公开(公告)号：CN116108406A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202310133814.1

申请日：2023-02-17

Applicant: 南开大学

Inventor： 张玉 ,  赵旺奇 ,  孙哲 ,  张建忠

IPC: G06F21/16 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开的一种基于信息隐藏的模型主动防护技术，以主动防护为基准，面向人工智能技术的发展和进步对深度神经网络模型的知识产权保护带来的挑战，提出了一种新的保护方法。我们使用原始样本和签名作为输入，利用信息隐写技术生成关键样本，且关键样本和原始数据肉眼上不可分辨，之后利用距离控制算法生成具有特殊分布的三个对抗样本，使得三个对抗样本成正三角形环绕在签名样本周边，DNN模型利用关键样本和对抗样本进行对抗训练，以此将DNN模型和我们的关键样本建立唯一性关系，以期为模型赋予主动防护功能。本发明可以实现对深度学习模型知识产权进行主动性防护。

公开(公告)号：CN111401868B

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202010197861.9

申请日：2020-03-19

Applicant: 南开大学

Inventor： 徐敬东 ,  张建忠 ,  公倩昀 ,  李建斌 ,  蒲凌君

IPC: G06Q20/06 ,  G06Q20/38 ,  G06Q40/04

Abstract: 本发明公开的一种费用最小的区块链链下交易路由算法，以交易费用最小化为基准，在模拟小世界网络中首先动态构建节点路由表，使得交易沿着交易费用最小的路径进行传播。交易过程中，初始节点将来自目标节点的加密信息以及交易消息按照已构建好的路由进行发送，中间节点接受来自上一节点的交易，并转发至下一节点，以上交易视为为未验证交易，账户的余额并不改变。当收到交易目标节点发送的验证密钥解密加密信息成功后，将交易视为验证交易，改变账户余额，交易完成。本发明可以使得用户支付给中间节点的总路径费用最小。

公开(公告)号：CN108737290A

公开(公告)日：2018-11-02

申请号：CN201810449191.8

申请日：2018-05-11

Applicant: 南开大学 ,  国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 邹学强 ,  张玉 ,  包秀国 ,  金宇菲 ,  张建忠

IPC: H04L12/851

Abstract: 本发明针对于非加密流量提出了一种移动应用流量识别方法。方法结合向量空间映射与随机森林分类器，包括预处理阶段，用于将流量负载进行预处理；随机森林分类器建模阶段，将流量负载映射到向量空间，利用流量训练集合建立随机森林模型；分类阶段，待识别流量通过随机森林模型分类。常见的非加密流量识别方法，局限于寻找固定长度或可变长度的特征字符串，为此花费了巨大的精力。本发明引入自然语言处理领域的方法。将非加密负载转化为向量，克服了寻找特征字符时间复杂度大的特点。本发明可以用于非加密流量的应用类型识别，具有较高的识别准确度。

公开(公告)号：CN108650194A

公开(公告)日：2018-10-12

申请号：CN201810454425.8

申请日：2018-05-14

Applicant: 南开大学 ,  国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 张玉 ,  邹学强 ,  包秀国 ,  付宁佳 ,  张建忠

IPC: H04L12/851 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提出了基于K_means和KNN融合算法的网络流量分类方法。该方法的框架是针对每个应用协议构建一个二分类器，由决策规则将所有分类器的输出整合为最终输出。算法上融合了无监督的K_means算法和有监督的KNN算法，此外，该方法还提出了基于K_means迭代的特征选择算法，目的是选出高分离度的特征，以节省时间、空间和提高分类效果。实验结果表明，在真实流量数据上，本发明对流量识别的准确率和召回率可达90％以上，相比现有典型的流量分类方法效果更好；本发明还可识别出未登录流量，与典型的分类方法相比在功能上有了扩展。