联盟链重放攻击的测试方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114064470B

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202111323148.5

    申请日:2021-11-05

    Abstract: 本发明涉及一种联盟链重放攻击的测试方法、装置、电子设备及存储介质,该方法通过构建测试程序,将所述测试程序部署到联盟链网络中成为测试服务器节点;通过客户端发送交易请求到所述测试服务器节点以产生一笔交易,并记录交易产生的交易哈希值;通过所述测试服务器节点将所述交易产生的交易数据发送给其他节点,并重放所述交易;在所述联盟链网络中查询历史交易,并检查重放所述交易后的所有交易哈希值,以生成测试结果;根据所述测试结果判定所述联盟链网络是否受到重放攻击的影响,实现了对联盟链网络的加密交易通信进行重放攻击测试,进而检测联盟链网络是否受到重放攻击的影响及其危害程度。

    联盟链重放攻击的测试方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114064470A

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN202111323148.5

    申请日:2021-11-05

    Abstract: 本发明涉及一种联盟链重放攻击的测试方法、装置、电子设备及存储介质,该方法通过构建测试程序,将所述测试程序部署到联盟链网络中成为测试服务器节点;通过客户端发送交易请求到所述测试服务器节点以产生一笔交易,并记录交易产生的交易哈希值;通过所述测试服务器节点将所述交易产生的交易数据发送给其他节点,并重放所述交易;在所述联盟链网络中查询历史交易,并检查重放所述交易后的所有交易哈希值,以生成测试结果;根据所述测试结果判定所述联盟链网络是否受到重放攻击的影响,实现了对联盟链网络的加密交易通信进行重放攻击测试,进而检测联盟链网络是否受到重放攻击的影响及其危害程度。

    一种用于互联网视频识别算法加速的方法

    公开(公告)号:CN113239728A

    公开(公告)日:2021-08-10

    申请号:CN202110375568.1

    申请日:2021-04-03

    Abstract: 本发明公开了一种用于互联网视频识别算法加速的方法,适用于视频识别技术领域,具体包括获取视频数据;对所述视频数据进行预处理;将预处理后的视频数据输入优化后的网络模型中;所述优化后的网络模型输出视频分类结果;所述网络模型的优化过程包括残差网络ResNet50模型优化过程和/或TensorRT模型优化过程,残差网络ResNet50模型优化过程包括改变下采样位置、卷积替换、卷积步长替换;TensorRT模型优化过程包括对网络结构进行垂直整合;对网络结构进行水平整合;减少网络结构中的concat层;解析网络结构,将网络结构中无用的输出层消除。本发明对视频具有较高的识别准确度,并且识别的速度更快。

    一种人物的检测和识别方法
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113239727A

    公开(公告)日:2021-08-10

    申请号:CN202110375567.7

    申请日:2021-04-03

    Abstract: 本发明公开了一种人物的检测和识别方法,涉及人脸识别技术领域,包括以下步骤:对输入视频进行视频抽帧,得到原始人脸图像;将所述原始人脸图像利用BlazeFace网络结构进行人脸检测,获取目标图像;对所述目标图像用Dlib进行人脸关键点定位,进行人脸对齐,并对所述目标图像的人脸区域进行剪裁,生成训练图像;将所述训练图像利用ResNet50+ArcFace Loss进行人脸识别训练,得到训练好的人脸识别网络;使用所述训练好的人脸识别网络分析待识别的人脸图像,获得识别结果。使用本发明方法可以快速进行人脸检测与人脸识别,保证检测精度的同时提高检测速度。

    一种基于CNN文本分析的诈骗话题分类方法及装置

    公开(公告)号:CN112800221A

    公开(公告)日:2021-05-14

    申请号:CN202110085502.9

    申请日:2021-01-21

    Abstract: 本发明提供了一种基于CNN文本分析的诈骗话题分类方法及装置,该方法包括:基础自然语言对指定文本处理,抽取指定文本的事实信息,形成结构化输出数据的文本;将结构化输出数据的文本作为词向量进行词向量化,生成向量化的词;对向量化的词卷积计算,得到并输出卷积值;对输出的卷积值池化操作,优化卷积值;将优化后的卷积值输入到全连接的神经网络中,得到目标类别的概率分布,从目标类别的概率分布中选出概率最大的目标类别作为分类的结果。本发明分析范围广,依据上下文对整个文本进行分析、分类;渐进地进行知识更新,且能修正和加强以前的知识,使得更新后的知识能适应新到达的数据,而不必重新对全部数据进行学习;节省了时间和空间。

    一种识别视频中特殊场景、物体、人物和噪声因素的方法

    公开(公告)号:CN113191205A

    公开(公告)日:2021-07-30

    申请号:CN202110375570.9

    申请日:2021-04-03

    Abstract: 本发明公开了一种识别视频中特殊场景、物体、人物和噪声因素的方法,涉及图像识别领域,主要针对场景的视频进行分析的方法。本发明包括以下步骤:对待检测视频抽取关键帧;将关键帧进行粗分类,再进行细分类;粗分类算法和细分类均采用的是经典的图像分类算法ResNet50作为backbone,softmax作为损失函数进行训练并预测,预测时输出分数最高的标签作为输出标签;将分类的结果进行融合,判断是否是目标视频。使用本发明方法可以快速进行视频的识别,保证检测精度的同时提高检测速度。

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