公开(公告)号：CN118627594A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410707161.8

申请日：2024-06-03

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 许斌 ,  李成阳 ,  亓晋 ,  董振江

IPC: G06N3/098 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明属于联邦学习推理攻击技术领域，公开了一种基于生成对抗网络的联邦学习图像推理攻击方法。具体步骤包括：将提出的发明方法部署在联邦学习系统中；使用Kaiming初始化方法初始化Wasserstein GAN的模型参数；输入的随机向量，得到伪图像数据和伪标签；获取梯度信息；最小化一种混合损失函数，恢复客户端私有图像数据。通过引入Wasserstein GAN，本发明可以提供更稳定、更高效的图片生成效果。与此同时，本发明还利用Wasserstein距离和TVLoss两种损失函数，用以抑制恢复图像过程中的噪声和杂色。大量的实验结果表明，本发明提出的方法不仅能够恢复大规模批次的图像数据，而且在图像复原质量上超越了传统的梯度泄露攻击方法。

公开(公告)号：CN116384478A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310310524.X

申请日：2023-03-28

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 许斌 ,  练元洪 ,  金英哲 ,  李成阳 ,  朱剑鸣 ,  亓晋 ,  孙雁飞

IPC: G06N3/092 ,  G06Q20/38 ,  G06Q20/40

Abstract: 本发明提供了一种基于区块链的可控进化强化学习方法及系统，主要包括以下步骤：获取约束数据；使用区块链储存约束数据和当前策略；使用约束策略优化方法将约束数据转化为策略空间的约束边界；使用历史梯度引导的进化强化学习方法，应用处理后的策略空间进行训练，在每次做出决策后使用自适应场景阈值比较机制，如出现危险行为时，则重新作出决策；使用区块链对策略参数进行回溯；使用区块链储存约束数据和当前策略。本发明通过对人工输入的约束的有效转化，简化每次都需要为特定的场景设计特定的奖励函数，以此达到可控。

公开(公告)号：CN119904735A

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202411975915.4

申请日：2024-12-30

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 许斌 ,  文清 ,  李成阳 ,  亓晋

IPC: G06V20/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094 ,  G06T5/77 ,  G06T5/70

Abstract: 本发明公开了一种基于图像修正惩罚的梯度反演攻击方法，采用自适应过参数化网络作为图像生成器，通过动态调整生成器的通道数，增强网络捕捉复杂数据分布的能力。从不同的随机种子产生噪声输入，计算所有候选图像的配准平均图像，在每个优化过程中引入了一个图像修正惩罚项，以减少假图像与真实图像在视觉上的偏差，确保模型有足够的表达能力来处理大批量和高分辨率图像数据。使用全连接层作为标签生成器，两个生成器联合优化，使其生成的假图像和假标签能够逼近真实梯度，进而稳定地恢复数据。本发明通过图像修正惩罚项和过参数设计，能够捕捉复杂的数据分布，提升优化的稳定性，提高重建图像的质量，揭露更多的隐私信息。

公开(公告)号：CN119052853A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202410836769.0

申请日：2024-06-26

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 许斌 ,  柴金铭 ,  程龙刚 ,  李成阳 ,  李庄童 ,  亓晋

IPC: H04W28/084 ,  H02J50/00 ,  H04W28/08 ,  H04W12/00 ,  H04W12/106 ,  H04W12/60 ,  H04W52/14 ,  H04W52/38 ,  H04L67/1008 ,  H04L67/1029 ,  H04L67/104 ,  G06F9/50

Abstract: 为了解决移动设备的能源限制问题以及确保在卸载过程中的关键数据完整性，结合区块链技术，本发明构建了一种区块链赋能的基于无线能量传输的移动边缘计算卸载模型。基于该模型，联合优化任务卸载策略和资源分配策略，并创造性地设计了一种基于凸优化的分布式并行迭代算法（Distributed parallel iterative algorithm based on convex optimization，DPIA‑CO）予以求解。本发明进一步考虑了结合区块链技术带来的能耗以及时延的影响，设计了一种基于资源信誉和负载均衡的RAFT（RAFT based on resource reputation and load balancing，RAFT‑RRLB）共识机制，通过感知MEC节点的剩余资源以及负载状况，来选举资源丰富的节点充当领导者进行共识，提高移动边缘计算系统的资源利用率，降低能耗以及时延。

公开(公告)号：CN118921654A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202410854561.1

申请日：2024-06-28

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 许斌 ,  练元洪 ,  程龙刚 ,  黄瑾炜 ,  李成阳 ,  李庄童 ,  亓晋

IPC: H04W12/02 ,  G06N20/00 ,  H04B17/382 ,  H04B17/391 ,  H04W24/02

Abstract: 本发明属于物理层安全技术中的保密速率优化领域，公开了一种基于进化强化学习的无人机保密速率优化方法。具体步骤包括：将提出的发明方法部署在优化保密速率系统中；初始化EGG‑RL算法的模型参数；UAV‑RIS接受来自AP的信号，在RIS单元的时间和空间内交错进行能量捕获和信号传输；能量捕获阶段，通过HTS模型和资源分配模型对无人机机载电池进行无线充电；信号传输阶段，通过信号模型对合法用户传输信号，通过无人机移动降低窃听者通信信号。通过引入EGG‑RL算法、无人机和RIS，本发明可以提供更稳定、更高质量的用户保密速率。大量的实验结果表明，本发明提出的方法不仅能够保证无人机平台机载电池的电量平衡，还能够有效降低窃听者的影响，提高系统整体的保密速率。