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公开(公告)号：CN118212239A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410634299.X
申请日：2024-05-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06T7/00 , G06T7/194 , G06T15/04 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种针对车辆目标检测器的物理对抗涂装生成方法及装置，涉及人工智能安全领域。该方法包括：从多天气车辆数据集中获取掩码图像、车辆图像和拍摄相机视角数据；利用所述掩码图像对所述车辆图像进行分割，得到所述车辆图像的前景车辆图像和背景图像；将所述前景车辆图像、预定的车辆模型数据、车辆纹理数据和所述拍摄相机视角数据输入自主设计的可准确纹理映射且效果逼真的神经渲染器对特定场景和视角下的车辆图像进行渲染；将渲染车辆图像结合所述背景图像，输入目标检测器得到检测结果；通过自主设计的损失函数计算损失并通过梯度反向传播优化车辆涂装。本发明生成的车辆对抗涂装可实现精准部署并具有更好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116091871B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310208464.0
申请日：2023-03-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/64 , G06T15/04 , G06T15/50 , G06T17/20 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及机器视觉技术领域，特别是指一种针对目标检测模型的物理对抗样本生成方法及装置，一种针对目标检测模型的物理对抗样本生成方法包括：采集目标物品信息，获得原始数据集，根据原始数据集，获得增强数据集和目标掩膜；建立待训练逆向图模型和待训练渲染模型；基于增强数据集和目标掩膜，对待训练逆向图模型和待训练渲染模型进行同步训练，获得逆向图模型和渲染模型；根据原始数据集、逆向图模型和渲染模型，获得生成数据集；根据生成数据集和渲染模型，获得优化3D属性；根据优化3D属性和渲染模型，获得对抗生成样本。本发明可以在各种复杂环境中可仅通过2D图像，生成有效欺骗目标检测器的对抗样本。
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公开(公告)号：CN119540158A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411552641.8
申请日：2024-11-01
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供一种针对车辆目标检测器的物理对抗涂装生成方法及装置，包括：从多天气车辆数据集中获取掩码图像、车辆图像和拍摄相机视角数据；利用掩码图像对车辆图像进行分割，得到车辆图像的前景车辆图像和背景图像；将前景车辆图像、预定的车辆模型数据、车辆UV图和拍摄相机视角数据，输入自主设计的可微分端到端先进神经渲染器对特定场景和视角下的车辆图像进行渲染；将渲染后车辆图像结合背景图像形成完整的图像，输入随机扰动模块添加扰动，将扰动之后的图像输入目标检测器得到检测结果；利用检测结果，通过自主设计的损失函数计算损失并通过梯度反向传播优化车辆涂装。本发明生成的车辆对抗涂装可实现精准部署并具有更好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119652663B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510148118.7
申请日：2025-02-11
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H04L9/40 , H04L43/026 , H04L43/0876 , G06F18/214 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06F18/2451 , G06F18/231
Abstract: 本发明提供一种基于多分辨率模型的加密流量异常检测方法及装置，涉及加密流量异常检测技术领域。该方法包括：通过互联网进行流量抓取，获得多种混合流；对多种混合流进行流量数据处理，获得子流集合以及十六进制数据包集合；根据多种混合流、子流集合和十六进制数据包集合，通过多分辨率模型进行多层次语义信息捕捉，获得混合流CLS标记；根据混合流CLS标记，通过多层感知机进行加密流量异常检测，获得加密流量异常检测结果。本发明是一种基于多层次数据结构的高效且准确的加密流量异常检测方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118212621A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410607249.2
申请日：2024-05-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供一种自动驾驶目标检测模型的测试样本选择方法及装置，涉及机器视觉技术领域。所述方法包括：获取待测试自动驾驶目标检测模型输出以及开放集自动驾驶目标检测模型输出，并进行统一的格式处理；根据待测试自动驾驶目标检测模型输出和开放集自动驾驶目标检测模型输出，确定一致性匹配评价指标，根据一致性匹配评价指标对输出的目标进行分类；根据目标分类结果选择对应的算法进行错误数量估计；根据估计的错误数量对自动驾驶测试样本进行打分并排序，根据预算选择排序靠前的自动驾驶测试样本。本发明能够有效选择出高质量自动驾驶测试样本，从而降低测试成本并提高测试效率。
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公开(公告)号：CN119788444A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510296252.1
申请日：2025-03-13
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及恶意流量检测技术领域，特别涉及基于多流增强单流表征的加密流量威胁检测方法及装置。方法包括：结合网络流量特性，利用流量数据中相似的单流进行数据增强，丰富对比学习任务中正样本的选择。在训练中通过打乱单流对的组合，让模型识别被打乱的样本。本发明设置如上的两个代理任务进行预训练学习到与标签无关泛化性较强的特征，并在少量有标注的恶意流量检测数据上进行微调快速适配。本方案结合网络流量特性设计代理任务，并且将流量的序列信息给引入进来作为补充，学习到单流中可以快速迁移到恶意流量检测任务的表征。
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公开(公告)号：CN119652663A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510148118.7
申请日：2025-02-11
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H04L9/40 , H04L43/026 , H04L43/0876 , G06F18/214 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06F18/2451 , G06F18/231
Abstract: 本发明提供一种基于多分辨率模型的加密流量异常检测方法及装置，涉及加密流量异常检测技术领域。该方法包括：通过互联网进行流量抓取，获得多种混合流；对多种混合流进行流量数据处理，获得子流集合以及十六进制数据包集合；根据多种混合流、子流集合和十六进制数据包集合，通过多分辨率模型进行多层次语义信息捕捉，获得混合流CLS标记；根据混合流CLS标记，通过多层感知机进行加密流量异常检测，获得加密流量异常检测结果。本发明是一种基于多层次数据结构的高效且准确的加密流量异常检测方法。
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公开(公告)号：CN118212621B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410607249.2
申请日：2024-05-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供一种自动驾驶目标检测模型的测试样本选择方法及装置，涉及机器视觉技术领域。所述方法包括：获取待测试自动驾驶目标检测模型输出以及开放集自动驾驶目标检测模型输出，并进行统一的格式处理；根据待测试自动驾驶目标检测模型输出和开放集自动驾驶目标检测模型输出，确定一致性匹配评价指标，根据一致性匹配评价指标对输出的目标进行分类；根据目标分类结果选择对应的算法进行错误数量估计；根据估计的错误数量对自动驾驶测试样本进行打分并排序，根据预算选择排序靠前的自动驾驶测试样本。本发明能够有效选择出高质量自动驾驶测试样本，从而降低测试成本并提高测试效率。
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公开(公告)号：CN116091871A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310208464.0
申请日：2023-03-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/64 , G06T15/04 , G06T15/50 , G06T17/20 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及机器视觉技术领域，特别是指一种针对目标检测模型的物理对抗样本生成方法及装置，一种针对目标检测模型的物理对抗样本生成方法包括：采集目标物品信息，获得原始数据集，根据原始数据集，获得增强数据集和目标掩膜；建立待训练逆向图模型和待训练渲染模型；基于增强数据集和目标掩膜，对待训练逆向图模型和待训练渲染模型进行同步训练，获得逆向图模型和渲染模型；根据原始数据集、逆向图模型和渲染模型，获得生成数据集；根据生成数据集和渲染模型，获得优化3D属性；根据优化3D属性和渲染模型，获得对抗生成样本。本发明可以在各种复杂环境中可仅通过2D图像，生成有效欺骗目标检测器的对抗样本。
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