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公开(公告)号:CN119625818A
公开(公告)日:2025-03-14
申请号:CN202411417104.2
申请日:2024-10-11
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多层级特征融合的行为识别方法及装置,包括步骤:步骤S1:多层级特征的收集;步骤S2:时序特征显著性表达;步骤S3:多层次特征融合方法;步骤S4;输出目标任务结果。本发明首次同时考虑了三维卷积神经网络中的时序感受野首先问题和不同运动速率分辨能力弱的问题,使三维卷积神经网络在维持计算开销变化不大的情况下有效提升行为识别的准确率。本发明设计了时序特征显著性表达机制,通过对特征进行显著性表达处理,获取全局时空信息,增强模型的长时序建模能力。设计多层级特征融合模块,利用不同层级特征对运动速率的感知能力,增强模型的分辨力,实现单输入源下不同动作速率的行为识别能力。
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公开(公告)号:CN119379281A
公开(公告)日:2025-01-28
申请号:CN202411108142.X
申请日:2024-08-13
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于压缩环签名的区块链可监管身份隐私保护方法。该方法包括:系统执行初始化算法,生成用户和监管方的密钥对;交易发送方从区块链上获取公钥集合,将自己的公钥混淆在公钥集合中,执行一次性可链接标志生成算法、ElGamal加密算法以及一次性可链接可撤销压缩环签名生成算法,交易发送方将产生的密态交易信息发送到区块链交易系统上的智能合约;智能合约调用预编译合约验证环签名的有效性,将验证通过的密态交易信息上传到区块链上;监管方从区块链上获取密态交易信息,执行监管恢复算法,恢复交易发送方的签名公钥。本发明能够在保护交易发送方身份隐私的同时实现监管,具有更小存储开销与通信消耗,系统执行方面具有更高的性能。
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公开(公告)号:CN118966380A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411023007.5
申请日:2024-07-29
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种实现数据遗忘的模型更新方法、数据隐私保护方法及系统,属于数据隐私保护技术领域,中央服务器初始化全局遗忘模型;除目标客户端以外的剩余客户端获取初始化后的全局遗忘模型以进行本地训练;剩余客户端进行本地训练,将训练好的分类器传输给中央服务器;中央服务器通过余弦相似性对新的分类器参数进行判断;中央服务器通过新的分类器参数对历史分类器参数进行校准;中央服务器使用分类器参数更新全局遗忘模型。本发明减少了通讯开销;提高了遗忘操作的效率;提升了机器遗忘过程的鲁棒性,保障全局模型的可靠性。
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公开(公告)号:CN118264471A
公开(公告)日:2024-06-28
申请号:CN202410408472.4
申请日:2024-04-07
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于区块链跨链的车联网跨域服务公平可信提供方法。该方法包括:系统初始化阶段、服务发布阶段、服务请求阶段、双向密钥确认阶段和服务提供阶段。每个信任域内的RSU运行本域的应用链,每个域的CA为本域的车辆签发证书,并作为本域的代表,调用域间区块链上的域管理合约进行注册。服务请求者和服务提供者在双向密钥确认阶段对对称密钥进行协商确认。服务提供者向本域的RSU发送服务信息,RSU调用应用链B上的跨链调用合约,将服务信息发布至域间区块链。本发明方法充分考虑了车联网用户的跨域服务交互需求,利用跨链技术实现了数据的跨域交换。通过为服务请求者签发假名证书从而防止服务请求者在跨域服务交互的过程中泄露身份隐私。
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公开(公告)号:CN117010026B
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202310797647.0
申请日:2023-06-30
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于联邦知识网络的异常人物关系检测方法。该方法包括:可信第三方生成公钥、私钥和计算密钥,各个社区监控终端提取图像中的人脸特征,将利用公钥加密后的人脸特征对发送给中心服务器,中心服务器在密文条件下计算人脸特征对之间的欧式距离,利用可信第三方构建全局人物关系知识网络;社区监控终端捕获图像并检测亲密关系,将加密的待查询人脸特征对发送给服务器,服务器计算待查询人脸特征对与全局人物关系知识网络中人脸特征对之间的距离,利用可信第三方判断是否存在人员异常关系。本发明方法通过密钥分发、知识网络构建和异常关系检测实现了有效的关系识别和异常监测,有助于保护社区监控终端成员的安全与隐私。
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公开(公告)号:CN116484384B
公开(公告)日:2024-01-19
申请号:CN202310421659.3
申请日:2023-04-19
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的以太坊智能合约漏洞的检测和定位方法。该方法包括:通过语法分析和词法分析将以太坊智能合约的源码转化为抽象语法树;分析各种漏洞的代码特征,分析代码特征在抽象语法树中的关键属性,基于关键属性提取抽象语法树中的切片;提取切片的语义特征和结构特征;根据切片的语义特征和结构特征通过漏洞类型检测模型检测出所述以太坊智能合约的漏洞类型信息;根据漏洞类型信息利用图自编码器定位所述以太坊智能合约的漏洞位置。本发明通过研究多种漏洞类型的本质属性特征,精准切片出这些特征,有利于检测漏洞类型并且定位漏洞位置,提高检测效率,有效增强深度学习检测结果的可解释性。
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公开(公告)号:CN117272370A
公开(公告)日:2023-12-22
申请号:CN202311189893.4
申请日:2023-09-14
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/9536 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于用户轨迹序列的下一个兴趣点隐私保护推荐方法及系统,其中,方法包括:捕捉用户签到行为中复杂的序列转移模式和动态偏好,根据所述序列转移模式和动态偏好,基于序列模型建立融合用户长短期偏好特征的轨迹预测模型;将所述轨迹预测模型设置为联邦推荐训练形式,在轨迹数据不出当前地区范围的前提下,通过协调多个用户设备共同优化所述轨迹预测模型,并在优化过程中通过差分隐私机制对模型参数进行加噪保护。
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公开(公告)号:CN117201157A
公开(公告)日:2023-12-08
申请号:CN202311232037.2
申请日:2023-09-22
Abstract: 本发明提供一种面向DPoS区块链投票治理方法及系统,属于网络安全防御技术领域,投票者质押代币,并通过质押功能获得对应的投票权;在质押后的一段时间中,投票者选择是否使用解锁功能解除质押;将质押和解除质押导致的动态投票权变化表示为给定时间点的一组投票者的投票权快照;根据投票者、投票权快照,确定投票委员会;每个发给投票委员会的提案获得的明确批准次数大于预设的阈值,则该提案获得通过。本发明提出的面向DPoS区块链的投票治理和恶意收购的建模,提出了正式的投票治理模型以及恶意收购模型,可以作为在不同的DPoS区块链环境中优化投票系统设计并提高区块链系统安全性的基础,更加适用于DPoS区块链的治理。
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公开(公告)号:CN116796309A
公开(公告)日:2023-09-22
申请号:CN202310381101.7
申请日:2023-04-11
Abstract: 本发明提供了一种基于无先验知识的联邦推荐投毒攻击方法。该方法包括:根据攻击需求选取项目池中拟攻击的目标项目;计算与目标项目的嵌入向量最相似的多个项目,构建恶意用户虚假交互列表;基于恶意用户虚假交互列表近似喜欢目标项目的恶意用户的嵌入向量;客户端根据近似的嵌入向量以及服务器下发的模型参数求解损失函数,并将所得梯度上传至服务器;服务器聚合更新上传的模型参数并将其下发至客户端,重复上述操作直至训练结束。本发明利用用户配置文件及其交互项目间存在的某种隐式相关性,刻画攻击必需但难以获取的用户嵌入向量,能够在不依赖任何先验知识的前提下实现对联邦推荐系统的有效攻击,充分完成了对联邦推荐系统的安全性评估。
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公开(公告)号:CN116595537A
公开(公告)日:2023-08-15
申请号:CN202310569948.8
申请日:2023-05-19
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F21/57 , G06F40/289 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供了一种基于多模态特征的生成式智能合约的漏洞检测方法。该方法包括:获取进行了标签分类的智能合约数据集;提取智能合约的多模态特征,得到智能合约的多模态特征向量;利用智能合约的多模态特征向量和VAE‑GAN生成模型生成未知漏洞特征,构建含有未知漏洞特征的综合数据集;使用神经网络模型构建智能合约漏洞检测模型,利用含有未知漏洞特征的综合数据集训练智能合约漏洞检测模型,利用训练好的智能合约漏洞检测模型对待检测的智能合约进行漏洞检测。本发明方法通过特征融合使智能合约语义信息更加丰富,通过大量智能合约样本训练神经网络模型自动挖掘源码及操作码中的多模态特征,避免了人工定义的主观性。
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