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公开(公告)号：CN112380845B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202110051556.3
申请日：2021-01-15
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F40/247 , G06F40/211 , G06F40/194 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种句子噪声设计方法、设备及计算机存储介质，该方法包括以下步骤：对原始文本进行预处理，生成第一噪声文本；基于自适应滑动窗口计算所述第一噪声文本与预加载语料库中的文本之间句子结构相似度，并利用所述句子结构相似度对所述第一噪声文本执行流畅度优化处理，获得流畅度符合预设条件的第二噪声文本；采用深度学习模型对所述第二噪声文本进行预测，若预测值与采用深度学习模型对原始文本的预测值不同，则以所述第二噪声文本为目标结果。本发明解决了噪声文本流畅度不高的问题，实现在基于迭代方式定位与噪声词注入攻击基础上，加入了生成噪声流畅度优化算法，使得生成的噪声文本更加符合正确语法与人类阅读习惯。
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公开(公告)号：CN110191057B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201910209925.X
申请日：2019-03-19
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L12/741 , H04L12/743
Abstract: 本发明公开了一种路由查找方法及路由设备，包括多组TCAM芯片，每组芯片保存有一份路由表项分割，所有芯片组保存的路由表项分割组成路由表；路由设备确定出数据包的目标IP地址对应的分割号；再将家庭TCAM芯片组确定为目标TCAM芯片组，在目标TCAM芯片组中查找目标IP对应的路由表项。由于TCAM芯片内存储的路由表项可进行一次性并行访问，因此路由表项保存于TCAM芯片组可以实现路由设备高效率的查找路由表项。并且路由表中的路由表项分割后分配给各组TCAM芯片，降低了每组TACM芯片自身保存的路由表项的数量，提高了在TCAM芯片组中保存的路由表项中查找路由表项的效率，实现高效率的完成路由查找工作。
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公开(公告)号：CN113962391A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111575732.X
申请日：2021-12-22
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明涉及神经网络技术领域，公开了一种神经网络架构搜索方法、装置、设备及存储介质。包括：定义神经网络架构搜索空间；基于搜索网络生成候选模型架构；将数据集和候选模型架构秘密共享至计算服务器，以使计算服务器进行隐私保护神经网络训练，反馈训练精度；根据训练精度更新预测网络和搜索网络，根据更新后的搜索网络继续搜索候选模型架构，直到预测网络的模型误差达到阈值；根据更新后的预测网络对最终候选模型架构进行精度预测，对最终候选模型架构进行候选架构评估。由数据拥有者发起模型架构搜索任务，利用秘密共享方式发送数据集，将模型训练等计算任务外包给计算服务器，保证了模型隐私性，解决由于架构搜索带来模型结构泄露的问题。
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公开(公告)号：CN112529179A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011462377.0
申请日：2020-12-10
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的对抗训练方法、装置和计算机存储介质，该方法包括以下步骤：利用训练样本的输出置信度确定模型对应的边界样本；采用遗传算法对边界样本进行扩充搜索，生成对抗样本；通过对抗样本所处的模型边界光滑度对对抗样本进行筛选，确定对抗样本集合；根据对抗样本集合对模型进行再训练。解决了现有人工智能模型对抗训练方法中训练模型还存在缺陷以及耗费训练资源的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110069947B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201910323986.9
申请日：2019-04-22
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明提供了一种图片隐私的预测方法及装置、存储介质及电子设备。该方法通过将已获取的待测试图片输入预先构建的图片隐私预测模型中，得到待测试图片分别与各个隐私标签对应的隐私标签概率值；选取符合预设条件的多个隐私标签概率值；将已选取的各个隐私标签概率值分别对应的隐私标签组成目标隐私标签集合；确定目标隐私标签集合中的各个隐私标签分别对应的用户隐私敏感度；依据用户隐私敏感度及已选取的各个所述隐私标签概率值生成待测试图片的图片隐私值；当图片隐私值与预先设置的隐私阈值匹配时，确定待测试图片包含用户隐私信息。实现精准的预测待测试图片是否包含用户敏感的隐私信息，可避免泄露包含有用户隐私信息的图片。
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公开(公告)号：CN110069947A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910323986.9
申请日：2019-04-22
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明提供了一种图片隐私的预测方法及装置、存储介质及电子设备。该方法通过将已获取的待测试图片输入预先构建的图片隐私预测模型中，得到待测试图片分别与各个隐私标签对应的隐私标签概率值；选取符合预设条件的多个隐私标签概率值；将已选取的各个隐私标签概率值分别对应的隐私标签组成目标隐私标签集合；确定目标隐私标签集合中的各个隐私标签分别对应的用户隐私敏感度；依据用户隐私敏感度及已选取的各个所述隐私标签概率值生成待测试图片的图片隐私值；当图片隐私值与预先设置的隐私阈值匹配时，确定待测试图片包含用户隐私信息。实现精准的预测待测试图片是否包含用户敏感的隐私信息，可避免泄露包含有用户隐私信息的图片。
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公开(公告)号：CN113962391B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111575732.X
申请日：2021-12-22
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明涉及神经网络技术领域，公开了一种神经网络架构搜索方法、装置、设备及存储介质。包括：定义神经网络架构搜索空间；基于搜索网络生成候选模型架构；将数据集和候选模型架构秘密共享至计算服务器，以使计算服务器进行隐私保护神经网络训练，反馈训练精度；根据训练精度更新预测网络和搜索网络，根据更新后的搜索网络继续搜索候选模型架构，直到预测网络的模型误差达到阈值；根据更新后的预测网络对最终候选模型架构进行精度预测，对最终候选模型架构进行候选架构评估。由数据拥有者发起模型架构搜索任务，利用秘密共享方式发送数据集，将模型训练等计算任务外包给计算服务器，保证了模型隐私性，解决由于架构搜索带来模型结构泄露的问题。
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公开(公告)号：CN111563548B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010363808.1
申请日：2020-04-30
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于强化学习的数据预处理方法、系统及相关设备，基于强化学习机制实现了原始样本的过采样过程中的反馈调节，提高了数据样本过采样的合理性。本发明实施例方法包括：采用原始训练集中的原始样本训练预设变分自编码器模型，得到变分自编码器模型；基于强化学习机制优化所述变分自编码器模型；根据优化之后的变分自编码器模型随机生成新样本。
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公开(公告)号：CN112380845A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202110051556.3
申请日：2021-01-15
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F40/247 , G06F40/211 , G06F40/194 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种句子噪声设计方法、设备及计算机存储介质，该方法包括以下步骤：对原始文本进行预处理，生成第一噪声文本；对所述第一噪声文本执行流畅度优化处理，获得流畅度符合预设条件的第二噪声文本；采用深度学习模型对所述第二噪声文本进行预测，若预测值与采用深度学习模型对原始文本的预测值不同，则以所述第二噪声文本为目标结果。本发明解决了噪声文本流畅度不高的问题，实现在基于迭代方式定位与噪声词注入攻击基础上，加入了生成噪声流畅度优化算法，使得生成的噪声文本更加符合正确语法与人类阅读习惯。
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