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公开(公告)号：CN119483984B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510062834.3
申请日：2025-01-15
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L9/32 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供的基于零知识证明的可验证卷积神经网络方法，属于神经网络安全领域。该方法通过将原始卷积神经网络划分为若干卷积神经网络层，将原始卷积神经网络的证明任务转换为每个卷积神经网络层的子证明任务，基于卷积神经网络中的计算操作分解为神经网络输入和输出之间的约束关系，使得所需的约束数量更少；利用零知识证明技术证明每个子证明任务满足特定约束关系，将子证明任务的结果归约到原始卷积神经网络的结果，在不泄露模型参数的情况下显著提高卷积神经网络的证明速度，在实际应用中更加高效和可行。本发明还提供了基于零知识证明的可验证卷积神经网络装置，实现零知识证明的可验证卷积神经网络方法。
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公开(公告)号：CN114676064B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210369564.7
申请日：2022-04-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种面向硬件语言代码的通用测试系统和方法，包括FPGA开发板和控制器；所述FPGA开发板包括测试输入激励模块、被测试模块、测试输出检测模块、测试同步模块以及测试数据采样模块；被测试模块获取用户通过被测试模块、或者和可调用辅助模块编写能够实现测试应用场景的硬件语言代码；在测试同步模块的标签同步下，以及测试输入激励模块和测试输出检测模块在标签的控制下，对被测试模块的硬件语言代码进行运行和监控以实现测试过程，输出测试结果和测试进度至控制器；控制器依据测试结果和测试进度判断测试是否通过，并输出最终测试结果。该系统和方法实现了硬件语言代码的高效且通用测试。
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公开(公告)号：CN116863518A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310710033.4
申请日：2023-06-15
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V40/16
Abstract: 本发明公开了一种基于相机数据流重定向的人脸认证应用安全性测试系统，包括相机数据流重定向模块和伪造数据流生成模块，相机数据流重定向模块内嵌在相机服务进程内，负责提取和输送相机数据流到伪造数据流生成模块，并接收伪造数据流生成模块生成的伪造数据流，代替原始相机数据流，被用于人脸认证的安全性测试；伪造数据流生成模块部署在服务器上，基于实时相机数据流生成伪造数据流，并传送至相机数据流重定向模块。该系统基于实时的相机数据流生成伪造数据流，能够应对主动式活体检测。
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公开(公告)号：CN116721321A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310625066.9
申请日：2023-05-30
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征融合的源相机识别方法和装置，包括以下步骤：基于多尺度特征融合构建溯源模型，包括多尺度特征提取模块和特征融合模块以及分类器；利用训练图像集对溯源模型进行监督学习，提取监督学习后的多尺度特征提取模块和特征融合模块组成特征提取器；利用特征提取器提取测试图像集中每个测试图像的高维向量，并以高维向量为测试图像对应源相机类别的指纹索引，构建相机指纹库；利用特征提取器提取待测图像的高维向量，基于高维向量与相机指纹库中的指纹索引进行匹配检索，基于匹配检索的指纹索引得到待测图像的源相机类别。该方法和装置能够在保证溯源精度的情况下实现高效源相机识别。
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公开(公告)号：CN112860965B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202011631503.0
申请日：2020-12-31
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/904 , G06F11/34
Abstract: 本发明公开了一种基于日志的网络模拟可视化仿真平台，包括：获取模块，用于获取网络模拟的日志文件；网络绘制模块，用于绘制网络模拟对应的网络，所述网络包含由节点组成的组内网络和组间网络；日志解析模块，用于依据自定义的日志格式将获得的网络模拟的日志文件进行解析，生成全局日志集；时间轴模块，用于创建全局统一的时间轴，并将全局日志集中事件对象按照时间换分后纳入时间轴；流程控制模块，用于承接时间轴模块，负责可视化仿真过程的进度控制；基础操作模块，用于负责网络模拟的仿真，包括事件处理，节点状态转换、动画绘制、画布清理以及仿真结果展示。实现对网络模拟结果的可视化仿真。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106970881B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201710142306.4
申请日：2017-03-10
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F12/02 , G06F12/0882
Abstract: 本发明公开了一种基于大页的冷热页追踪及压缩回收方法，该方法采用双标志位PG_active和Ref确定大页的活动程度，并根据大页的活动程度移动大页于热页链表与冷热链表之间，基于上述的内容调用相关的函数对大页进行冷热页追踪及压缩回收。该方法使内存回收机制更加完善，内存回收力度大大加强，使相同的物理内存能够执行更多的程序。
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公开(公告)号：CN106970882B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201710144381.4
申请日：2017-03-10
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F12/123 , G06F12/128
Abstract: 本发明公开了一种基于Linux大页内存的易扩展页面架构，包括：大页内存及调用大页内存的接口函数，所述的大页内存分为多个节点，每个节点分为多个分区，每个分区由以双向链表的形式连接在一起的多个2M大页组成，所述的接口函数包括用于获取单个大页的申请函数、用于释放大页的释放函数、用于将大页占为己有且禁止其他进程访问的锁函数以及用于恢复大页自由的解锁函数。该架构不再与小页文件系统共用伙伴系统，被单独管理，且能够与Linux内核进行解耦，提升内存存储调用的独立性。
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公开(公告)号：CN106980541B
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201710142827.X
申请日：2017-03-10
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种大页内存压缩回收系统，包括：回收控制器，用于对大页进行解映射处理；压缩执行流模块，用于控制大页中内存数据的压缩和解压缩的执行流程，负责调用压缩流模块的单压缩或多压缩流压缩内存数据；压缩流模块，负责单压缩流或多压缩流的控制和调度，实时地根据CPU的负载情况分配空闲的单压缩流或多压缩流压缩内存数据；压缩/解压缩算法模块，用于对大页中内存数据的压缩或解压；压缩数据管理模块，用于压缩数据的动态存储管理；本发明还公开了一种利用上述大页内存压缩回收系统今进行大页内存压缩回收方法，本发明不仅可以极大地减少系统内存开销合提升CPU检索cache的速度，还能极大的拓展内存复用率。
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公开(公告)号：CN104951655A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510310624.8
申请日：2015-06-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于频繁模式树的车辆运动模式挖掘方法，包括如下步骤：(1)对待进行模式挖掘的车辆的载客运行轨迹进行轨迹分离得到若干个子运行轨迹；(2)基于欧式距离对所有子运行轨迹进行线段聚类得到若干个聚类；(3)计算任意两个聚类之间的欧式距离，并根据所述的欧式距离确定各个聚类之间的邻近关系；(4)根据各个聚类之间的邻近关系构建得到频繁模式树。本发明的运动模式识别方法无需对运行轨迹进行空间划分，也无需另外对轨迹线段进行编码，更加的简单，并且识别效果好。
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公开(公告)号：CN102624865A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210005401.7
申请日：2012-01-09
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种集群负载预测方法及分布式集群管理系统。本发明的方法包括步骤：接收用户预测需求信息并解析，并将已解析的用户预测需求信息与算法池内存储的预测算法进行匹配；对算法池内的预测算法进行更新；选择匹配程度最大的预测算法及其相关参数信息建立负载预测模型，并用获取的负载数据训练该负载预测模型；使用训练好的负载预测模型对集群负载进行预测，得到预测结果。本发明的系统包括：集群调度模块、负载监控模块、负载预测模块以及决策实施模块；所述的负载预测模块包括配置文件、算法控制器以及算法执行器。本发明的技术方案应用于集群系统中，支持预测需求可配置、支持预测算法的自适应选择以及支持预测算法的可插拔。
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