基于韵律特征和随机森林分类器的语音倍速攻击检测方法

    公开(公告)号:CN114550751B

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202210127689.9

    申请日:2022-02-11

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于韵律特征和随机森林分类器的语音倍速攻击检测方法,属于语音识别技术及安全技术领域。获取音频数据集,包括正常音频和倍速对抗音频;提取音频数据集中所有音频的抖动特征、颤音特征和谐波噪声比特征,构成特征向量;利用正常音频和倍速对抗音频的特征向量训练随机森林分类器,利用训练好的随机森林分类器进行语音倍速攻击检测。本发明通过语音识别系统已有的麦克风和语音硬件就可以高效地检测语音倍速欺骗攻击,具有成本低、攻击检测精确度高的特点,可以用于手机等智能设备上的语音识别系统的安全防护,具有广泛的需求和应用前景。

    一种基于声波共振的无人机反制方法及装置

    公开(公告)号:CN119690120A

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202411856890.6

    申请日:2024-12-17

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于声波共振的无人机反制方法及装置,该方法利用声波干扰无人机的摄像头防抖补偿装置和无人机飞行控制系统,使无人机摄像头拍摄视频模糊和飞行失控,实现对无人机的反制,避免威胁到个人生命安全或干扰附近民用电子设备正常运行。本发明方法和装置可用于城市生活区、商业区、工业区等人口和建筑密集分布区域的恶意无人机进行低费效比反制,保护个人和企业的隐私信息不被恶意人员窃取。

    一种基于多模型平衡的对抗样本可迁移性增强方法及系统

    公开(公告)号:CN118468980A

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202410504411.8

    申请日:2024-04-25

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于多模型平衡的对抗样本可迁移性增强方法及系统,涉及信息安全领域。获取待优化的对抗样本图像及其目标图像,指定一系列代理模型;每个代理模型读入当前对抗样本图像并执行前向传播过程,并计算相似度损失;对指定代理模型的相似度损失进行权值平衡,计算权值平衡后的损失对于当前对抗样本图像的梯度,更新当前对抗样本图像;计算更新后的对抗样本图像在每个代理模型上相对于目标图像的相似度,若每个代理模型对应的相似度均超过阈值,则将当前对抗样本图像作为优化结果输出,否则对代理模型执行使用神经元随机失活来增强对抗样本迁移性。本发明可以提高对抗样本在黑盒迁移后的测试效果。

    一种物理可实现的人脸深度图像对抗样本生成方法及系统

    公开(公告)号:CN118116046A

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202311852024.5

    申请日:2023-12-29

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种物理可实现的人脸深度图像对抗样本生成方法及系统,涉及信息安全领域。获取对抗者用户的人脸深度图像,截取人脸区域作为对抗样本的初始图像;对初始图像添加随机微小扰动,将添加扰动后的图像输入目标人脸识别系统,输出置信度得分,根据置信度得分采用进化算法不断迭代,直至置信度值满足阈值,得到最终迭代生成的数字域深度图像对抗样本;基于结构光成像原理,将所述数字域深度图像对抗样本映射为可供结构光相机捕捉的红外散点图案,构建得到物理可实现的人脸深度图像对抗样本。本发明能够有效生成物理域的攻击者的深度图像对抗样本,伪造不存在的深度信息,可以为基于深度信息进行决策的智能系统提供一个仿真安全演练平台。

    一种基于有线注入技术的传感器脆弱性检测方法和系统

    公开(公告)号:CN117890709A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202410073300.6

    申请日:2024-01-18

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于有线注入技术的传感器脆弱性检测方法和系统,涉及物联网安全领域。设计基于单端共模注入和双端差模注入的传导干扰注入方式;设计测试信号控制参数,包括测试信号频率范围、测试信号幅值范围、测试信号类型;根据测试信号控制参数生成正弦测试信号并进行功率放大;测量待测传感器的输出值,包括正常状态下和注入测试信号之后的输出值;基于3sigma异常值检测模型判断传感器是否存在传导干扰脆弱性,以及脆弱频率点。本发明采用有线注入技术对传感器脆弱性进行检测,并采用3sigma异常值检测模型实现自动化检测,克服了实际应用中有线干扰种类多、异常样本数量少、人工检测效率低等问题。

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