一种基于目标追踪和运动估计的视频对抗样本生成方法

    公开(公告)号:CN114549937B

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202210186885.3

    申请日:2022-02-28

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于目标追踪和运动估计的视频对抗样本生成方法,属于人工智能领域。包括:构建视频对抗样本连续性评估指标;采用目标识别算法,对视频序列中的前后两帧之间的目标进行关联匹配;根据关联匹配结果获得目标的相对运动数据;计算对抗样本生成模型的模型参数;对模型参数进行优化;将视频序列中的每一帧图像作为对应该帧图像的最终的对抗样本生成模型的输入,以对抗样本连续性评估指标作为约束条件,生成每一帧图像的对抗样本。该方法通过对多帧图像间的目标进行关联追踪和运动估计,依据前帧的对抗参数推算出后帧的对抗参数,并在小邻域范围内进行优化求解,最终生成对抗目标相同、对抗结果连续、对抗参数接近的视频对抗样本。

    一种基于不自然性的语音对抗样本检测方法

    公开(公告)号:CN118155656B

    公开(公告)日:2025-04-01

    申请号:CN202410344084.4

    申请日:2024-03-25

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于不自然性的语音对抗样本检测方法,属于智能语音系统中的语音识别模型安全技术领域。获取对抗音频与不自然性相关的共性特征,包括时域信号不连续、频域信号不连续、时域信号不规律;针对每一种共性特征,计算良性、对抗音频样本的不自然性相关声学‑统计特征;利用良性、对抗音频样本的声学‑统计特征训练随机森林模型作为预处理模型,用于特征筛选;根据特征筛选后的良性音频样本与对抗音频样本的声学‑统计特征训练分类器;提取待测音频样本的特征筛选后的声学‑统计特征,基于训练后的分类器得到识别结果。本发明基于不自然性相关的共性特征,采用轻量化分类器,实现了基于自然度评估的语音对抗样本检测。

    一种物理可实现的激光雷达3D点云对抗样本生成方法及系统

    公开(公告)号:CN114282437B

    公开(公告)日:2024-05-17

    申请号:CN202111590826.4

    申请日:2021-12-23

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种物理可实现的激光雷达3D点云对抗样本生成方法及系统,属于对抗机器学习技术领域。通过获取包含目标区域的原始3D点云数据,根据激光雷达点云的物理规律建模;在目标区域的球坐标范围内随机注入预设数量的对抗点;设计“目标隐藏攻击”损失函数和“目标创建攻击”损失函数,代入到云对抗样本仿真模型中,优化随机注入的对抗点的坐标信息,将点云对抗样本仿真模型的最优输出作为最终生成的3D点云对抗样本。本发明利用现有的3D点云目标检测器的脆弱性,创新性地对激光雷达采集点云数据满足的物理规律进行建模,以构造物理可实现的面向两种不同类型的3D点云对抗样本,为机器学习安全分析与防护提供了新的指导。

    一种基于射频指纹的5G终端设备指纹提取和认证方法

    公开(公告)号:CN116567638A

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202310550109.1

    申请日:2023-05-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于射频指纹的5G终端设备指纹提取和认证方法,该方法使用通用软件无线电平台USRP对设备通信的稳态射频信号进行采集,进行后续信号处理、特征提取处理,最终实现设备分类。与现有技术相比,本方法使用通用软件无线电平台以较低的采样率采集信号,成本较低;软件层面的身份认证手段可被恶意用户篡改和伪造,从而逃避认证,本方法利用5G终端设备射频收发器的固有物理缺陷构成设备指纹,是一种高效且低成本的设备认证方案。本方法提出了一种基于前导码阈值检测的方法来确定设备的指纹信号片段,经过大量设备实验验证后,统计得到认证的准确率可高达95.6%。

    一种提升声纹安全性的方法

    公开(公告)号:CN114360553B

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202111483683.7

    申请日:2021-12-07

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种提升声纹安全性的方法,属于智能语音系统中的说话人识别安全技术领域。包括构造声纹安全模型;说话内容原子化;设置测试变量;构造测试样本;声纹安全模型训练与声纹注册;计算丰富度、长度、细节三种特征变量单步变化下的误识别率变化,得到特征变量的权重关系;针对待认证的原始认证词,提取原始认证词的音素特征,并得到原始认证词的误识别率;将误识别率与阈值作比较,若误识别率≤阈值,说明声纹安全,若误识别率>阈值,则根据特征变量的权重关系对原始认证词进行优化。区别于现有方法中着力于改进声纹模型、音频特征的研究趋势,本发明着力于通过优化说话内容的方式提升声纹安全性,可复配任何现有或改进的声纹模型。

Patent Agency Ranking