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公开(公告)号：CN112395631A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011367300.5
申请日：2020-11-27
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于SGX技术的安全数据库系统、方法及介质，包括：步骤M1：基于SGX技术，服务器端通过远程认证服务器验证客户端是可信的远程实体，将服务器端与客户端建立经过认证的通信通道，客户端能够安全地向服务器端传输数据；步骤M2：当服务器没有接受连接请求或需要关闭维护时，通过SGX技术将客户端的数据进行密封迁移，将数据库文件以密文形式进行存储。通过本发明可以确保数据存储的机密性，即便被第三方窃取数据库也无法解密其中的内容。
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公开(公告)号：CN110399730A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910672086.5
申请日：2019-07-24
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明提供了一种智能合约漏洞的检查方法、系统和介质，包括：Solidity程序静态污点分析步骤：从语法上分析Solidity程序的源代码，针对Solidity程序的源代码中的每个函数，遍历所有可能的执行流程，形成控制流程图，再标记所有可能的污点数据，获得并存储污点分析结果；State矩阵生成步骤：生成交易序列，再进行交易序列的重组，生成重组后的交易序列，再根据获得的污点分析结果，获得State矩阵。本发明结合了深度学习和模糊测试，利用深度强化学习模型与污点分析优化了模糊测试技术，大大提升了模糊测试的覆盖率与效率。本发明实现了一个高覆盖率、高效率与低误判率兼具的智能合约漏洞检测技术。
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公开(公告)号：CN109145979A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810929971.2
申请日：2018-08-15
Applicant: 上海嵩恒网络科技股份有限公司 , 上海交通大学
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6262 , G06N3/0454
Abstract: 本发明实施例涉及图像鉴别以及人工智能技术领域，公开了一种敏感图像鉴定方法及终端系统。该方法应用于敏感图像鉴定系统，该系统包括：骨干网络、全局分类网络以及目标区域检测网络，该方法包括：在有局部区域标注的图像训练集上训练所述目标区域检测网络得到骨干网络参数；其中，所述骨干网络参数为所述目标区域检测网络中与所述骨干网络结构相同的网络结构的网络参数；根据所述骨干网络参数对所述全局分类网络进行初始化；初始化后的所述全局分类网络在类别标注数据集上进行训练，采用训练好的所述全局分类网络进行敏感图像分类。本发明实施例可以检测到图像中大小各异的敏感区域，从而大幅提升敏感图像分类性能。
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公开(公告)号：CN102013103A
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN201010571128.5
申请日：2010-12-03
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种图像处理和模式识别技术领域的方法，特别是一种实时动态嘴唇跟踪方法。包括：通过数码摄像机拍摄并获取包含嘴唇区域在内的图像序列；通过基于模糊聚类和卡尔曼预测的连续图像嘴唇分割方法，将图像中所有像素点分为嘴唇像素点或非嘴唇像素点，并输出所有像素点属于嘴唇像素点的概率；通过14点动态形状模型和卡尔曼预测，在步骤二提供的嘴唇概率分布图的基础上，获取嘴唇图像序列中每一帧中的嘴唇轮廓，本发明能够自动跟踪图像序列中嘴唇的运动，具有较高的处理速度(保证实时性)和识别准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN100541524C
公开(公告)日：2009-09-16
申请号：CN200810036144.7
申请日：2008-04-17
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种图像处理和模式识别领域的基于内容的互联网动画媒体垃圾信息过滤方法，步骤一，从互联网上随机采集若干个广告和非广告的动画作为训练样本集，并提取所有动画的颜色特征、纹理特征、文字信息特征、动画长度特征、动画几何尺寸特征、动画的动态特征；步骤二，将有动画的六个特征以及类别标引输入到支持向量机中，支持向量机获得描述广告/非广告动画媒体差异的支持向量机模型；步骤三，按照步骤一中提取动画特征的方法提取待测试动画的六个特征，并输入支持向量机模型中，支持向量机模型判断出动画是属于广告类动画还是属于非广告类动画。本发明能够识别广告类动画和非广告类动画，有较高的处理速度和识别准确率。
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公开(公告)号：CN101046959A
公开(公告)日：2007-10-03
申请号：CN200710040003.8
申请日：2007-04-26
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种生物特征和模式识别领域的基于嘴唇运动的讲话人身份认证方法，首先通过嘴唇区域分割方法和嘴唇建模方法进行唇语特征的自动提取，然后通过互信息量评估的方法进行各种唇语特征身份鉴别力的分析，从各种唇语特征中选取最优唇语特征组合，最后，依据唇语特征的特点，采用多层次隐马尔可夫模型进行讲话人身份的识别和认证。本发明在获得高识别率的同时，保证了较高的处理速度。
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公开(公告)号：CN120012768A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202311533473.3
申请日：2023-11-16
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F40/253 , G06F40/289 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供了一种基于对抗神经网络的语法纠错模型训练方法和系统，包括：步骤1：使用预训练模型作为生成器，预测每个位置上概率最大的单词组成句子，用于后续判别器的判别以及输入到另一个生成器继续生成；步骤2：构建一个判别器，用来判别输入的句子是由生成器生成的还是真实数据；步骤3：基于两个生成器以及两个判别器，构建CycleGan网络，实现生成器与判别器之间的博弈；步骤4：计算交叉熵损失，用于反向传播进行神经网络参数的更新。本发明自动进行，避免了人工标注的高额成本，同时训练出的生成器可直接作为语法纠错的模型，并不需要再添加额外的模型结构，训练过程更加简单。
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公开(公告)号：CN109145979B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201810929971.2
申请日：2018-08-15
Applicant: 上海嵩恒网络科技股份有限公司 , 上海交通大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/774 , G06N3/04
Abstract: 本发明实施例涉及图像鉴别以及人工智能技术领域，公开了一种敏感图像鉴定方法及终端系统。该方法应用于敏感图像鉴定系统，该系统包括：骨干网络、全局分类网络以及目标区域检测网络，该方法包括：在有局部区域标注的图像训练集上训练所述目标区域检测网络得到骨干网络参数；其中，所述骨干网络参数为所述目标区域检测网络中与所述骨干网络结构相同的网络结构的网络参数；根据所述骨干网络参数对所述全局分类网络进行初始化；初始化后的所述全局分类网络在类别标注数据集上进行训练，采用训练好的所述全局分类网络进行敏感图像分类。本发明实施例可以检测到图像中大小各异的敏感区域，从而大幅提升敏感图像分类性能。
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公开(公告)号：CN109086865B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201810594531.6
申请日：2018-06-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于切分循环神经网络的序列模型建立方法，本发明的SRNN通过对RNN整体结构改进，使其可以并行训练，SRNN的速度相较传统RNN有了较大的提升。本发明的SRNN可以获取序列的高层次信息，例如当层数为3时，最底层的RNN可以获得词汇层次的信息，中间层的RNN可以获得句子层次的信息，最顶层的RNN可以获得段落层次的信息，并且，SRNN将每个RNN都限制在最小子序列的长度，有效地提高了保留序列中重要信息的能力。
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