公开(公告)号：CN109947597B

公开(公告)日：2022-12-23

申请号：CN201910211736.6

申请日：2019-03-20

Applicant: 湖南大学

Inventor： 王香阁 ,  谢鲲 ,  陈宇翔 ,  文吉刚

IPC: G06F11/14 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种网络流量数据恢复方法及系统，输入一个3阶的流量张量其中，是一个不完整张量，I维度表示时隙、J维度表示天数、K维度表示源节点到目的节点之间的流量数据，即OD对；通过张量的平行因子分解，即CP分解，求因子矩阵利用三个因子矩阵A,B,C选择锚点，计算数据间的相似度距离，构建子张量。通过子张量的填充和数据加权融合恢复原始的网络流量张量。本发明能够有效的挖掘并利用数据内部隐藏的相似性，实现更加精准的张量数据填充；对所需填充的张量数据放松了整体低秩的假设约束，只需假设需要恢复的张量具有局部低秩性，更加适用于真实数据集。

公开(公告)号：CN109947597A

公开(公告)日：2019-06-28

申请号：CN201910211736.6

申请日：2019-03-20

Applicant: 湖南大学

Inventor： 王香阁 ,  谢鲲 ,  陈宇翔 ,  文吉刚

IPC: G06F11/14 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种网络流量数据恢复方法及系统，输入一个3阶的流量张量其中， 是一个不完整张量，I维度表示时隙、J维度表示天数、K维度表示源节点到目的节点之间的流量数据，即OD对；通过张量的平行因子分解，即CP分解，求因子矩阵 利用三个因子矩阵A,B,C选择锚点，计算数据间的相似度距离，构建子张量。通过子张量的填充和数据加权融合恢复原始的网络流量张量。本发明能够有效的挖掘并利用数据内部隐藏的相似性，实现更加精准的张量数据填充；对所需填充的张量数据放松了整体低秩的假设约束，只需假设需要恢复的张量具有局部低秩性，更加适用于真实数据集。

公开(公告)号：CN119940502A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510021516.2

申请日：2025-01-07

Applicant: 湖南大学

Inventor： 张璐琳 ,  秦拯 ,  李林锋 ,  周辉 ,  陈宇翔

IPC: G06N5/022 ,  G06F18/2451 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的多方知识图谱嵌入方法，构造一个实体中央服务器，确定初始化的全局实体嵌入E0，利用全局嵌入E0预训练出K个局部知识图谱初始化的实体嵌入#imgabs0#及关系嵌入#imgabs1#将初始化的E0下载到客户端中使用图注意力网络局部模型进行e轮局部实体嵌入和关系嵌入的迭代训练；K个局部训练的实体嵌入上传到中央服务器端进行全局聚合得到全局实体嵌入；重复n轮全局嵌入下载到局部嵌入进行局部训练及局部嵌入聚合到全局嵌入；联邦学习下训练的嵌入参数与只基于局部训练的嵌入参数融合，K方得到鲁棒的本地嵌入模型。本方法可用于多方用户，在保护数据隐私的情况下，高效利用他方数据进行模型参数训练，提高实体间关系预测的准确性，并进行知识图谱补全。

公开(公告)号：CN119741552A

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202411874029.2

申请日：2024-12-18

Applicant: 湖南大学

Inventor： 陈宇翔 ,  秦拯 ,  高诗慧 ,  欧露 ,  王敏

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80 ,  G06F21/64 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于曼巴模块的多模态图文深度伪造的检测与定位方法，包括多模态特征对齐模块、多模态特征融合模块和伪造区域检测与定位模块。该方法首先通过多模态特征对齐模块寻找同一个实例的不同数据模态之间的对应关系，随后在多模态特征融合模块内对特征充分融合，学习相互之间的特征表示，最后将融合后的特征输入伪造区域检测与定位模块，给出检测、区域定位以及伪造方法的具体信息。本发明可以有效检测多模态深度伪造信息，同时可以给出伪造区域以及伪造方式，本发明的使用可以防止虚假信息传播，确保信息来源的可靠性。

公开(公告)号：CN107070867B

公开(公告)日：2020-06-16

申请号：CN201710001459.7

申请日：2017-01-03

Applicant: 湖南大学

Inventor： 黄俊 ,  谢鲲 ,  陈宇翔 ,  文吉刚

IPC: H04L29/06

Abstract: 本发明公开了一种基于多层局部敏感哈希表的网络流量异常快速检测方法，利用多层局部敏感哈希表，通过局部敏感哈希函数，将OD对向量进行缓冲和重排，使相似的OD对向量映射到相同的哈希桶。在多层局部敏感哈希表的基础上，设计自适应寻找子空间方法和更新局部敏感哈希表方法，使得网络流量异常检测中的低秩矩阵逼近过程时间复杂度大大减少，降低异常检测整体时间复杂度，从而实现流量异常快速检测。

公开(公告)号：CN107070867A

公开(公告)日：2017-08-18

申请号：CN201710001459.7

申请日：2017-01-03

Applicant: 湖南大学

Inventor： 黄俊 ,  谢鲲 ,  陈宇翔 ,  文吉刚

IPC: H04L29/06

Abstract: 本发明公开了一种基于多层局部敏感哈希表的网络流量异常快速检测方法，利用多层局部敏感哈希表，通过局部敏感哈希函数，将OD对向量进行缓冲和重排，使相似的OD对向量映射到相同的哈希桶。在多层局部敏感哈希表的基础上，设计自适应寻找子空间方法和更新局部敏感哈希表方法，使得网络流量异常检测中的低秩矩阵逼近过程时间复杂度大大减少，降低异常检测整体时间复杂度，从而实现流量异常快速检测。