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公开(公告)号：CN112637781B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202011318016.9
申请日：2020-11-23
Applicant: 广州大学 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC: H04W4/029 , H04W4/02 , G06F18/232 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及一种基于基站轨迹的用户通行方式判别方法，包括：获取待判别用户通行基站的轨迹信息；根据轨迹信息提取特征，特征包括通过基站的耗时、进出基站时间区间范围、经过基站的人数、用户基于滑动窗口的“基站振荡”、基站聚类特征、基站连续时间内的统计特征、基站密度、基站自身通行方式统计特征；将提取的特征输入预先训练好的LightGBM模型，LightGBM模型输出待判别用户的通行方式。本发明从少量的基站基本信息中挖掘出了大量的新的重要特征，采用了集成学习中的LightGBM算法，能够根据挖掘的特征准确地从大量轨迹数据中学习到用户在基站中的运动规律，准确且高效的判判别用户的运动方式。
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公开(公告)号：CN112669978A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011317829.6
申请日：2020-11-23
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种疫情感染风险评估方法，包括：获取患者的移动终端号或身份证号，并根据移动终端号或身份证号从运营商轨迹接口中获取患者对应的轨迹信息；从患者的轨迹信息中提取基站轨迹，并通过通行方式判断算法得到患者通过基站时的通行方式；根据基站轨迹获取患者进出基站时间，并将患者进出基站时间按照预设时间片进行时间片切分；统计预设时间内进出基站相同通行方式相同时间片内的人数，将相同通行方式的人数乘以对应的权重，得到每个通行方式的风险值，再将基站所有通行方式的风险值相加，得到基站的疫情感染风险度，实现地区的疫情感染风险评估。本发明实现了地区和个人的疫情感染风险自动评估，且评估依据多，评估结果准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111523014A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010337835.1
申请日：2020-04-24
Applicant: 广州大学
IPC: G06F16/951 , G06K9/34 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗样本的开源数据处理方法及系统，该方法先将开源数据信息X拆解为多个不可分割的最小单位，组成图片集A，再根据图片集A和识别模型B生成对抗样本图片集D，满足图片d和图片a的差距小于预设阈值δ，最后将对抗样本图片集D进行拼接，生成开源数据信息X’，以供网络前端展示。本发明技术方案在不影响普通用户正常阅读、使用开源数据的前提下，让网络爬虫即使能够抓取到数据，也难以正确分析出其中的信息，提高破解难度和成本。
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公开(公告)号：CN111444346A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010248226.9
申请日：2020-03-31
Applicant: 广州大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种用于文本分类的词向量对抗样本生成方法及装置，所述方法包括：对需要文本分类的英文文本进行初始化和词嵌入，转化为对应的向量表示；根据损失函数对英文文本的单词词向量反复进行偏导运算，直至神经网络模型输出的分类结果出错；基于修改后的单词词向量，采用欧式距离公式选取空间内最靠近被修改词向量的单词，构造攻击替代词集；根据攻击替代词集对英文文本的单词进行随机替换，生成对抗样本。本发明能够有效生成针对文本分类的词向量对抗样本，在保证不改变语义、不被人察觉且不影响人类对于文本的识别分类的前提下，使得神经网络文本分类器识别出错，并保证对抗样本在降低神经网络识别概率的同时不出现非法字符。
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公开(公告)号：CN112669978B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202011317829.6
申请日：2020-11-23
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种疫情感染风险评估方法，包括：获取患者的移动终端号或身份证号，并根据移动终端号或身份证号从运营商轨迹接口中获取患者对应的轨迹信息；从患者的轨迹信息中提取基站轨迹，并通过通行方式判断算法得到患者通过基站时的通行方式；根据基站轨迹获取患者进出基站时间，并将患者进出基站时间按照预设时间片进行时间片切分；统计预设时间内进出基站相同通行方式相同时间片内的人数，将相同通行方式的人数乘以对应的权重，得到每个通行方式的风险值，再将基站所有通行方式的风险值相加，得到基站的疫情感染风险度，实现地区的疫情感染风险评估。本发明实现了地区和个人的疫情感染风险自动评估，且评估依据多，评估结果准确。
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公开(公告)号：CN112637781A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011318016.9
申请日：2020-11-23
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于基站轨迹的用户通行方式判别方法，包括：获取待判别用户通行基站的轨迹信息；根据轨迹信息提取特征，特征包括通过基站的耗时、进出基站时间区间范围、经过基站的人数、用户基于滑动窗口的“基站振荡”、基站聚类特征、基站连续时间内的统计特征、基站密度、基站自身通行方式统计特征；将提取的特征输入预先训练好的LightGBM模型，LightGBM模型输出待判别用户的通行方式。本发明从少量的基站基本信息中挖掘出了大量的新的重要特征，采用了集成学习中的LightGBM算法，能够根据挖掘的特征准确地从大量轨迹数据中学习到用户在基站中的运动规律，准确且高效的判判别用户的运动方式。
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公开(公告)号：CN112507811A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011317992.2
申请日：2020-11-23
Applicant: 广州大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种检测人脸识别系统抵御伪装攻击的方法和系统，该方法包括：获取人脸图像X和人脸图像Y；其中，人脸图像X对应分类号M，人脸图像Y对应分类号N；使用基于梯度与动量的迭代攻击方法在人脸图像X添加噪声Z，并对噪声Z掩模成可穿戴物品的形状，得到包含噪声的人脸图像G；S3，将人脸图像G攻击待检测人脸识别系统，若输出分类号为N，则待检测人脸识别系统抵御定向伪装攻击失败；若输出分类号为M，则待检测人脸识别系统抵御伪装攻击成功。本发明使用生成的伪装特性的可穿戴装饰物品对人脸识别系统进行攻击，可以检测人脸识别系统是否具有对伪装对抗样本的抵御能力，对人脸识别系统的安全性完成评估。
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