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公开(公告)号：CN111753880B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202010463749.5
申请日：2020-05-27
Applicant: 华东师范大学 , 上海工业控制安全创新科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明了一种规避对抗样本攻击的图像分类方法，此方法基于区域分类，在图像分类中可以减轻对抗样本对分类器的攻击。本方法主要包含如下步骤：1、对图像进行建模，把图像看成是一个包含多个马尔科夫过程的结构体。2、对可能的对抗样本进行修正，在修正的时候，沿着图像转移概率(Image Transition Probability，ITP)减小的方向进行修改图像的像素值，特别的，当修改某个像素的值后，其ITP变化很大超过一定阈值，就舍弃这个像素值的改变。3、在采样的时候，进行有方向采样。本发明中，所提出的方法，不仅能在干净样本上保持其高分类准确率，并且在对抗样本上也能具有一定准确率。这种方法的提出，为深度学习模型在安全相关的应用领域中进行应用提供了思考和操作。
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公开(公告)号：CN111667549B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010350709.X
申请日：2020-04-28
Applicant: 华东师范大学 , 上海工业控制安全创新科技有限公司
IPC: G06T11/20 , G06F21/36 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗样本和随机变换的图形验证码生成方法，包括：确定对抗样本的生成算法，生成基于对抗样本的图形验证码；利用生成的图形验证码，对神经网络进行对抗训练；根据对抗训练完成的神经网络，进行对抗样本的二次生成；对二次生成的对抗样本，进行随机变换，得到最终的图形验证码。本发明中，利用对抗训练过的神经网络再次生成对抗样本并结合图形的随机变化，不仅能够抵御普通的基于神经网络的验证码识别器，提高图形验证码的有效性，防止对网站的恶意攻击，保护正常的生产生活；而且，由于结合了图形的随机变换，使生成的图形验证码样本空间增大，提高了迁移性，并进一步对针对经过对抗训练的验证码识别器进行反制，更具普适性。
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公开(公告)号：CN113434116B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110607529.X
申请日：2021-06-01
Applicant: 华东师范大学 , 上海工业控制安全创新科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向周期控制器的以模式为基础的信物融合系统建模及验证方法，所述方法包括：利用信物融合系统建模语言，分别构建抽象层面上的离散模式和连续模式，及具体层面上的离散控制流和连续控制流；结合上述获得的抽象层面和具体层面的建模模型，获得完整的信物融合系统模型，并以图形化方式表示；将上述获得的完整的信物融合系统模型中的变量、离散模式、连续模式、离散模式控制流、连续模式控制流按照翻译规则转换成混合自动机，进行形式化验证和性质分析。本发明方法能以图形化展示界面，方便用户的理解和建立模型，也为模型和高置信的形式化性质验证工具间建立有效的桥梁，节约信物融合系统模型的开发和高置信性质验证的时间和成本。
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公开(公告)号：CN109685200A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811374686.5
申请日：2018-11-19
Applicant: 华东师范大学 , 上海工业控制安全创新科技有限公司
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G05B19/418
CPC classification number: G06N3/0454 , G05B19/4186 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的雾计算工业协议构建方法，与传统的防御方法不同，采用一种雾计算的工控系统模型，利用深度卷积对抗生成网络构建可部署到蜜罐系统的仿真协议，进而将基于蜜罐技术的主动防御与被动防御相结合来保护工业系统。部署在系统外部的蜜罐不仅能用于了解攻击者的恶意行为捕获漏洞，还能在一定程度上阻止和防御黑客的攻击，所以类似于蜜罐这样的主动防御技术对安全性较低的雾计算工业系统是很有必要的。在蜜罐中部署实际的工业协议会耗时耗力，且会暴露协议信息，带来安全隐患，这并不切实际，而直接模拟低交互的静态协议流并不能很好地达到欺骗攻击者的目的。因此，构建逼真的仿真协议来欺骗攻击者就显得尤为重要。
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公开(公告)号：CN111857093B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202010604592.3
申请日：2020-06-29
Applicant: 华东师范大学 , 上海工业控制安全创新科技有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提出了一种基于DAG区块链的自动驾驶预期功能安全评估方法，基于DAG区块链技术，融合预期功能系统，实现预期功能的安全评估。基于数据对预期功能安全进行客观评估。评估方式与在环测试结合，不需要依靠大量的传统经验进行判断，对当时测试数据进行分析。使用对节点的信用评估结果来作为安全评估的结果。对每一个硬件或部件都进行了安全性、可靠性分析，评估结果较为完整。本发明还提出了一种设备和计算机可读存储介质。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111835695B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201910326942.1
申请日：2019-04-23
Applicant: 华东师范大学 , 上海工业控制安全创新科技有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的车载CAN总线入侵检测方法，所述方法与传统的入侵检测方法不同，分别从CAN协议数据包的ID域和数据载荷中提取特征，将提取到的两种特征分别输入两个不同结构的神经网络中进行训练，得到两个不同的判别器来协同地检测系统异常。所述方法涉及两种判别器，第一种判别器利用攻击数据包对原有CAN数据包序列的影响来捕获异常，第二种判别器从攻击数据包本身的数据载荷区别于正常数据包的角度来检测异常，所以在入侵检测系统中同时集成这两种判别器实现不同视角的入侵检测，有利于提高最后检测的准确度。
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公开(公告)号：CN112015385A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010736660.1
申请日：2020-07-28
Applicant: 华东师范大学 , 上海工业控制安全创新科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向协议安全性质的形式化协同规约的方法及图形建模系统，涉及可信软件和通信协议技术领域。所述方法包括：面向计算树逻辑(Computation Tree Logic，CTL)和不变性(Invariant)的软件功能安全性质(Safety Property)规约规范；针对机密性(Confidential)、认证性(Authenticity)、完整性(Integrity)和可用性(Availability)的信息安全性质(Security Property)规约规范。本发明中，通过约定这些规约规范能够较为全面地针对协议的行为和内容对功能安全性质和信息安全性质建模，为后续的验证提供一定的帮助，能够为建模用户和性质的形式化验证器建立有效的连接桥梁，节约协议标准的开发和验证的时间和成本。
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公开(公告)号：CN111583673A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010351981.X
申请日：2020-04-28
Applicant: 华东师范大学 , 上海工业控制安全创新科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于无人驾驶车辆的智能交叉路口管理方法，包括如下步骤：步骤1：对交叉路口、路口控制策略、无人驾驶车辆提出假设；步骤2：定义通信的消息类型及车辆允许执行的操作；步骤3：根据车辆的行驶信息，及其到达交叉路口的时间计算优先级；步骤4：通过车辆信息计算交叉路口资源被占用时间，检测潜在的碰撞，调整车速。本发明中，通过使用IICP协议管理无人驾驶车辆在交叉路口的通行，不仅能够克服传统的红绿灯控制策略频繁拥堵的交通状况，极大程度的减少车辆在交叉路口的等待时间，提升车辆通行效率；而且，完全采用无人驾驶方式能够避免司机的误操作、驾驶水平等因素对城市交通系统安全性的影响。
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公开(公告)号：CN113673304B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202110737286.1
申请日：2021-06-30
Applicant: 华东师范大学 , 上海工业控制安全创新科技有限公司 , 中汽创智科技有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于场景语义驱动的车载预期功能安全危害分析评估方法，首先对自动驾驶相关场景数据进行处理和分析，可以更有效的识别出预期功能安全SOTIF相关的隐患，然后针对隐患提出了一种危害分析评估的方法，通过危险性和可操作性HAZOP方法进行危害分析，并提出根据严重度等级分配发生频率的方法进行风险评估，最后得到不可接受的危害及其安全目标和触发事件。本发明包含五个步骤，步骤一：处理场景数据，构建存在潜在风险的场景；步骤二：计算场景的概率分布，结合高风险场景识别SOTIF隐患；步骤三：通过HAZOP工具对SOTIF隐患进行危害分析；步骤四：对危害及其可能后果进行分类和评估；步骤五：找出不可接受的风险，定义其安全目标并识别触发事件。
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公开(公告)号：CN112770291B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110046755.5
申请日：2021-01-14
Applicant: 华东师范大学 , 上海工业控制安全创新科技有限公司 , 中汽研软件测评(天津)有限公司
IPC: H04W4/44 , H04W12/121 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出一种基于联邦学习和信任评估的分布式车载入侵检测系统及方法，包括以下步骤：设计基于联邦学习的分布式入侵检测系统模型；基于联邦学习实现入侵检测模型的搭建与预训练，分布式聚合器进行全局模型的广播与分发；边缘车辆基于自身的入侵检测数据进行边缘模型的训练；基于行为评估选择出边缘代表结点作为簇头完成边缘模型的聚合任务；对模型参数加入掩码后上传给RSU；RSU聚合簇头上传的模型参数，通过RSU聚合出来的模型的质量对RSU进行信任评估，从而激励分布式聚合结点竞争聚合出准确率更高的模型，最终基于区块链原理存储训练模型，完成模型共享。本发明采用信息安全的安全评估方式进一步创造了适用于自动驾驶抵抗网络入侵的防御检测系统。
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