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公开(公告)号：CN119740035A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411627215.6
申请日：2024-11-14
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 浙江大学 , 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国网新疆电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/22 , G01D18/00 , G01D21/02 , G06F18/23 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种电力物联设备传感器脆弱性检测方法及系统，包括构建检测用信号要素集、基于所述要素集和待检测传感器类型，构建用于检测待检测传感器脆弱性的激励信号，并向待检测传感器发射构建好的激励信号、采集传感器响应激励信号的输出信号，并对所采集输出信号进行特征提取，从而构建特征矩阵，以及对特征矩阵进行空间变换和聚类匹配，从而确定待检测传感器具有的脆弱性类型。本发明具有应用范围广、成本低、传感器脆弱性检测准确率高等突出优势。
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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
IPC: G10L25/48 , G10L25/18 , G10L19/02 , G06F18/214
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。
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公开(公告)号：CN119646572A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411700681.2
申请日：2024-11-26
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 浙江大学 , 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国网新疆电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/21 , G06F21/55 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种电力物联传感器攻击信号识别及主动消减的方法及系统，包括采集电力物联传感器的输出信号、基于步骤1中输出信号构建信号特征库，并求取特征库中的特征，得到特征提取结果、基于特征提取结果分析所采集信号特征与正常信号特征间的差异程度，从而进行攻击信号识别、采集攻击信号，并分析攻击信号相关参数；其中攻击信号相关参数包括攻击信号的幅值和频率、基于攻击信号相关参数产生攻击信号的反向离散数字信号；滤除反向离散数字信号中的高频分量，留下基频的正弦波、将正弦波与所采集信号相加，产生最终的信号。本发明具有防护效果好、有效性高等突出优势。
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公开(公告)号：CN114554185B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210141595.7
申请日：2022-02-16
Applicant: 浙江大学
IPC: H04N17/00 , H04W24/08 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于无线网络流量的偷拍摄像头检测及防护方法，涉及信息安全技术领域。所述方法包括：获取局域网内的无线网络数据包，对所述无线网络数据包进行过滤、分组，检测所述局域网内是否存在无线摄像头，对无线摄像头的拍摄行为做出防护。本发明能够有效检测无线摄像头，检测结果具有极高的准确性，并能够做出相应防护措施，能够保护隐私安全。
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公开(公告)号：CN118520297A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410679099.6
申请日：2024-05-29
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/25 , G06V20/56 , G01S17/89
Abstract: 本发明公开了一种针对多传感器融合感知的跨域安全测试数据集生成方法。本发明利用摄像头和激光雷达两类传感器的感知脆弱性，使用激光、电磁、超声分别在物理世界对两类传感器造成数据损坏的效果，并创新性地基于此效果对原始数据集进行数据增强，获得具备物理可实现性的安全测试数据集。本发明能够快速利用现有公开数据集生成具备物理可实现性的安全测试数据集，对多传感器融合感知的安全测试具有现实意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118300824A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410297926.5
申请日：2024-03-15
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/12 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于共模信号地线注入的传感器脆弱性检测方法和系统，属于传感器脆弱性检测领域。获取传感器的正常工作数据；以及设计周期性测试信号并采用地线注入技术注入传感器，采集并筛选传感器的异常工作数据；根据正常、异常工作数据切分正样本波形图和负样本波形图，训练深度卷积神经网络模型；利用训练后的深度卷积神经网络模型检测同类型传感器的脆弱性。本发明能够有效地解决传统传感器检测方式中存在的局限性问题，提高传感器的安全性和可靠性。
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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。
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公开(公告)号：CN117639459A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311511389.1
申请日：2023-11-14
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三相共模电感的有源共模攻击抑制装置，涉及电磁兼容领域。包括基于三相共模环的第一级共模滤波模块，用于滤除传输信号中的共模干扰信号并自适应调整共模电感滤波性能；基于三相共模环的第二级共模滤波模块，用于二次滤波和追踪残余共模干扰信号，将残余共模干扰信号作为反馈信号输入反馈控制模块，将二次滤波信号输出；反馈控制模块，用于放大反馈信号并调控第一级共模滤波模块的滤波性能。本发明通过采用电感级联结构、闭环反馈方法和主动激励控制策略，可在不增加滤波电感绕组和体积的基础上实现滤波能力的动态调控，适应多量级共模干扰信号的滤除，具有较强的滤波能力和较高的普适性。
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公开(公告)号：CN114121305B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202111394732.X
申请日：2021-11-23
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N20/00 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于扫频技术的传感器脆弱性检测方法和系统，包括以下步骤：步骤一，扫频激励信号生成；步骤二，带外信号生成；步骤三，带外信号测试；步骤四，传感器数据收集；步骤五，传感器数据预处理；步骤六，模型训练阶段；步骤七，带外脆弱性检测；步骤八，测试报告生成。采用该系统可以对传感器的带外脆弱性进行检测，泛化能力好，可方便对任何类型的传感器进行一个较为全面的带外脆弱性检测，可覆盖等全频谱范围内的传感器漏洞。本发明系统采用数字扫频技术，结合机器学习算法实现传感器脆弱性的自动化检测与分析，为物联网中感知系统的安全防护提供了很好的参考依据。
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公开(公告)号：CN116961792A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310446783.5
申请日：2023-04-24
Applicant: 浙江大学
IPC: H04B17/309 , H04L41/142 , H04L41/16 , H04L67/1396
Abstract: 本发明公开了一种基于电磁侧信道的设备数字取证装置和取证方法，属于信息安全技术领域。该装置包括侧信道生成模块，即用于产生电磁侧信道的待分析设备；侧信道采集模块，其用于采集移动设备充电状态不同操作下产生的传导电磁信号；侧信道分析模块，用于处理和分析上述侧信道数据；数字取证模块，用于构建侧信道和设备操作的相关性向量，并对待测移动设备的远距离侧信道进行数字取证。本发明通过获取移动设备运行状态下采样电阻两端的电压波形，可有效获取移动设备的远距离侧信道数据，通过搭建一维卷积神经网络分析该电磁侧信道，实现移动设备的远距离数字取证。
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