-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119377036A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411318246.3
申请日：2024-09-20
Applicant: 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F11/30
Abstract: 本申请实施例提供了一种审计日志缩减方法、系统、电子设备及存储介质，属于审计日志技术领域。该方法包括：获取原始日志数据；将原始日志数据输入至目标缓存进行操作解析，得到目标缓存的多个三元组数据；其中，每一三元组数据中包含两个节点子数据、以及节点子数据之间的节点动作信息；基于节点子数据与节点动作信息，对三元组数据进行文件引用缩减处理，得到文件引用缩减数据；基于节点子数据与节点动作信息，对三元组数据进行时间依赖关系缩减处理，得到时间依赖关系缩减数据；基于文件引用缩减数据和时间依赖关系缩减数据进行关联提取，得到目标缩减日志。本申请实施例能够对审计日志进行缩减。
-
公开(公告)号：CN117951528B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410339408.5
申请日：2024-03-25
Applicant: 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 电子科技大学 , 广州大学
IPC: G06F18/214 , G06F21/55 , G06N5/022 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开一种用于知识图谱嵌入模型的对抗训练方法和系统，方法包括：基于各知识三元组正样本，生成并采样得到对应的负样本集合，利用正样本和负样本集合训练获得基础KGE模型；利用基于梯度的后门攻击方法、基于相似度的后门攻击方法和基于逻辑的后门攻击方法攻击基础KGE模型，得到对抗样本集合；将对抗样本集合添加到负样本集合中，形成强化负样本集合，利用大量正样本和强化负样本集合，训练得到强化KGE模型。本发明方法丰富了对抗样本的范围，使KGE模型可以抵御多种后门攻击，防御效果好，提高了KGE模型的安全性和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN117951528A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410339408.5
申请日：2024-03-25
Applicant: 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 电子科技大学 , 广州大学
IPC: G06F18/214 , G06F21/55 , G06N5/022 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开一种用于知识图谱嵌入模型的对抗训练方法和系统，方法包括：基于各知识三元组正样本，生成并采样得到对应的负样本集合，利用正样本和负样本集合训练获得基础KGE模型；利用基于梯度的后门攻击方法、基于相似度的后门攻击方法和基于逻辑的后门攻击方法攻击基础KGE模型，得到对抗样本集合；将对抗样本集合添加到负样本集合中，形成强化负样本集合，利用大量正样本和强化负样本集合，训练得到强化KGE模型。本发明方法丰富了对抗样本的范围，使KGE模型可以抵御多种后门攻击，防御效果好，提高了KGE模型的安全性和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN117952205B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410346521.6
申请日：2024-03-26
Applicant: 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 电子科技大学 , 广州大学
IPC: G06N5/022 , G06N5/04 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供了一种针对知识图谱嵌入模型的后门攻击方法、系统及介质，该方法包括：基于目标KGE模型的应用场景，训练一个相同场景的受控KGE模型；基于攻击目标和已对齐实体对，推理目标KGE模型中的攻击路径；利用后门攻击方法攻击受控KGE模型，影响并更改受控KGE模型中已对齐实体#imgabs0#的向量表示；利用受控KGE模型和目标KGE模型之间已对齐的实体对，将攻击影响从受控KGE模型的实体#imgabs1#传递到目标KGE模型的实体#imgabs2#，改变目标KGE模型中已对齐实体#imgabs3#的向量表示；基于#imgabs4#的已更改向量，通过攻击路径，改变目标KGE模型中攻击目标实体#imgabs5#的向量表示，实现后门攻击。本发明无需操控目标KGE模型的全部训练数据即可实现攻击目的，具有更强的实用性，可适用于真实场景。
-
公开(公告)号：CN117952205A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410346521.6
申请日：2024-03-26
Applicant: 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 电子科技大学 , 广州大学
IPC: G06N5/022 , G06N5/04 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供了一种针对知识图谱嵌入模型的后门攻击方法、系统及介质，该方法包括：基于目标KGE模型的应用场景，训练一个相同场景的受控KGE模型；基于攻击目标和已对齐实体对，推理目标KGE模型中的攻击路径；利用后门攻击方法攻击受控KGE模型，影响并更改受控KGE模型中已对齐实体#imgabs0#的向量表示；利用受控KGE模型和目标KGE模型之间已对齐的实体对，将攻击影响从受控KGE模型的实体#imgabs1#传递到目标KGE模型的实体#imgabs2#，改变目标KGE模型中已对齐实体#imgabs3#的向量表示；基于#imgabs4#的已更改向量，通过攻击路径，改变目标KGE模型中攻击目标实体#imgabs5#的向量表示，实现后门攻击。本发明无需操控目标KGE模型的全部训练数据即可实现攻击目的，具有更强的实用性，可适用于真实场景。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.104 seconds)
