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公开(公告)号：CN112380529B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202011154821.2
申请日：2020-10-26
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F21/53
Abstract: 本发明公开一种基于操作的嵌入式裸机系统安全隔离系统，其包括编译器模块和参考监视器模块。通过开发者划分将嵌入式裸机系统划分为不同的操作，即逻辑上独立的任务，编译器模块使用程序静态分析技术得到每个操作需要访问的资源，包括全局变量、外部设备以及私有外设总线上的特殊寄存器；在运行时，参考监视器模块利用ARMv7‑M架构的MPU硬件特性，限制每个操作能够访问的资源。本发明基于已有硬件，实现高效率的特权隔离和细粒度的资源隔离，可以应用于嵌入式裸机系统并提高其安全性，且对系统的性能影响小。
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公开(公告)号：CN113704303A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110886135.2
申请日：2021-08-03
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/2455 , G06F21/62 , G06F16/23
Abstract: 本发明公开了一种支持可组合SQL查询的加密数据库方法，该方案主要包括如下步骤：(1)基于本发明提出的加密方法，用户对数据进行加密和预处理，并将加密结果和预处理数据上传给服务商；(2)设定并上传SQL查询指令：用户根据实际需求上传查询指令给服务商，并同时上传用于查询指令的辅助参数；(3)数据查询：服务商根据收到的来自用户的查询指令和辅助参数进行SQL查询，保存计算结果、更新数据并返回给用户查询结果。本发明可在实际生活和商业中应用于数据加密存储和加密数据查询，具有通用性强、安全高效、保护隐私、使用简便、效率高、内存和时间消耗少等优点。
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公开(公告)号：CN113569294A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202111105991.6
申请日：2021-09-22
Applicant: 浙江大学 , 杭州加密矩阵科技有限公司
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种零知识证明方法及装置、电子设备、存储介质，所述方法包括：选择数据处理关系，对隐私数据和公开数据进行处理得到计算结果；根据承诺参数，分别对所述隐私数据和计算结果进行承诺，得到第一承诺值和第二承诺值，所述承诺参数由可信第三方生成；根据所述数据处理关系，生成非交互式零知识证明；其中所述承诺参数、所述第一承诺值及所述第二承诺值用于验证方验证所述非交互式零知识证明。本发明解决了相关技术中存在的无法在不能使用双线性配对的场景下使用的技术问题。
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公开(公告)号：CN113221671A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110437246.5
申请日：2021-04-22
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度和无线信号的环境无关的动作识别方法及系统，利用无线信号收集包含多个环境的用户动作信号样本，训练一个环境识别深度神经网络，利用训练好的环境识别网络计算输入信号样本的梯度，将该梯度乘以一个权重后加到原信号样本上以减轻环境干扰的影响，处理后的信号样本可用于训练环境无关的动作分类器以实现动作识别。本发明还提供了一种动作识别系统，包括信号采集模块，环境识别器，数据处理模块和动作识别器等。本发明是一个“一次训练永久使用”的动作识别方法及系统，在需要进行动作识别的环境下收集信号样本训练好环境识别器和动作分类器后，训练好的环境识别器和动作分类器可永久用于新动作的识别。
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公开(公告)号：CN112422513A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011155629.5
申请日：2020-10-26
Applicant: 浙江大学 , 光通天下网络科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于网络流量报文的异常检测和攻击发起者分析系统，其包括：数据属性提取模块，用于从防火墙网关截获网络流量的原始报文数据，并且根据截获的原始报文数据提取网络流速，解析报文信息生成基础属性特征，并且将这些属性特征存储在数据库；攻击者群类特征生成模块，用于依次对原始数据标准化、计算数据的复杂属性、分配各个属性的权重、采用聚类算法的交叉验证，引入无监督机器学习聚类指标，采取聚类指标得分最高的聚类模型得出攻击者群类特征聚类；攻击检测模块，用于对所有触发自定义规则的网络攻击报文进行攻击群类特征的匹配分析和攻击者群类特征的增量修正。该系统能够挖掘出单次攻击中发起者的特征，定位攻击的发起嫌疑人。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111881485A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010674762.5
申请日：2020-07-14
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ARM指针验证的内核敏感数据完整性保护方法，利用通用指针验证码对操作系统内核中用户指定的敏感数据提供完整性保护。此方法包括如下步骤：(1)通过指向分析技术定位操作系统内核代码中所有对敏感数据的读写；(2)插入指针验证指令使得：向内存写入敏感数据前生成并写入指针验证码，从内存读入敏感数据后检查指针验证码；(3)修改操作系统内核启动代码，在启动早期初始化指针验证特性，随后初始化全局敏感数据的指针验证码。本发明利用指针验证技术高效地保护了操作系统内核敏感数据的完整性。
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公开(公告)号：CN119418706B
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510027166.0
申请日：2025-01-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种智能座舱语音交互系统的安全控制方法及装置，该方法包括：获取车辆动态信息和驾驶员动态信息；根据驾驶员动态信息，判断驾驶员是否处于疲劳或睡眠状态，从而实现驾驶员危险状态评估；根据车辆动态信息，检测车辆所处状态及周围是否存在危险情况，从而实现车辆危险状态评估；根据驾驶员及车辆危险状态评估的结果，切换智能座舱语音交互系统至对应的工作模式，其中工作模式包括普通工作模式、安全工作模式及危险环境模式，普通工作模式下车辆接受所有语音命令并执行相应操作，安全工作模式下车辆接受已注册人员的语音命令并执行相应操作，危险环境模式下车辆接受物理按键触发，并配合驾驶员的语音命令执行相应操作。
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公开(公告)号：CN120012871A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510496214.0
申请日：2025-04-21
Applicant: 浙江大学
IPC: G06N3/096 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于神经元重要性的神经网络选择性遗忘学习方法，该方法包括神经元重要性评估、参数掩码的生成、随机标签遗忘过程和模型微调，具体为：将模型对遗忘样本的记忆值分配到神经元中，以评估神经元对遗忘数据集的重要性；并将记忆值大于特定阈值的神经元掩码设置为1，反之掩码设置为0；随机设置遗忘数据集中样本的标签，使用随机梯度下降方法更新掩码为1的神经元参数；最后使用保留数据集对模型参数进行全局微调，得到最终的遗忘模型。本发明提出一种面向图像分类任务的神经元粒度的选择性遗忘学习方法，通过在卷积神经网络中实现特征层级的遗忘，保证遗忘效果和原始任务性能的同时，缩减了近似遗忘和精确遗忘之间的差距。
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公开(公告)号：CN117115866B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202311144816.7
申请日：2023-09-05
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V40/12 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种深度神经网络模型指纹鲁棒性评估方法，包括：模拟攻击者获取目标模型Fv和用于微调的替代数据集Dsub；基于min‑max的双层优化算法，逆向出所述目标模型Fv的前面l层和logistic层，分别添加行为模式扰动，得到逆向后的前面l层的输出z1和logistic层的输出z2，并基于所述逆向后的前面l层的输出z1和logistic层的输出z2进行模型调优，得到替代模型Fs；根据所述目标模型和替代模型，定量和定性评估深度神经网络指纹清除的代价，并输出深度神经网络指纹鲁棒性评分。
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公开(公告)号：CN119848940A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411924005.3
申请日：2024-12-24
Applicant: 浙江大学 , 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种多方数据安全分组的方法及装置，在对多个参与方共同安全持有的目标数据集中的多条目标数据按照预定属性进行分组时，各个参与方可以先对目标数据集进行乱序，以切断各个参与方对目标数据位置信息的把控，然后经由基于安全比较的快速排序和归并排序为乱序后的目标数据集按照预定属性上的属性值大小进行排序，得到有序数据集，再利用安全比较基于有序数据集进行数据分组。该技术方案可以提高安全分组的效率。
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