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公开(公告)号：CN119444989A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411517964.3
申请日：2024-10-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T17/00 , G06T15/06 , G06T15/50 , G06T1/00 , G06F21/16 , G06V20/64 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及图像数据处理领域，具体为基于扩散模型的三维图像安全处理系统及方法，其中的系统包括：图像格式转换模块、图像特征训练模块、图像三维结构解析模块、图像光线效果模拟模块、图像渲染模块以及人工智能安全与图像防伪模块。通过卷积神经网络能够通过处理大量三维图像数据实现对图像内容的深层语义解析，使模型不仅识别图像中的关键结构元素，还能预测这些元素在三维空间中的位置和相互关系，从而显著提升模型的识别精确性和应用效率，结合光线追踪技术和神经网络的神经渲染器，通过模拟光线的物理传播过程，增强了渲染过程的真实感。同时有效整合了图像处理的精确性、真实性与安全性，全面提升了图像生成与使用中的可靠性与表现效果。
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公开(公告)号：CN118626575A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410769171.4
申请日：2024-06-14
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/29 , G06F16/2455 , G06F16/22 , G06F16/248 , G06N5/022
Abstract: 公开了一种气象查询系统和气象查询方法，属于人工智能技术领域。气象查询系统包括：大语言模型，大语言模型与多个工具连接，多个工具包括实时气象查询工具；大语言模型用于基于用户输入的第一查询信息生成第一回答；基于第一查询信息和实时气象查询工具，获取第一气象数据；基于第一气象数据和第一回答，生成第二回答。该气象查询系统能够在查询气象相关的知识时，基于大语言模型获取准确的回答。
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公开(公告)号：CN117173464A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311112350.2
申请日：2023-08-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种基于GAN的非平衡医学图像分类方法、系统及电子设备，所述方法包括：首先，提出了一种基于局部异常因子LOF的类内稀疏样本检测方法，用于查询类内难以被学习的样本。接着，使用仿射变换对稀疏样本进行样本扩增，以增强样本数据和特征的多样性。然后，我们再将稠密样本和增强后的稀疏样本结合共同训练LEGAN，可以使其有效关注稀疏区域的样本分布。本发明解决了传统机器学习算法无法有效分类非平衡数据的问题，通过设计基于LEGAN的数据扩增方案，不仅可以生成高质量和多样性的类内样本，还能有效提升传统分类模型的鲁棒性和分类性能。
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公开(公告)号：CN113904777B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202111110965.2
申请日：2021-09-23
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于SM2数字签名算法的签密方法，以国产商用密码算法为基础，包含初始化算法、密钥生成算法、签密算法和解签密算法四个算法，实现了数据存储和共享的自主可控，推进了国产商用密码算法的应用，并可实现云计算、物联网和区块链等环境下可证明安全的数据存储和共享，满足传输信息的机密性、认证性、完整性和不可伪造性等安全性需求，同时也符合国产商用密码应用合规性要求。
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公开(公告)号：CN112073484B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202010882852.3
申请日：2020-08-28
Applicant: 武汉大学
IPC: H04L67/1097 , H04L9/40 , H04L9/32
Abstract: 本发明提供一种基于联盟链的GDPR合规监管方法及系统，包括服务提供商和监管机构在联盟链中进行实名注册，其中服务提供商注册为服务节点，然后针对服务节点信誉度进行记账节点选举与区块生成；数据主体的许可记录通过智能合约加密存储在联盟区块链中；数据主体被授予访问联盟区块链的权限，当数据控制者将个人信息传递给数据处理者时需要相关数据主体的同意，该事务也会通过智能合约存储数据流转记录；在合规调查时，监管机构向联盟区块链提交溯源请求，联盟区块链服务网络根据所述请求追溯获得记录。本申请利用区块链扩展性和不可篡改性，可以从技术支持上有效提高用户行使GDPR赋予的隐私权和服务提供商遵守GDPR合规性的效率，降低合规和监管成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109446414B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201811140771.5
申请日：2018-09-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络分类的软件信息站点快速标签推荐方法，具体是涉及对软件信息站点中的问题数据集先进行数据预处理，再通过建立词典生成句向量。在输入层中，提取句向量中用于表示软件元素的文本描述的n个n元特征。在隐藏层中，这些n元特征被转换为另一种表示方法并被平均以形成隐藏变量。最后，我们使用softmax函数来计算现有标签上的概率分布是一种基于神经网络分类的软件信息站点快速标签推荐方法，具有如下突出特点和优点：第一、构建一个基于单隐层神经网络的合适的框架；第二、利用文本等级约束来实现准确性和效率；第三、利用特征间的共享参数，避免大标签输出空间的局限性。
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公开(公告)号：CN112416358A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011310395.7
申请日：2020-11-20
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于结构化词嵌入网络的智能合约代码缺陷检测方法，具体是构建合约代码抽象语法树以及单词序列化模块，将收集到的合约代码转化为单词序列作为训练集。然后利用合约语法分析工具判定代码是否存在缺陷以及缺陷的数量，作为训练集的标签数据。再由单词序列训练得到词嵌入矩阵，将词嵌入矩阵作为循环神经网络的词嵌入层，构建GRU网络。使用训练集以及标签对网络进行训练。最后将新的智能合约代码经过单词序列化后输入到训练好的GRU网络中，输出缺陷判别的结果，是一种合约代码检测的方法。本发明使结构化的合约代码高效的序列化，提高代码缺陷检测的准确度以及自适应能力。
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公开(公告)号：CN107239798B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201710374939.8
申请日：2017-05-24
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明针对软件缺陷数据集中不相关特征和冗余特征会降低软件缺陷个数预测模型的性能的问题，提出了一种面向软件缺陷个数预测的特征选择方法。首先利用特征与特征之间的关联性，对特征集进行谱聚类，将相互之间冗余度高的特征聚类到同一个簇中。在聚类的结果中，利用特征与软件缺陷个数之间的相关性，从每个簇中选出相关性最强的几个特征，这样既降低了特征之间的冗余度，又排除了不相关特征，得到最终的有益于缺陷个数预测模型性能的特征子集。本发明的技术方案具有简单、快速的特点，得到的特征子集有助于提高软件缺陷个数预测模型的性能。
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公开(公告)号：CN110971606A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911233915.6
申请日：2019-12-05
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种Web应用开发中的HACCP安全体系的构建方法，包括对Web应用的开发环境和系统架构进行分析，基于分析结果以及Web应用的用户数据和系统资源不被非法获取和篡改的要求，对危害Web应用的潜在因子进行分析，确定关键控制点；根据所确定的关键控制点，确定关键指标，并建立每个关键控制点的纠偏措施和验证程序，构建Web应用开发的HACCP安全体系。本发明构建的HACCP安全体系可以运用于真实软件开发环节，在软件的开发过程中就将软件的安全隐患消除到最低限度，具有预防性、事前性、成本低等特点，有助于软件工程领域安全软件开发标准的制定。
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公开(公告)号：CN107391369B
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201710571098.X
申请日：2017-07-13
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于数据筛选和数据过采样的跨项目缺陷预测方法，设计了合理的数据筛选和数据不平衡处理策略，利用层次聚类算法筛选出真正和本项目模块数据相似的跨项目历史软件模块数据，使跨项目软件缺陷预测模型避免受到不相关跨项目历史软件模块数据的影响，然后利用过采样方法增加有缺陷的软件模块数据得到分类相对平衡的新数据集，使跨项目软件缺陷预测模型避免受到不平衡的训练数据集的影响。本发明的技术方案具有简单高效的特点，能够较好地提高跨项目软件缺陷预测模型的性能。
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