公开(公告)号：CN119832917A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202510154870.2

申请日：2025-02-12

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李丽香 ,  李媛薇 ,  张珂雯 ,  彭海朋 ,  邹悦 ,  谢漪灵

IPC: G10L17/04 ,  G10L17/18 ,  G10L25/51 ,  G10L25/30 ,  G06F18/241 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/084

Abstract: 一种声纹识别与语音欺骗检测的集成方法，属于声纹识别领域，包括：将注册语音和测试语音同时输入到声纹识别子系统，测试语音输入到语音欺骗检测子系统，由声纹识别子系统输出注册语音声纹嵌入和测试语音声纹嵌入，语音欺骗检测子系统输出测试语音欺骗嵌入；将嵌入输入到基于交叉注意力机制的后端融合分类器，在嵌入之间使用交叉注意力机制进行融合以模拟全局特征交互，捕获两种任务的互补信息；经过基于模型无关元学习的集成模型分类后输出分类结果。本发明结合交叉注意力融合机制和模型无关元学习技术使模型能根据语音中的声纹信息判断说话人身份，抵御语音合成等恶意攻击，使模型能快速且灵活地适应任务场景，提升模型适应性与泛化能力。

公开(公告)号：CN120034383A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202510187949.5

申请日：2025-02-20

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李丽香 ,  谢漪灵 ,  彭海朋

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/16

Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，具体涉及一种基于三元组网络的恶意软件对比学习检测方法。包括以下步骤：(1)从数据集中筛选恶意软件样本，并对其进行特征提取，利用提取的特征构建三元组数据集；(2)构建三元组网络，并进行特征嵌入、损失函数计算以及距离度量；(3)将三元组数据集输入到三元组网络进行训练；(4)输入新恶意软件样本，使用训练好的三元组网络提取其特征嵌入，同时进行新恶意软件样本的分类检测。本发明通过引入三元组网络结构，更有效地学习恶意软件样本的特征嵌入，提升对多类别恶意软件家族的检测能力，增强对少数类恶意软件家族的检测性能，并提高模型的鲁棒性。