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公开(公告)号：CN119479611B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510032491.6
申请日：2025-01-09
Applicant: 杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院 , 浙江大学
IPC: G10L13/027 , G10L25/48 , G10L25/30 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本申请涉及一种基于自监督辅助任务的深度合成音频跨域检测方法和装置，其中，该方法包括：获取待检测音频作为测试数据集；基于预设的自监督辅助任务对测试数据集进行增广处理，得到增广数据集；基于增广数据集，将自监督辅助任务作为优化目标，对预训练的目标检测模型进行微调，得到目标微调模型；目标检测模型的训练任务包括伪造检测任务和自监督辅助任务；将测试数据集输入到目标微调模型中，得到检测结果。通过本申请，解决了相关技术中泛化性不足、跨域检测效果明显下降的问题，提高模型泛化性的同时，能够极大程度上降低模型训练的开销；并且够适应测试数据集中深度伪造属性的分布差异，从而提升跨域检测性能。
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公开(公告)号：CN119862210A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510347551.3
申请日：2025-03-24
Applicant: 浙江大学 , 杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院
IPC: G06F16/2453 , G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/248 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于动态查询编译缓存优化的数据库查询执行方法和装置，属于数据库管理系统领域。接收用户输入的查询语句并构建抽象语法树；根据抽象语法树生成对应的标识符，查找匹配的机器代码，加载并执行能被复用的匹配的机器代码得到执行结果；对没有查找到匹配的机器代码的用户输入的查询语句或匹配的机器代码不能被复用的用户输入的查询语句生成对应的可执行计划树，通过动态编译生成机器代码并优化，得到优化后的机器代码并加载和执行得到执行结果；随后将执行结果发送给用户，并定期清理缓存中的机器代码。本发明精准决定是否复用缓存中的机器代码，从而减少不必要的编译开销，提高查询执行效率。
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公开(公告)号：CN119814326A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411949718.5
申请日：2024-12-27
Applicant: 浙江大学 , 杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的物理不可克隆函数的硬件设备验证方法。包括：在注册阶段，验证方获取设备方所使用的物理不可克隆函数物理模型以及将设备验证方密钥发送给设备方；在验证阶段，设备方向验证方发送设备正常传输的数据，验证方通过设备正常传输的数据生成动态挑战，设备方根据动态挑战生成动态响应和第二时间戳并组成传输数据，设备方利用设备验证方密钥对传输数据加密后再发送给验证方，验证方结合设备方所使用的物理不可克隆函数物理模型对加密的传输数据进行解密、有效性验证和正确性验证后，获得对应的设备验证结果。本发明适用于复杂和动态变化的环境，克服了现有预先录入挑战‑响应对的验证方法在实时性、适应性和安全性上的局限。
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公开(公告)号：CN119415500B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510002836.3
申请日：2025-01-02
Applicant: 杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院
Abstract: 本申请实施例适用于区块链技术领域，提供了一种区块链的数据迁移方法及设备，该方法包括：基于区块链中的账户的状态数据生成状态树，状态树为基于写时复制技术的B+树，状态树的各个叶子节点用于存储状态数据；在数据迁移被触发的情况下，确定待迁移的目标状态树；将目标状态树的状态数据发送至主节点的扩展节点；若接收到扩展节点返回的迁移完成信息，则更新主节点中存储的数据映射表，数据映射表用于表征扩展节点中存储的状态数据与扩展节点之间的映射关系；删除主节点中的目标状态树。通过上述方法，能够实现状态数据的迁移，从而降低区块链主节点设备的存储压力，同时在数据迁移过程中可以保持数据的高一致性。
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公开(公告)号：CN119719002A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411795182.6
申请日：2024-12-06
Applicant: 杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院 , 浙江大学
Abstract: 本申请涉及一种嵌入式设备的调试方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该嵌入式设备的调试方法包括：通过UART接口，获取嵌入式设备的指令集信息；基于指令集信息，配置对应的交叉编译组件；利用交叉编译组件，将预设的探针源代码编译为可执行文件；提取可执行文件中的最小代码子集，并根据最小代码子集确定代码探针；通过UART接口，将代码探针注入至嵌入式设备上的空闲内存空间，并调试嵌入式设备。通过本申请，解决了对于嵌入式设备调试的灵活性低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119718150A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411765572.9
申请日：2024-12-03
Applicant: 杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院
IPC: G06F3/0486 , G06F3/04842 , G06F9/451
Abstract: 本申请涉及一种区块链网络部署方法、图形用户界面、计算机设备和介质，其中，图形用户界面包括工具栏区、配置区和预览区，方法包括：响应于用户针对工具栏区中目标组件的第一操作，在配置区显示目标组件；其中，目标组件用于表征区块链元素；响应于用户在配置区中针对目标组件的第二操作，构建各目标组件之间的连接关系，并在预览区显示对应的区块链网络拓扑结构；根据区块链网络拓扑结构生成环境配置文件；基于环境配置文件更新二进制文件中的初始网络环境配置数据，并基于更新后的二进制文件部署区块链网络；如此，使得区块链网络部署操作简便，且支持自定义区块链网络拓扑。
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公开(公告)号：CN119299238B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411829160.7
申请日：2024-12-12
Applicant: 浙江大学 , 杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院
IPC: H04L9/40 , H04L43/024 , H04L43/04 , H04L12/40 , G06F18/23213 , G06F18/20 , G06F18/214 , G06F18/2131
Abstract: 本发明属公开了一种基于在线连续学习的网络流量异常检测方法，采用在线连续学习方式搭载基于小波变换的MLP神经网络对网络流量进行异常检测，具有持续自适应的智能检测能力，高效的系统性能，优异的检测效果，强大的实用性，解决了传统方法中模型遗忘问题，平衡了实时性和准确性，降低了资源消耗，提高了系统可扩展性，设置一个基于时间序列分析理论和小波变换的网络流量的重构模型，在显著提高计算效率的同时保持了对突发异常的高度敏感性。使用Haar小波对网络流量进行离散小波变换后仅采用单层MLP网络学习网络流量模式，这种轻量级的设计大大降低了资源占用，使系统能够灵活部署于各类网络设备，有效支持大规模网络环境下的异常检测任务。
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公开(公告)号：CN119598509A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411650255.2
申请日：2024-11-19
Applicant: 杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院 , 浙江大学
IPC: G06F21/62 , H04L9/00 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0499 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及一种基于拆分学习的私有化大模型微调训练方法和装置，其中，该方法包括：将预训练的大模型拆分成头部模型段、中间模型段以及尾部模型段；将原始数据拆分成隐私数据和非隐私数据；根据隐私数据和非隐私数据，协同训练客户端中的头部模型段和尾部模型段，及服务器中的第一中间模型段和第二中间模型段，得到目标大模型；其中，在协同训练过程中，同态加密客户端和服务器之间传输的与隐私数据相关的隐私中间激活量；目标大模型输出关于特定主题的文档答复。通过本申请，解决了相关技术中需要向服务器传输中间激活量，存在通过模型反演攻击推测或恢复原始数据的风险的问题；实现对隐私数据的保护，降低隐私数据泄露的风险。
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公开(公告)号：CN119579313A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411667258.7
申请日：2024-11-20
Applicant: 杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院
Abstract: 本申请涉及一种交易任务提交方法、装置和终端设备，该方法包括：获取用户交易任务、以及与用户交易任务对应的过期检测合约；基于过期检测合约与用户交易任务，构建目标交易任务，目标交易任务在被执行时调用过期检测合约中的过期检测方法，以检测用户交易任务是否已过期；将目标交易任务发送至与用户交易任务对应的执行节点；查询执行节点在预设时间段内是否已生成交易回执，并在执行节点在预设时间段内已生成交易回执时，查询交易回执中的交易状态信息；在执行节点在预设时间段内已生成交易回执，并且交易状态信息为交易成功时，确定用户交易任务已被确认。通过本申请，解决了相关技术中区块链中的交易确认效率和确认速度较慢的问题。
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公开(公告)号：CN119559675A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411515059.4
申请日：2024-10-28
Applicant: 杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院 , 浙江大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种人脸识别方法、装置、计算机设备以及存储介质。包括：通过双流人脸识别模型中的内脸特征提取网络提取出模型训练图像的样本内脸特征，且通过双流人脸识别模型中的外脸特征提取网络提取出模型训练图像的样本外脸特征；根据模型训练图像、样本内脸特征和样本外脸特征确定双流人脸识别模型的特征一致性损失、人脸识别分类损失和身份一致性损失；根据特征一致性损失、人脸识别分类损失、身份一致性损失和双流人脸识别模型在模型训练时的二分类交叉熵损失，确定双流人脸识别模型是否可以作为目标人脸识别模型；若是，则根据目标人脸识别模型确定待检测图像是否为深度伪造图像。上述方案，能够提高人脸识别的精确度。
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