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公开(公告)号：CN115588226B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202211354009.3
申请日：2022-11-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于人工智能安全领域，涉及一种高鲁棒性的深度伪造人脸检测方法；本发明主要包括4个部分：首先获取原始数据集并进行筛选得到训练样本；对伪造人脸检测器进行扰动攻击，从而干扰伪造人脸检测器的分类准确率并得到扰动样本；采用卷积神经网络消除扰动样本中的对抗性扰动，得到重构图像分类器；将重构图像分类器和受到扰动攻击后的伪造人脸检测器进行集成，最终得到深度伪造人脸检测模型；本发明提高了模型鲁棒性，同时提升了模型检测准确率。
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公开(公告)号：CN113971373B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202111311305.0
申请日：2021-11-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F111/08
Abstract: 本发明属于智能交通领域，具体涉及一种基于视频修复技术的交通流量插补方法，该方法包括：获取车辆数据，根据获取的车辆数据构建车辆轨迹；将车辆轨迹输入到Skip‑gram模型中，提取卡口特征向量；采用t‑SNE算法对卡口特征向量进行降维处理，得到卡口二维特征分布；将卡口二维特征分布进行扩散，生成卡口矩阵，并填充卡口流量生成路网流量图像；将路网流量图像输入到交通流量插补模型中，得到恢复流量的数据；所述交通流量插补模型包括周期子网络、空间子网络以及融合网络；本发明为智能交通系统的构建提供了高质量的数据基础，也可以应用于同类型的时空数据插补或预测。
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公开(公告)号：CN115828188A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211661085.9
申请日：2022-12-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及深度学习模型产权保护技术领域，尤其涉及一种防御替代模型攻击的可验证DNN模型版权的方法，包括构建联合部署模型，该模型包括提取网络和分类网络；在联合部署模型中，其数据集包括原始数据集和触发集，触发集由原始数据嵌入水印生成；在训练联合部署模型过程中，使用提取网络提取数据集的水印，其中令原始数据集提取的水印为原始数据，触发集中提取的水印为嵌入的水印；在提取的数据中加入扰动，对分类模型进行对抗训练；若攻击者通过攻击获取服务器内模型和数据集，并训练得到一个替代模型，则通过将原始数据集合触发集分别输入替代模型，若两个数据集的分类结果不同，则该模型为替代模型；本发明可在黑盒的情况下验证模型的版权。
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公开(公告)号：CN115588226A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211354009.3
申请日：2022-11-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于人工智能安全领域，涉及一种高鲁棒性的深度伪造人脸检测方法；本发明主要包括4个部分：首先获取原始数据集并进行筛选得到训练样本；对伪造人脸检测器进行扰动攻击，从而干扰伪造人脸检测器的分类准确率并得到扰动样本；采用卷积神经网络消除扰动样本中的对抗性扰动，得到重构图像分类器；将重构图像分类器和受到扰动攻击后的伪造人脸检测器进行集成，最终得到深度伪造人脸检测模型；本发明提高了模型鲁棒性，同时提升了模型检测准确率。
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公开(公告)号：CN112256756B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202011135676.3
申请日：2020-10-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/951 , G06F16/9536
Abstract: 本发明属于数据挖掘技术领域，具体涉及到一种基于三元关联图和知识表示的影响力发现方法，包括通过网络爬虫获取数据，并进行数据清洗；根据获取的数据源按照用户的转发行为提取热点话题下的消息传播路径和话题下的总消息以及话题下的总用户信息，构建消息‑路径‑用户三元关联图模型；根据交叉迭代策略，在构建的消息‑路径‑用户三元关联图模型上进行正反迭代打分机制来挖掘出热点话题传播的关键元素节点；得到的关键消息、关键路径和关键用户的影响力得分序列结果和相关信息存储到服务器，完成影响力发现；本发明可以帮助使用者在异构、多属性的社交网络中发现高影响力用户。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112270568B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202011205811.7
申请日：2020-11-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/02 , G06Q30/06 , G06N3/04 , G06F16/9536
Abstract: 本发明属于互联网应用技术领域，涉及电商平台营销数据分析，尤其涉及一种面向隐藏信息的社交电商平台营销活动下单率预测方法；所述方法包括提取出用户对营销活动下单行为的全部内部属性特征以及营销活动对用户下单行为的部分外部属性特征；并计算出用户的内部影响力，按照知识学习方法计算出用户的外部影响力以及用户的隐藏信息网络；采用压缩交互网络获取用户的隐特征，将隐特征填入隐藏信息网络中，利用卷积神经网络计算出用户的隐藏影响力；将三种影响力输入到全连接神经网络中，预测得到所述营销活动下用户参与下单行为的概率；本发明刻画了用户实体和营销活动实体之间的关系，能够获取实体间的隐藏关系，增强了下单率预测的准确率。
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公开(公告)号：CN112231583B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202011249665.8
申请日：2020-11-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/06 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及数据分析和推荐系统技术领域，具体涉及一种基于动态兴趣组标识和生成对抗网络的电商推荐方法，包括：输入用户行为数据的评分特征，使用训练好的评分预测模型进行预测，评分预测模型输出评分的预测值，根据评分的预测值生成推荐列表为用户推荐项目。本发明利用生成对抗网络补偿数据，对补偿后的数据标识兴趣组类别，解决了用户无兴趣偏好信息和兴趣泛化问题，对用户和商家都有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN112418525A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011325005.3
申请日：2020-11-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/00 , G06N3/04 , G06F16/9536 , G06F40/289
Abstract: 本发明属于社交网络分析领域，具体为一种社交话题群体行为的预测方法、装置及计算机存储介质；所述预测方法包括构建出对抗生成网络对话题数据进行数据增强；采用节点游走策略形成话题序列；以最大化概率熵为目标，提取出游走完成的话题序列的低维向量；采用融合注意力机制将数据增强后的话题数据的文本信息映射到低维的向量空间，提取出影响群体行为的文本特征因素；输入话题序列的低维向量和文本特征因素，采用卷积神经网络预测出下一时间段的潜在话题节点群体用户是否会参与热点话题的传播；本发明有效地缓解了有效数据稀疏性、话题传播特征空间复杂性和话题时限性带来的问题，提高了社交话题群体行为预测的精度。
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公开(公告)号：CN112231583A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011249665.8
申请日：2020-11-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/06 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及数据分析和推荐系统技术领域，具体涉及一种基于动态兴趣组标识和生成对抗网络的电商推荐方法，包括：输入用户行为数据的评分特征，使用训练好的评分预测模型进行预测，评分预测模型输出评分的预测值，根据评分的预测值生成推荐列表为用户推荐项目。本发明利用生成对抗网络补偿数据，对补偿后的数据标识兴趣组类别，解决了用户无兴趣偏好信息和兴趣泛化问题，对用户和商家都有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN110866135A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911098577.X
申请日：2019-11-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/535 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于云计算安全技术领域，特别涉及一种基于响应长度隐藏的k-NN图像检索方法及系统，所述方法包括在云服务器中基于响应长度隐藏的k-NN图像检索系统中用户加密上传以及用户搜索图像的过程，即包括：可信的密钥代理商生成密钥并分发密钥，需要上传图像的用户通过属性加密制定对加密图像提供细粒度的访问控制的访问策略；加密上传图像，将图像存储在云服务器中；图像用户通过个人属性信息和私钥获取查询所需的辅助信息；根据辅助信息找出由查询视觉单词索引的图像和图像的加权词频向量；本发明使用稠密子图对二部图进行转换，获得比简单填充或截断变换更小的多映射，从而降低存储开销。
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