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公开(公告)号：CN115409088A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210915033.3
申请日：2022-08-01
Applicant: 扬州大学
IPC: G06K9/62 , G06F17/18 , G06F16/215 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于同步相量数据的电网实时事件检测和定位方法及系统，首先利用线性回归和切比雪夫检测器对PMU同步相量数据进行异常检测和清洗，并通过DBSCAN聚类算法检测聚类变化点从而进行事件分类，再从五个维度对PMU数据进行统计分析，计算PMU分值，最后进行子图构建与扫描以获取事件位置。仿真结果证明了本发明对事件检测、分类和定位的有效性。工业数据的结果证明了异常检测的必要性以及事件检测算法的有效性。本发明能够提供一种非常有效的基于PMU的电网实时事件检测工具，可帮助电力系统运营商提高决策效率。
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公开(公告)号：CN117972691A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311767173.1
申请日：2023-12-20
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遗忘学习的可解释图推荐系统后门防御方法及系统，通过触发器还原算法还原潜在的图触发器，并通过遗忘学习遗忘后门触发器特征，从而将后门模型净化为正常模型。本发明首先利用一定比例的干净数据集，通过可解释的图后门还原算法，恢复后门模型中的后门触发器子图。随后，将后门触发器子图添加至正常样本，通过基于知识蒸馏的遗忘学习算法，遗忘后门触发器特征并保持模型在正常任务上的精度，以此来净化后门模型。本发明能够有效解决攻击者通过修改用户之间的关系，改变用户信息操作得到中毒子图，用户使用中毒数据训练的后门模型时，遭受如恶意广告侵扰等问题，有助于提升服务质量和用户体验。
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公开(公告)号：CN117934952A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410114536.X
申请日：2024-01-26
Applicant: 扬州大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散模型低秩适配的数据集增强方法。该方法包括以下步骤：S1、获取初始数据集，预处理初始数据集得到训练数据集，训练数据集包括若干组图像‑文本对，图像‑文本对中包含的图像中有若干类型物、文本内容为与类型物对应的提示词。S2、基于训练数据集训练LoRA模型并与基线模型合并，生成扩散模型。S3、获取目标数据集，将目标数据集进行预处理后输入扩散模型生成目标样本，将目标样本加入目标数据集，得到增强数据集。本发明具有低成本、实用性强的特点。
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公开(公告)号：CN117422130A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311425216.8
申请日：2023-10-30
Applicant: 扬州大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06F18/24 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的联邦学习后门防御方法及系统，本发明方法中，服务器收集各参与方上传的本地模型，并进行模型聚合，聚合完成后，将聚合所得的模型作为下一轮的全局模型，下发至各参与方；各参与方下载全局模型，并利用本地数据基于熵最大化的生成模型训练后门触发器生成器；各参与方利用训练完成的生成器生成后门触发器，以本地训练数据为输入，将生成的后门触发器添加至正常样本进行数据增强，将全局模型作为在线编码器，上一轮本地模型作为动量编码器进行对比训练，将后门模型的对后门数据的特征表示指向干净模型的特征表示，以此来净化后门模型。本发明能够挖掘更隐蔽的后门特征，有效缓解后门影响，提升模型的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114821267A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210451857.X
申请日：2022-04-27
Applicant: 扬州大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q20/40 , G06Q40/06 , G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊测试的庞氏合约检测方法，通过使用模糊测试的方式，解决现有智能合约交易数据不足的问题，将交易资金流向转化为图片进行保存，构建ResNet模型并加入ResNet算法动态获取图片的交易特征，对ResNet模型进行训练获取最优ResNet模型，实现针对新的智能合约，在未发生损失的情况下鉴别出此智能合约是否为庞氏合约，本发明同时提供对应基于模糊测试的庞氏合约检测系统。
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公开(公告)号：CN118035991A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311818727.6
申请日：2023-12-26
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F21/55 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/096 , G06N3/082 , G06N3/088 , G06N3/09 , G06N3/0895 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种针对图片检索系统的图后门攻击防御方法及系统，方法包括：对植入后门触发器的数据集进行对比学习，实现图增强策略，构建不依赖数据标签的编码器；聚类经编码器解码后的数据向量，识别可疑样本，筛选干净样本；将干净样本结合GNNExplainer方法获取对图预测起至关重要的重要样本；利用重要样本训练出一个教师模型，对后门数据集训练出的学生模型进行知识蒸馏，教师模型指导学生模型修正节点标签映射关系，从而获得良性的图预测模型，并有效地进行图后门防御；本发明具备标签无关性可以出色地分离可疑样本与干净样本，更加符合实际情况，且有更高精度。
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公开(公告)号：CN117746295A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311781079.1
申请日：2023-12-21
Applicant: 扬州大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种目标检测数据集版权保护方法。对初始数据集进行版权保护步骤包括：S1、获取初始数据集并初始化形成目标检测数据集；S2、通过加密内容处理所述感兴趣区的坐标信息，并添加高斯噪声得到加密数据集。对私有数据集进行版权保护步骤包括：S1、在加密数据集中添加水印触发器，得到公开数据集；S2、在目标检测数据集中添加水印触发器以构建水印测试集；S3、将水印测试集输入以加入水印的私有数据集训练形成的可疑模型中，输出水印预测集；S4、基于水印预测集和公开数据集确定水印匹配率，当水印匹配率达到一定标准，则进行版权声明。本发明具有干扰少、安全性高的特点。
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公开(公告)号：CN115630361A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211135741.1
申请日：2022-09-19
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力蒸馏的联邦学习后门防御方法，包括：步骤1：获取n个本地模型，将n个本地模型的模型参数进行平均聚合，并将平均聚合后的模型参数对联邦学习当前轮次的全局模型进行更新，得到聚合后的全局模型；步骤2：以n个本地模型作为教师模型，以聚合后的全局模型作为学生模型，以标记后的数据集作为输入，进行多教师注意力知识蒸馏，得到蒸馏后的学生模型；步骤3：将蒸馏后的学生模型作为联邦学习下一轮次的全局模型下发给n个参与方，得到n个本地模型；步骤4：重复执行步骤1至步骤3，直至全局模型收敛，得到最终的全局模型；步骤5：将待分类数据输入至最终的全局模型，得到分类结果。
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公开(公告)号：CN115511353A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211257857.2
申请日：2022-10-13
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电网运行数据分析方法，通过设置第一对比模块、第一数据库、检测装置、提醒模块、第一处理模块和第一读取模块，能够检测电网的运行数据，如果电网的运行数据出现问题，就会向电网负责人发送消息，及时对所发现的电网问题进行预警；通过设置第二对比模块、第二数据库、第二处理模块和第一读取模块，能够提前诊断出电网出现的问题，预先安排维修人员去进行巡检维修，无需要采用传统的方式，即安排人员先去查看情况，再安排人员去进行维修，耽误大量的时间和精力。
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