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公开(公告)号：CN109165671A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201810768347.9
申请日：2018-07-13
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于样本到决策边界距离的对抗样本检测方法，根据普通样本生成对抗样本，并要对所有样本进行特征提取，即计算每个样本到决策边界的距离估计值，然后把距离估计值作为样本的特征对分类器进行训练，训练后的分类器即为检测器，用于检测对抗样本。本发明能够广泛应用于基于分类器的机器学习模型，如语音识别、图像分类等多个领域，提高对抗样本检测率。用于人工智能API，可以对输入样本进行过滤，对人工智能的安全性有明显提升。
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公开(公告)号：CN108932527A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810587300.2
申请日：2018-06-06
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种使用交叉训练模型检测对抗样本的方法，首先通过普通样本分别训练两个待优化模型，然后混合生成训练样本集并交叉训练若干次，完成训练后得到的两个模型分别用于对样本进行分类，根据分类结果的是否相同判断该样本是否为对抗样本；本发明能够显著减小系统受到对抗样本攻击的风险，能够广泛应用于基于分类器的机器学习模型，如语音识别、图像分类等多个领域，提高对抗样本检测率。用于人工智能API，可以对输入样本进行过滤，对人工智能的安全性有明显提升。
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公开(公告)号：CN107371122A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710573469.8
申请日：2017-07-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于电子指纹的身份鉴别方法及定位追踪实现方法，通过扫描设备采集用户的关键设备并针对关键设备对用户编号；采集用户使用过的所有辅助设备的Wi-Fi与蓝牙MAC地址以及发现的时间和离开的时间。为每个MAC地址在信息库中建立信息库，并基于信息库生成权重图。根据关联度算法计算权重图中的各个权重，即各个设备的关联度，得到经常同时出现的设备，生成设备间的无向权重网络，该关联度算法包括：Wi-Fi设备关联度算法、蓝牙设备关联度算法、Wi-Fi蓝牙结合关联度算法。最后采用数据分析方法对用户的某台辅助设备进行鉴别，即分析该辅助设备的所有关联设备的信息，经过分析定位得到对应的关键设备的当前预测位置。
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公开(公告)号：CN107371122B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201710573469.8
申请日：2017-07-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于电子指纹的身份鉴别方法及定位追踪实现方法，通过扫描设备采集用户的关键设备并针对关键设备对用户编号；采集用户使用过的所有辅助设备的Wi‑Fi与蓝牙MAC地址以及发现的时间和离开的时间。为每个MAC地址在信息库中建立信息库，并基于信息库生成权重图。根据关联度算法计算权重图中的各个权重，即各个设备的关联度，得到经常同时出现的设备，生成设备间的无向权重网络，该关联度算法包括：Wi‑Fi设备关联度算法、蓝牙设备关联度算法、Wi‑Fi蓝牙结合关联度算法。最后采用数据分析方法对用户的某台辅助设备进行鉴别，即分析该辅助设备的所有关联设备的信息，经过分析定位得到对应的关键设备的当前预测位置。
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