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公开(公告)号：CN113242547A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110359213.3
申请日：2021-04-02
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的无线信号中用户行为隐私的滤除方法、系统、无线信号收发装置，该方法利用收集包含不同用户行为信息和被保留信息的无线信号样本，将所有信号样本打上用户行为标签和被保留信息标签，作为训练数据集训练一个基于暹罗网络的深度神经网络，获得用户行为隐私滤除网络。本发明利用一个基于暹罗网络的深度神经网络学习无线信号中被保留信息与行为信息的关系，使用相似度损失和识别损失结合的损失函数来计算损失，并利用计算得到的损失反向传播更新深度神经网络中的参数，使该深度神经网络具有滤除用户行为信息但保留欲保留信息的能力。
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公开(公告)号：CN117171821A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310977076.9
申请日：2023-08-04
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F21/78 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于电磁辐射的防重放攻击的硬盘认证方法及装置。首先分析了硬盘内部模块在数据写入过程中的工作机制，并在此基础上建立了严格的理论模型，将电磁信号与硬盘的内置电子元件相联系。接着，本发明采用统计算法从硬盘泄露的电磁信号的幅度包络中量化该硬件特性，从而得到的统计特征可用作指纹信号的特征向量。此外，为了去除电磁信号中的噪声干扰，本发明提出了一种有效的电磁干扰消除方法。为了进一步增强指纹信号的信噪比，本发明提出了一种时钟抖动抑制的折叠算法，该算法通过在是频谱上累加子时钟信号以增强单个子时钟信号的强度，从而提高指纹信号的信噪比。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115035574A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210609743.3
申请日：2022-05-31
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波的防伪造攻击且抗遮挡的人脸识别方法及装置。方法包括用户注册和用户认证，为了减轻无线人脸识别系统的注册开销，用户只需提供三张不同角度的面部照片即可完成注册。该方法通过构建毫米波信号传播模型，将给定的面部照片转换为虚拟的注册信号，从而避免用户进行繁琐的实地注册，该算法在SAR成像结果的基础上提取了人脸的面部曲率信息作为距离鲁棒的人脸结构特征，在三种不同的环境下，以及认证距离在10cm‑20cm的范围内可以达到90％以上的认证成功率，该活性检测的方法可以有效地区分真实的人脸和不同材质的三维打印面具，这表明该方法可以有效地抵御抗伪造攻击，从而大大提高了该人脸识别系统的安全性。
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公开(公告)号：CN112949403B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202110137465.1
申请日：2021-02-01
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于下颌骨生物特征的可靠用户认证方法，利用惯性测量单元获取用户在喉咙发声时产生的六个轴的振动信号；对每个轴的振动信号预处理成梯度阵列。将梯度阵列输入至下颌骨生物特征提取器，获得下颌骨生物特征，根据下颌骨生物特征对用户进行注册和认证。本发明通过用户喉咙发声产生振动信号并带动下颌骨振动，本发明利用耳机收集包含生物特征的振动信号。本发明使用惯性测量单元捕获下颌骨的振动特征，利用梯度的符号将正向与负向振动特征分开，使用双分支深度神经网络提取振动信号中的下颌骨生物特征。利用高斯矩阵将生物特征向量转化为可撤销生物特征向量以防止重放攻击。
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公开(公告)号：CN113033291A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110138649.X
申请日：2021-02-01
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RFID的具有隐私保护且防伪造攻击的人脸识别方法和系统，人脸识别系统由RFID标签阵列、天线、混合特征提取模块，注册和识别模块组成。识别方法主要包括用户注册和用户认证两个部分。所采用的技术方案为：用户需要将其面部摆在RFID标签阵列的前面，以进行注册和身份验证。在注册阶段，收集人脸反射的射频信号的RSS和相位值，经过一个抗距离和偏转干扰的面部特征提取算法，计算RFID标签阵列上RFID之间的RSS和相位差来提取由人脸3D几何形状和内部生物材料组成的可靠混合特征。最后，将提取的混合特征组合成特征块，利用SVM中进行模型训练。用户在认证阶段只需要提供短时间的人脸反射的射频信号来提取面部特征，用于身份验证和防御伪造攻击。
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公开(公告)号：CN112867008A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110048103.5
申请日：2021-01-14
Applicant: 浙江大学
IPC: H04W12/69 , H04W12/122 , H04L9/06
Abstract: 本发明公开了一种基于帧的时隙ALOHA协议的射频识别系统防重放方法，主要包括电子产品码(EPC)序列提取和EPC序列搜索两个部分。所采用的技术方案为：在多标签的射频识别系统中，将一轮标签识别中所有标签的EPC读取顺序进行提取，得到的EPC序列被处理得到哈希EPC后存储在哈希树中。一旦在一次新的射频识别会话中提取的哈希EPC被发现已经存在于哈希树中，该次新的射频识别会话将被认为是重放攻击并拒绝该次新会话。与现有的射频系统的防重放方法相比，本发明无需特意设计随机噪音序列，直接使用基于帧的时隙ALOHA的协议自带的随机性来防御重放攻击，不会改变任何原始信号，不会因为外部环境变化对信号的扭曲而导致接收的反向散射信号无法解码，可以部署应用在任意多标签的射频识别系统中。
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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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