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公开(公告)号：CN114860586B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202210428966.X
申请日：2022-04-22
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于动态插桩的二进制多执行体软件插桩方法，包括：步骤S1：使用加载器加载二进制多执行体软件，得到文件格式；步骤S2：从文件格式信息中解析符号表，遍历符号表中的函数名；步骤S3：使用动态翻译器遍历软件指令逐个提取翻译块进行处理；步骤S4：对每一个翻译块插入探针代码；步骤S5：使用动态执行器执行所述翻译块代码；步骤S6：使用动态执行器在执行翻译块代码的过程中监控系统调用信息；步骤S7：直到多执行体软件终止或崩溃，得到软件运行过程的执行轨迹记录文件。本发明具有原理简单、操作简便、适用范围广、精确度高等优点。
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公开(公告)号：CN118606591A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411086021.X
申请日：2024-08-08
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F16/958 , G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种基于序列标注的网页正文定位方法、装置和计算机设备。首先构建正则表达式从源码中提取出相应的文本片段，由于提取出的片段中仅有小部分包含所要提取的正文内容，针对这些片段还进行了一次分类，依据正文与非正文片段之间的差异筛选出真正包含正文内容的片段。其次，利用训练集对HMM模型中所要用到的所有参数进行了赋值与初始化。最后，利用维特比算法计算出了正文片段中每个单词归属于不同标签的概率，并选取其中最大的概率进行序列标注，依据标签的类别定位出所有属于正文的内容。
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公开(公告)号：CN114860586A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210428966.X
申请日：2022-04-22
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于动态插桩的二进制多执行体软件插桩方法，包括：步骤S1：使用加载器加载二进制多执行体软件，得到文件格式；步骤S2：从文件格式信息中解析符号表，遍历符号表中的函数名；步骤S3：使用动态翻译器遍历软件指令逐个提取翻译块进行处理；步骤S4：对每一个翻译块插入探针代码；步骤S5：使用动态执行器执行所述翻译块代码；步骤S6：使用动态执行器在执行翻译块代码的过程中监控系统调用信息；步骤S7：直到多执行体软件终止或崩溃，得到软件运行过程的执行轨迹记录文件。本发明具有原理简单、操作简便、适用范围广、精确度高等优点。
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公开(公告)号：CN119131661A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411271979.6
申请日：2024-09-11
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/40 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0455
Abstract: 本申请涉及一种深度伪造视频的多模态检测方法、装置和计算机设备。所述方法包括：提取任意类型视频的视觉模态与听觉模态，并将听觉模态转换为对应的梅尔频谱；分别对分割视觉模态得到的视频块和分割梅尔频谱得到的音频组进行特征提取，得到视频特征和音频特征；将视频特征与音频特征输入预先构建的同步模型，得到音视频双向延迟分布；集合双向延迟分布形成原始视频的初始分布，将初始分布输入预先构建的短时依赖估计模型进行视频后续分布估计，并通过计算损失对短时依赖估计模型进行反向传播训练，得到训练好的短时依赖估计模型进行视觉模态与听觉模态的伪造检测。采用本方法能够兼顾视觉和听觉两种模态的伪造检测，提高伪造检测性能。
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公开(公告)号：CN118643347A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411102462.4
申请日：2024-08-12
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/241 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F40/216
Abstract: 本申请涉及一种基于语义约束的人格特征抗检测方法、装置和计算机设备。所述方法包括：根据预先设置的对抗样本生成任务初始化提示文本模板；提示文本模板包括系统角色、知识提示和任务描述；将原始输入文本加载到提示文本模板中，得到提示文本，将提示文本输入LLM大模型中，输出对抗样本；采用文本对抗样本评估指标体系对对抗样本进行量化检测，根据检测结果与预设阈值的大小关系判断对抗样本是否合格；若对抗样本不合格，则根据评估结果优化提示文本，迭代上述过程，直到对抗样本的评估结果合格时，停止迭代，输出当前的对抗样本。采用本方法能够提高对抗样本的自然度和可信度，实现人格隐私保护。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118643347B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411102462.4
申请日：2024-08-12
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/241 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F40/216
Abstract: 本申请涉及一种基于语义约束的人格特征抗检测方法、装置和计算机设备。所述方法包括：根据预先设置的对抗样本生成任务初始化提示文本模板；提示文本模板包括系统角色、知识提示和任务描述；将原始输入文本加载到提示文本模板中，得到提示文本，将提示文本输入LLM大模型中，输出对抗样本；采用文本对抗样本评估指标体系对对抗样本进行量化检测，根据检测结果与预设阈值的大小关系判断对抗样本是否合格；若对抗样本不合格，则根据评估结果优化提示文本，迭代上述过程，直到对抗样本的评估结果合格时，停止迭代，输出当前的对抗样本。采用本方法能够提高对抗样本的自然度和可信度，实现人格隐私保护。
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公开(公告)号：CN119088981A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411188977.0
申请日：2024-08-28
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N5/022
Abstract: 本申请涉及一种现海上知识抽取的基于大语言模型的海上活动知识抽取方法及装置。所述方法包括：预先设置初始提示词并设置了提示词优化策略对初始提示词进行优化，利用优化后的提示词引导大语言模型对重构后的数据进行语句转写，得到初步抽取结果；根据预先设置的抽取错误标签体系对初步抽取结果进行标注，将标注的文本作为同类错误文本，对同类错误文件进行语句结构分析，生成仿真文本问答对对优化后的提示词进行反馈修改，利用修改后的提示词引导大语言模型对海上活动数据进行知识抽取，得到海上知识。采用本方法能够实现海上知识抽取。
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公开(公告)号：CN119202989A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411286789.1
申请日：2024-09-13
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06V40/40 , G06V40/16 , G06V20/40 , G10L17/26 , G10L17/18 , G06N3/0455
Abstract: 本申请涉及一种基于跨模态掩码建模的深度伪造检测方法、装置和设备。所述方法包括：构建包括多模态掩码建模模块、跨注意力融合模块和对比学习模块的深度伪造检测模型；综合音视频重建损失和音视频对比学习损失对深度伪造检测模型进行训练优化；将待检测音视频序列输入训练好的深度伪造检测模型，根据模型输出得到待检测的音视频跨注意力编码特征，通过将待检测的音视频跨注意力编码特征输入分类器进行音视频匹配相关检测，输出得到音视频序列的伪造检测结果。采用本方法能够利用掩码建模技术来学习真实视频的表征以及将视听模态的特征进行交叉融合和对比学习从而提高伪造检测性能。
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公开(公告)号：CN118733743B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411188429.8
申请日：2024-08-28
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/335 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06N5/022
Abstract: 本申请涉及一种基于知识增强的海上轨迹预测方法及装置。所述方法包括：根据大语言模型对海上活动数据进行知识抽取，得到时间序列数据、地理数据和事件数据；对地理数据和事件数据进行地址映射和事件消歧，对时间序列数据、预处理后的地理数据和事件数据进行离散化处理，根据FP‑Growth算法对离散数据集进行规则挖掘，得到多个时间‑位置规则或时间‑事件规则；根据时间‑事件规则的置信度和事件‑位置信息的分布概率分配新的时间‑位置增量规则的置信度后与时间‑位置存量规则集合进行融合和更新，根据更新后的时间‑位置存量规则集合预测船只在某个月份可能出现的位置。采用本方法能够提高海上轨迹预测准确率。
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公开(公告)号：CN118606591B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411086021.X
申请日：2024-08-08
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F16/958 , G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种基于序列标注的网页正文定位方法、装置和计算机设备。首先构建正则表达式从源码中提取出相应的文本片段，由于提取出的片段中仅有小部分包含所要提取的正文内容，针对这些片段还进行了一次分类，依据正文与非正文片段之间的差异筛选出真正包含正文内容的片段。其次，利用训练集对HMM模型中所要用到的所有参数进行了赋值与初始化。最后，利用维特比算法计算出了正文片段中每个单词归属于不同标签的概率，并选取其中最大的概率进行序列标注，依据标签的类别定位出所有属于正文的内容。
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