一种针对图片检索系统的图后门攻击防御方法及系统

    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

    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。

    基于动态时序网络的钓鱼账户检测方法及系统

    公开(公告)号:CN114581086A

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN202210174263.9

    申请日:2022-02-24

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于动态时序网络的钓鱼账户检测方法及系统,包括:钓鱼账户和以太坊账户数据采集;构建动态时序交易网络图TTGN;将图中节点嵌入向量,利用SMOTE解决钓鱼账户类不平衡的问题,训练钓鱼账户检测模型;用测试集的数据进行钓鱼账户检测,对测试集采用相同方法构建动态时序交易网络图并将节点嵌入向量,输入训练得到的最优模型中进行检测,得到检测结果。本发明可以一定程度上解决静态交易网络方法中无法体现时序性、精度不高的问题;相较于基于统计特征的钓鱼账户检测方法,本发明可以通过动态时序图对收集得到的网络钓鱼账户进行验证,使得更加符合实际情况、精度更高。

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