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公开(公告)号：CN109829481A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910007444.0
申请日：2019-01-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供了一种图像分类方法、装置、电子设备及可读存储介质，应用于模式识别技术领域，所述方法包括：对各样本图像进行灰度化处理，将得到的各灰度图像表示为二维图像矩阵；样本图像包括：训练图像和待分类图像，根据各二维图像矩阵建立灰度矩阵；根据标签约束矩阵和基于半张量积的非负矩阵分解算法，对归一化灰度矩阵进行特征提取，得到特征矩阵；将标签约束矩阵和特征矩阵的乘积的转置作为混合特征矩阵，将混合特征矩阵中各待分类图像对应的特征输入预先建立的图像分类模型，得到分类结果，图像分类模型是对混合特征矩阵中各训练图像对应的特征及各训练图像对应的图像类别进行训练得到的。本发明提高了图像分类的效率。
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公开(公告)号：CN109756740A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910047110.6
申请日：2019-01-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N19/60 , H04N19/42 , H04N19/426
Abstract: 本发明实施例提供了基于最优测量矩阵的半张量图像压缩方法和图像恢复方法。其中，该图像压缩方法包括：对待压缩图像的原始矩阵进行稀疏变换，得到待压缩图像的第一稀疏表示矩阵；基于第一稀疏表示矩阵的行数、预设压缩比和预设系数，确定原始矩阵对应的初始测量矩阵的行数和列数；基于预设的元素数值关系，生成m×n维矩阵，作为初始测量矩阵；对初始测量矩阵进行优化，得到最优测量矩阵；基于最优测量矩阵与预设的半张量压缩感知模型，对第一稀疏表示矩阵进行压缩，得到压缩后的目标矩阵。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，可以实现提高压缩感知理论在计算资源和通信能耗受限的网络中的实用性。
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公开(公告)号：CN119760746A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411870686.X
申请日：2024-12-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F21/60 , G06F21/64 , G06N3/0895 , G06N3/0455 , G06N3/0442
Abstract: 基于属性基加密与深度学习的区块链监察系统及方法，属于信息领域，包括用户提供身份和属性信息给注册授权机构，生成一组私钥；根据数据访问需求设定访问策略，使用私钥对数据进行加密；将数据转换为密文，将加密数据和密钥上传服务器，为每条数据生成一个唯一标识符；设计智能合约管理数据唯一标识符上链过程；用户通过唯一标识符在服务器中定位目标数据，符合访问策略的用户使用私钥解密数据；监管方向注册授权机构申请秘钥对数据进行解密，利用解密后的数据构建多敏感信息检测模型，检测文本敏感信息。本发明利用属性基加密增强数据访问的灵活性和安全性，结合深度学习模型有效检测并识别数据中潜在敏感信息，确保数据传输的完整性与安全性。
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公开(公告)号：CN119760716A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411834970.1
申请日：2024-12-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F21/57 , G06F18/25 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06N3/042
Abstract: 本发明涉及安全、人工智能技术领域，特别是一种基于多模态特征的二进制文件漏洞分析方法，构建二进制文件样本集，提取二进制文件的漏洞相关函数及其上下文函数，对漏洞相关函数及其上下文函数分别生成静态特征向量和动态特征向量，将静态特征向量和动态特征向量融合生成多模态特征向量，漏洞相关函数及其上下文函数的多模态特征向量融合生成二进制样本多模态特征向量，作为训练深度学习模型的输入，对其进行进行预处理，通过多个全连接层进行进一步的特征学习与映射，输出层使用softmax激活函数进行分类，提高二进制漏洞检测的覆盖率及精度。
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公开(公告)号：CN115664656B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202211309400.1
申请日：2022-10-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种支持叛逆者追踪和树形访问结构的密文策略属性基加密法，包括如下步骤：S1、初始化设置，生成公共参数和授权机构的主密钥；S2、授权机构根据用户的身份标志和属性，生成对应的解密私钥；S3、加密方制定树形访问结构来表达访问策略，并根据该树形访问结构将明文加密成密文；S4、如果用户的解密私钥中的属性满足密文中的访问策略，则该用户能够利用其解密私钥将密文恢复成明文，否则，该用户的解密私钥不能将密文恢复成明文；S5、如果某个用户将其解密私钥泄漏给非授权的第三方，那么根据被泄漏的解密私钥进行追踪，以确定泄漏者的身份。本发明有利于防止用户解密权限的滥用和提高访问策略的表达能力，促进属性基加密安全和高效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118865986A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410878857.7
申请日：2024-07-02
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G10L17/18 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/098 , G06F17/14 , G10L17/26 , G10L17/02
Abstract: 本发明提供一种基于多特征联合网络学习的语音欺骗检测算法，接收到语音信号后，对所述语音信号进行信号处理工作，提取三种特征，并将每个特征分别输入深度卷积神经网络的后端分类器，计算得到三种特征对应的检测分数，将检测分数进行融合分析，判断所述待测的语音信号是人声还是ai语音合成攻击的结果；具体算法包括：信号处理、特征提取、基于深度神经网络的后端分类器检测、输出分数以及做出判决，本发明建立TF‑TDNN时延神经网络作为后端分类器，对三种特征进行分类学习，得到三种检测分数，基于ECAPA‑TDNN的架构，有效建模全局通道的相关性并且得到多尺度特征信息，在此基础上加入AFM注意力融合机制，得到各卷积层的融合信息，帮助网络获得更多隐含特征，提高模型度量结果。
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公开(公告)号：CN118133250A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410340966.3
申请日：2024-03-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F21/16 , G06F21/10 , G06F21/62 , G06F21/60 , G06F16/51 , G06F16/58 , G06T1/00 , H04N1/32 , H04N1/44
Abstract: 基于区块链和零水印的图像权属信息认证方法，属于图像权属保护领域，包括以下步骤：采用基于NSCT和DWT结合SVD的零水印生成算法和零水印验证算法将图像特征信息与图像权属信息进行融合，获取零水印图像，并在MinIO中存储；基于区块链和MinIO的链上链下图像权属信息协同存储；图像权属信息注册和图像权属信息查询验证。本发明解决了现有图像权属存证保护方法存在的存证效率低、图像权属受保护能力低以及图像上链存储成本高的问题，提高了图像权属信息的存证效率，减小了链上存储的压力；同时提高了图像权属信息认证方法运行的稳定性、高可用性和安全性，实现图像权属信息安全认证和验证过程。
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公开(公告)号：CN114462090B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202210151961.7
申请日：2022-02-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F21/62 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种针对联邦学习中差分隐私预算计算的收紧方法，通过从假设检验的角度出发，计算隐私预算，通过f‑差分隐私技术完成对联邦图像分类系统中隐私预算的跟踪工作，并通过客户端标准化梯度下降法完成对单个客户端更新梯度的规范，限制单个客户端对整体模型的影响，解决了现有工作中梯度阈值超参选择的难题，让模型可以完成更多轮次的训练，以及规避梯度剪裁阈值C对联邦学习模型的影响，使得联邦学习系统可以在不过分影响精度的同时，满足差分隐私。
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公开(公告)号：CN115935360A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310012222.4
申请日：2023-01-05
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F21/56 , G06F8/53 , G06V10/764 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于信息增益和共现矩阵的恶意代码可视化方法，首先基于信息增益筛选低维的操作码特征，然后基于共现矩阵生成可视化图像用于分类，将操作码序列转换成图像，通过共现矩阵使相似内容具有可比性，即相似的内容将具有相似的操作码词频共现频率，根据信息增益提取出能够有效区分不同家族的操作码，这样才会更好地表现出恶意代码的家族特征，会更有区分性。同时挖掘了操作码词频信息，在共现潜在语义信息基础上，剔除了文本冗余的词频信息，对词频特征项进行筛选和充分运用，进一步分析恶意代码家族的相关性，进而提升了分类效果和检测效率。
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公开(公告)号：CN115883072A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211424867.0
申请日：2022-11-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于强非局域性正交直积态组的信息安全传输方法、系统和存储介质，方法包括：利用针对d维三方系统构造的强非局域性正交直积态组中的正交直积态表示要基于量子密码协议传递的信息；第一直积态组包括3个子块，对应于魔方图中的{(0)A,(1)B,(0,1)C},{(1)A,(0,1)B,(0)C},{(0,1)A,(0)B,(1)C}；第二直积态组包括3个子块，对应于魔方图中的{(d‑2)A,(d‑1)B,(d‑2,d‑1)C},{(d‑1)A,(d‑2,d‑1)B,(d‑2)C},{(d‑2,d‑1)A,(d‑2)B,(d‑1)C}；第三直积态组由3个单独的子立方体构成，对应于魔方图中的(0A,0B,0C),(1A,1B,1C)和((d‑1)A,(d‑1)B,(d‑1)C)；第四直积态组包括6个子块，对应于魔方图中的{(1,…,d‑1)A,(0)B,(d‑1)C}，{(0)A,(0,…,d‑2)B,(d‑1)C}，{(0)A,(d‑1)B,(1,…,d‑1)C}，{(0,…,d‑2)A,(d‑1)B,(0)C}，{(d‑1)A,(1,…,d‑1)B,(0)C}，{(d‑1)A,(0)B,(0,…,d‑2)C}；第五直积态组能够被分解成12个中心对称的子块。
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