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公开(公告)号：CN113962391A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111575732.X
申请日：2021-12-22
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明涉及神经网络技术领域，公开了一种神经网络架构搜索方法、装置、设备及存储介质。包括：定义神经网络架构搜索空间；基于搜索网络生成候选模型架构；将数据集和候选模型架构秘密共享至计算服务器，以使计算服务器进行隐私保护神经网络训练，反馈训练精度；根据训练精度更新预测网络和搜索网络，根据更新后的搜索网络继续搜索候选模型架构，直到预测网络的模型误差达到阈值；根据更新后的预测网络对最终候选模型架构进行精度预测，对最终候选模型架构进行候选架构评估。由数据拥有者发起模型架构搜索任务，利用秘密共享方式发送数据集，将模型训练等计算任务外包给计算服务器，保证了模型隐私性，解决由于架构搜索带来模型结构泄露的问题。
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公开(公告)号：CN113537518A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110816401.4
申请日：2021-07-19
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的模型训练方法及装置、设备、存储介质。本发明通过服务端发送广播训练请求至每一客户端设备，每一客户端设备根据接收到的广播训练请求和竞价策略确定各自客户端设备的出价，并分别发送各自客户端设备的出价至服务端；然后服务端根据接收到的每一客户端设备的出价，选取预设数量的目标客户端设备，并发送目标客户端设备的标识和第一全局模型至每一客户端设备；进而若客户端设备的标识和目标客户端设备的标识匹配，则该客户端设备作为目标客户端设备，并由目标客户端设备根据其本地样本数据集对第一全局模型进行训练；解决了现有技术中基于联邦学习的模型训练效率低的问题。
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公开(公告)号：CN112910933B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110497184.7
申请日：2021-05-07
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种认证方法、认证设备及验证设备，所述认证方法应用于认证设备，所述认证设备包括伪随机电路，所述认证方法包括：根据所述伪随机电路生成随机数矩阵以及均匀随机比特串；向验证设备发送所述随机数矩阵，以使所述验证设备根据所述随机数矩阵生成并返回第一随机数序列以及第二随机数序列；根据所述第一随机数序列、所述第二随机数序列以及所述随机数矩阵确定待认证矩阵；比对所述待认证矩阵与预设认证矩阵，以进行认证，其中，所述预设认证矩阵的部分参数选取自所述均匀随机比特串。能够在不传输某种信息本身的前提下，对该信息进行认证，以提升认证的安全性。
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公开(公告)号：CN112910933A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110497184.7
申请日：2021-05-07
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种认证方法、认证设备及验证设备，所述认证方法应用于认证设备，所述认证设备包括伪随机电路，所述认证方法包括：根据所述伪随机电路生成随机数矩阵以及均匀随机比特串；向验证设备发送所述随机数矩阵，以使所述验证设备根据所述随机数矩阵生成并返回第一随机数序列以及第二随机数序列；根据所述第一随机数序列、所述第二随机数序列以及所述随机数矩阵确定待认证矩阵；比对所述待认证矩阵与预设认证矩阵，以进行认证，其中，所述预设认证矩阵的部分参数选取自所述均匀随机比特串。能够在不传输某种信息本身的前提下，对该信息进行认证，以提升认证的安全性。
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公开(公告)号：CN112529179A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011462377.0
申请日：2020-12-10
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的对抗训练方法、装置和计算机存储介质，该方法包括以下步骤：利用训练样本的输出置信度确定模型对应的边界样本；采用遗传算法对边界样本进行扩充搜索，生成对抗样本；通过对抗样本所处的模型边界光滑度对对抗样本进行筛选，确定对抗样本集合；根据对抗样本集合对模型进行再训练。解决了现有人工智能模型对抗训练方法中训练模型还存在缺陷以及耗费训练资源的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112017669B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011200369.9
申请日：2020-11-02
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G10L15/32 , G10L15/06 , G10L15/16 , G10L21/0208
Abstract: 本发明公开一种语音对抗样本检测方法，所述方法包括以下步骤：获取待检测语音信息；利用预设优化算法对所述待检测语音信息进行优化，获得预处理语音信息；基于所述预处理语音信息和所述待检测语音，获得语音信息集；将所述语音信息集中的语音信息分别输入语音识别模型中进行识别，获得语音识别结果集；基于所述语音识别结果集，获得所述语音识别结果集的相似度得分矩阵；基于所述相似度得分矩阵，获得所述待检测语音信息的语音对抗样本检测结果。本发明还公开了一种语音对抗样本检测装置、终端设备以及存储介质。可以对待检测语音中的未知语音对抗样本进行检测。
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公开(公告)号：CN111400715B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010497275.6
申请日：2020-06-04
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明公开了一种分类引擎诊断方法，包括：通过待检测分类引擎，确定各个恶意代码家族对应的原型样本；将各个原型样本输入预训练的加壳分类器，以获得各个原型样本对应的加壳映射向量；基于所述加壳映射向量，确定待检测分类引擎对各个恶意代码家族的依赖程度。本发明还公开了一种分类引擎诊断装置及计算机可读存储介质。本发明通过加壳映射向量准确确定分类引擎对各个恶意代码家族的依赖程度，使得分类引擎能够根据各个恶意代码家族的依赖程度准确区分加壳的恶意代码文件，同时通过根据依赖程度调整分类引擎，降低分类引擎对各个恶意代码家族的依赖程度，提高分类引擎对恶意代码文件的检测的准确性。
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公开(公告)号：CN110069947B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201910323986.9
申请日：2019-04-22
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明提供了一种图片隐私的预测方法及装置、存储介质及电子设备。该方法通过将已获取的待测试图片输入预先构建的图片隐私预测模型中，得到待测试图片分别与各个隐私标签对应的隐私标签概率值；选取符合预设条件的多个隐私标签概率值；将已选取的各个隐私标签概率值分别对应的隐私标签组成目标隐私标签集合；确定目标隐私标签集合中的各个隐私标签分别对应的用户隐私敏感度；依据用户隐私敏感度及已选取的各个所述隐私标签概率值生成待测试图片的图片隐私值；当图片隐私值与预先设置的隐私阈值匹配时，确定待测试图片包含用户隐私信息。实现精准的预测待测试图片是否包含用户敏感的隐私信息，可避免泄露包含有用户隐私信息的图片。
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公开(公告)号：CN111404659A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010136469.3
申请日：2020-03-02
Abstract: 本发明提供了基于混沌系统的隐私保护通信方法、服务器以及通信系统，方法包括：接收发起方设备发送的通信请求信息包，查找对应的混沌系统参数和密钥值，并对通信请求信息包中的验证码进行验证，验证通过后，通过查找到的密钥值，解密通信请求信息包中的密文，获得接收方设备标识，查找接收方设备对应的混沌系统参数以及密钥值，生成用于发起方设备和接收方设备进行会话的混沌系统参数以及密钥值，计算第一验证信息包和第二验证信息包，发送第一验证包给所述发起方设备，以使发起方设备与接收方设备建立加密会话，发送第二验证包给接收方设备，以使接收方设备发送通信建立信息包给发起方设备，本发明能节省通信参数的存储空间和保护用户隐私安全。
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公开(公告)号：CN111400715A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010497275.6
申请日：2020-06-04
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明公开了一种分类引擎诊断方法，包括：通过待检测分类引擎，确定各个恶意代码家族对应的原型样本；将各个原型样本输入预训练的加壳分类器，以获得各个原型样本对应的加壳映射向量；基于所述加壳映射向量，确定待检测分类引擎对各个恶意代码家族的依赖程度。本发明还公开了一种分类引擎诊断装置及计算机可读存储介质。本发明通过加壳映射向量准确确定分类引擎对各个恶意代码家族的依赖程度，使得分类引擎能够根据各个恶意代码家族的依赖程度准确区分加壳的恶意代码文件，同时通过根据依赖程度调整分类引擎，降低分类引擎对各个恶意代码家族的依赖程度，提高分类引擎对恶意代码文件的检测的准确性。
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