测试样本集和帧序列集；构建语音验证码生成网络模型；对语音验证码生成网络模型进行迭代训练；获取语音验证码的生成结果。本发明利用人耳不易觉察对抗扰动噪声可以使自动语音识别系统误分类的特性，将用包含生成对抗网络的模型生成的对抗扰动噪声添加到原始语音验证码的音频文件中，并通过生成对抗网络交替训练互相博弈的过程，使生成的带有对抗扰动噪声的语音验证码难以被自动语音识别系统攻击成功，从而提高语音验证码的安全性，可用于实际场景中的验证码验证过程。
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公开(公告)号：CN101551455B
公开(公告)日：2011-10-19
申请号：CN200910022496.1
申请日：2009-05-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种干涉合成孔径雷达三维地形成像系统及其高程测绘方法，主要解决现有干涉合成孔径雷达成像实效性差，并且不能对快速变化地形和突变地形进行三维高程测绘的问题。其系统包括：三个子孔径天线、雷达波发射机、雷达波接收机和成像数据处理器，该成像信号处理器包括SAR图像处理单元和InSAR图像处理单元。本发明通过三个子孔径接收雷达回波，然后对三个子孔径分别接收到的雷达回波进行SAR成像处理，再将得到的SAR复图像进行InSAR成像处理，其中包括：图像配准、相位滤波和基于聚类分析的相位展开。最后将处理好的InSAR展开相位图进行高程反演，恢复出三维数字高程图。本发明具有对测绘地形的适应性广，成像实效性强的优点，可用于对三维地形的测绘。
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