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公开(公告)号：CN117689005B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202311725099.7
申请日：2023-12-15
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06N3/094 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于对抗机器学习技术领域，公开了一种基于样本预处理的低成本对抗样本防御方法及系统，包括：接收输入样本，调整样本大小；对样本进行切割处理，剔除部分干扰区域；使用图像放缩模块来处理切割模块处理完的样本；对放缩后的样本进行像素值统一化操作；对处理完的样本进行图像放缩操作，将尺寸放缩到模型识别干净样本时可获得的最佳样本准确率的样本尺寸；将处理后的样本输入目标模型，通过评价指标来评价算法防御能力。本发明的核心是图像中非重要信息切割、部分像素值统一化和图像放缩三个模块，均是简单的图像处理操作，满足低成本的要求，通过这三个模块的组合式使用可以达到满足不同防御需求所需的动态防御效果。
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公开(公告)号：CN117675196B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202311725097.8
申请日：2023-12-15
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于量子机器学习隐私保护技术领域，公开了一种保护输入数据和训练参数的量子神经网络隐私保护方法及系统，包括：对原始样本集进行归一化处理；进行样本划分得到待测样本集与训练样本集；根据角度编码或幅度编码，将待测样本与训练样本集的属性值进行量子态制备；根据随机X和RZ操作符加密量子态；利用Rz可隐藏参数电路、#imgabs0#电路和#imgabs1#电路构建量子神经网络模型中Ansatz的同态加密电路设计，将电路设计发送给量子云服务器进行模型训练；更新加密密钥。本发明旨在解决量子机器学习领域中量子神经网络的数据和参数的隐私安全问题，不会影响算法原本的准确率和可用性，与其他隐私保护方案相比拥有更低的复杂度和更高的安全性。
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公开(公告)号：CN117614634A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202410078065.1
申请日：2024-01-19
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供了基于可追踪环签名的联盟链跨链身份认证方法及系统，属于跨链身份认证技术领域，方法包括：S1.系统初始化；S2.签名，具体为：由应用链完成消息签名，并将签名消息返回给中继链；S3.基于可追踪环签名的背书，具体为：用私钥对交易执行结果进行签名，对交易进行可追踪环签名并完成背书；S4.验证，具体为：中继链计算应用链返回的消息，验证无误后生成区块信息，环签名上链，并发送给另一条应用链。本发明在不改变中继链原有结构的基础上引入可追踪环签名，保留了环签名匿名性，又能够追踪签名者身份并对其进行监管，避免了匿名性的滥用，实现中继链对跨链交易的匿名认证，在实现信息共享同时保护用户身份隐私安全。
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公开(公告)号：CN116629264A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310594598.0
申请日：2023-05-24
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06N3/0464 , G06Q30/0203 , G06Q50/14
Abstract: 本发明公开了一种基于多个词嵌入和多头自注意力机制的关系抽取方法，包括以下步骤：S1、获取第一句子向量，将第一句子向量依次输入双向长短记忆网络层和注意力层，得到第一特征向量；S2、获取第二句子向量，将第二句子向量依次输入多窗口卷积层、多头自注意力层和最大池化层，得到第二特征向量；S3、将第一特征向量和第二特征向量均输入门控特征融合层，得到融合结果；S4、将融合结果输入Softmax层，得到关系预测结果，完成关系抽取。本发明使用字符嵌入的方式，不构建外部知识库也能有效地从字符层面和词组层面挖掘句子信息来充分表达句子语义，并且避免分词错误带来的影响、缓解一词多义难题。
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公开(公告)号：CN116523063A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310176733.X
申请日：2023-02-24
Abstract: 本发明设计了一种量子典型相关性分析方法。该方法将典型主成分分解问题转化为矩阵乘积的特征值分解问题。考虑到高维变量矩阵乘积及特征值分解的困难性，方法首先将问题涉及的两组变量转化为约化密度矩阵,并基于相位估计、受控旋转、测量等量子操作设计了密度矩阵乘积操作来实现变量矩阵乘积操作。最后，设计了量子特征值分解方法实现了典型主成分的提取。相比经典典型相关性分析方法，本发明在数据维度上实现了指数级加速，为进一步实现量子分类、回归等算法奠定了基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116260662B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310541451.5
申请日：2023-05-15
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供了溯源存储方法、溯源方法、溯源存储系统及溯源系统，属于溯源存储技术领域，溯源存储方法包括：获取数据拥有者私钥、数据使用者私钥、数据拥有者公钥和数据使用者公钥；对公开信息进行加密得到公开信息密文，对隐私信息进行加密得到隐私信息密文；对摘要签名得到签名Signowner和签名Signuser；对公开信息密文、隐私信息密文和签名Signuser加密得到第一密文数据；对公开信息密文、隐私信息密文和签名Signowner加密得到第二密文数据；将公开信息密文和隐私信息密文的哈希值记录在链上，将第一密文数据和第二密文数据存储在链外。本发明保证了区块链的完整性和安全性，提高了存储容量和查询效率。
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公开(公告)号：CN116094686A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211719470.4
申请日：2022-12-30
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于量子卷积神经网络、云计算技术领域，公开了用于量子卷积计算的同态加密方法、系统、设备及终端，用户使用加密算法en(·)以及密钥key加密图像Pm×n；用户对数据集加密完成后，将加密数据集发送给量子云服务器；量子云服务器将加密图像的量子态输入量子卷积线路进行计算；量子云服务器测量密文量子图像的特征图enFm×n；用户将得到的密文特征图输入解密函数de(·)中解密得到明文特征图；逐个对密文特征图数据集进行解密，得到的特征图数据集并用于后续混合量子经典卷积神经网络的模型训练与预测。本发明既保护了用户的隐私，又考虑了算法的复杂性和实用性，适用性更广。
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公开(公告)号：CN113890732B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202111197177.1
申请日：2021-10-14
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的保密通信方法及其安全事件的追溯方法，本发明引入了随机数加密，应用一次一密的思想，通过随机数的改变来更新保密通信中的会话密钥，降低了量子密钥的消耗。结合区块链技术解决了两方机构的保密通信系统中关于量子密钥生成、分发、使用、销毁、更新的全生命周期无法有效记录、管理和追溯的问题。将量子密钥分发、量子通信和区块链技术相结合实现了量子密钥在两方机构保密通信系统中的全生命周期的管理，并能对安全事件进行追溯追责，确保了量子密钥在生成、分发、存储、使用、备份、更新和销毁过程中更高的安全性。
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公开(公告)号：CN110943846B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201911230786.5
申请日：2019-12-05
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于网络数据处理技术领域，公开了一种新型基于环签名技术的异构身份联盟用户信誉值传递方法，对由用户的行为产生的信誉值更新时，由源系统发给其他系统的信誉值上进行一个不暴露行为发生系统的可验证签名；采用环签名技术对异构身份联盟中的信任传递过程中进行签名；收到更新后的信誉值的子系统可以很简单的对信誉值的真实性进行验证，但不能得到其发生的源系统的信息。本发明每个节点在执行信任值更新时都需要在新添加的块中对修改后的信息进行签名；签名可以保证信任值更新的有效性，因为只有身份联盟的成员才具有进行签名的私钥；环签名的匿名性有助于隐藏修改用户信任值的源成员，从而保护用户的行为隐私。
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公开(公告)号：CN113888736A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111232095.6
申请日：2021-10-22
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于三维点云数据处理技术领域，公开了一种基于PointNet++神经网络的三维点云分割方法，输入待分割的三维点云数据，在点云中得到最佳聚类中心集；以中心集各点为中心聚类点云得到各聚类；使用PointNet神经网络提取每个聚类的特征信息，得到下采样后的点云；重复四次，逐层提取点云特征；采用插值及回溯的方法重新恢复原始点云规模；使用多层感知机和softmax逐点判断其属于目标或背景的概率。本发明能够有效地解决复杂条件下，由于传感器捕获的点云存在异常值扰动，从而导致干扰分割任务的问题，使得算法更具鲁棒性，更加有利于后续的分割任务。
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