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公开(公告)号：CN113220891B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110658282.4
申请日：2021-06-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 基于无监督的概念到句子的生成对抗网络图像描述算法涉及图像描述技术领域，解决了现有不能在没有成对数据集的情况下描述图像的问题，具体为：生成器根据离散概念计算离散概念中目标概念与关系概念之间的语义相关性，生成器根据离散概念计算离散概念中目标概念与属性概念之间的语义相关性，所述离散概念为通过提取图像中语义概念得到，离散概念包括目标概念、关系概念和属性概念，拼接两语义相关性得到语义关系信息，生成器将语义关系信息解码成句子。本发明利用一些预训练的目标检测模型及分类模型提取图像中包含的离散的概念信息，将这一模态的离散概念转换为同一模态的图像描述语句，实现了在没有成对数据集的情况下描述图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113411339A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110689419.2
申请日：2021-06-22
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于零因子图序列的密码文件泄露的检测方法，包括honeywords的生成过程和DoS攻击的检测机制。其中，honeywords的生成方法，根据用户密码对应的ASCII码的长度选择不同数量的零因子图序列。也就是说每个用户拥有的honeywords数量不一样。DoS攻击检测方法，根据honeywords的生成机制，设计针对利用honeywords的DoS攻击检测策略，设定触发honeywords登录的警报阈值，降低honeywords检测的误报率。本发明提供的基于零因子图序列的密码文件泄露的检测方法，对已有的honeywords泄露检测系统进行优化，设计基于零因子图序列的蜜语生成方法和抵抗DoS攻击的密码文件泄露检测方法，提升系统存储密码文件的安全性，可以有效的增强系统抗DoS攻击的能力。
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公开(公告)号：CN113220891A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110658282.4
申请日：2021-06-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 基于无监督的概念到句子的生成对抗网络图像描述算法涉及图像描述技术领域，解决了现有不能在没有成对数据集的情况下描述图像的问题，具体为：生成器根据离散概念计算离散概念中目标概念与关系概念之间的语义相关性，生成器根据离散概念计算离散概念中目标概念与属性概念之间的语义相关性，所述离散概念为通过提取图像中语义概念得到，离散概念包括目标概念、关系概念和属性概念，拼接两语义相关性得到语义关系信息，生成器将语义关系信息解码成句子。本发明利用一些预训练的目标检测模型及分类模型提取图像中包含的离散的概念信息，将这一模态的离散概念转换为同一模态的图像描述语句，实现了在没有成对数据集的情况下描述图像。
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公开(公告)号：CN114282596B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202111409648.0
申请日：2021-11-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/214 , G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种基于类明确表示的一分类对抗性诈骗检测方法，采用改进的自编码器和改进的生成对抗网络，包括四个阶段：第一阶段：基于正常行为数据提取初步特征，利用改进后的自编码器提取其数据特征；第二阶段：修改原始生成对抗网络的目标函数得到改进的生成对抗网络，利用改进的生成对抗网络生成伪异常行为数据；第三阶段：将正常用户行为数据和伪异常行为数据输入改进的自编码器中一同训练，用训练完成后的编码器对正常行为数据提取最终特征；第四阶段：用最终提取好的正常行为数据特征对改进的生成对抗网络进行训练，训练完成后得到的判别器作为诈骗检测器对诈骗进行检测。本发明的方法在诈骗检测的准确率和稳定性方面都有显著提高。
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公开(公告)号：CN113411339B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202110689419.2
申请日：2021-06-22
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于零因子图序列的密码文件泄露的检测方法，包括honeywords的生成过程和DoS攻击的检测机制。其中，honeywords的生成方法，根据用户密码对应的ASCII码的长度选择不同数量的零因子图序列。也就是说每个用户拥有的honeywords数量不一样。DoS攻击检测方法，根据honeywords的生成机制，设计针对利用honeywords的DoS攻击检测策略，设定触发honeywords登录的警报阈值，降低honeywords检测的误报率。本发明提供的基于零因子图序列的密码文件泄露的检测方法，对已有的honeywords泄露检测系统进行优化，设计基于零因子图序列的蜜语生成方法和抵抗DoS攻击的密码文件泄露检测方法，提升系统存储密码文件的安全性，可以有效的增强系统抗DoS攻击的能力。
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公开(公告)号：CN114282596A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111409648.0
申请日：2021-11-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于类明确表示的一分类对抗性诈骗检测方法，采用改进的自编码器和改进的生成对抗网络，包括四个阶段：第一阶段：基于正常行为数据提取初步特征，利用改进后的自编码器提取其数据特征；第二阶段：修改原始生成对抗网络的目标函数得到改进的生成对抗网络，利用改进的生成对抗网络生成伪异常行为数据；第三阶段：将正常用户行为数据和伪异常行为数据输入改进的自编码器中一同训练，用训练完成后的编码器对正常行为数据提取最终特征；第四阶段：用最终提取好的正常行为数据特征对改进的生成对抗网络进行训练，训练完成后得到的判别器作为诈骗检测器对诈骗进行检测。本发明的方法在诈骗检测的准确率和稳定性方面都有显著提高。
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