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公开(公告)号：CN113705634B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202110921298.X
申请日：2021-08-11
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/084 , G06N3/045 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种基于分层自适应的联邦学习方法、装置、设备及介质，所述方法包括以下步骤：将待训练模型划分为浅层模型和深层模型；对浅层模型和深层模型进行同步联邦训练，获得训练好的浅层模型和深层模型；将训练好的浅层模型和深层模型进行拼接，完成所述基于分层自适应的联邦学习。本发明的联邦学习方法，能够统筹考虑并解决上述模型性能问题、通讯成本问题和数据隐私问题，经实验验证，本发明的联邦学习方法与其他方法对比，在保证较高模型性能的同时，保持了较低的通讯量，同时提供数学严格的隐私保护。
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公开(公告)号：CN111709241B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202010464122.1
申请日：2020-05-27
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F40/126 , G06F40/117 , G06F40/216 , G06F16/951 , G06N3/045 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种面向网络安全领域的命名实体识别方法。本发明由模型训练和样本选择两个阶段组成。第一阶段：通过预训练语言模型ALBERT训练得到包含语义信息且动态变化的初始字符向量，将其送入Bi‑LSTM+CRF的网络中训练，输出输入文本序列概率最大的标签序列。第二阶段：基于第一阶段训练得到的模型，采用主动学习和自学习相结合的方式，选择有标记价值和训练价值的网络安全文本数据进行人工和机器标记，添加至已有标记本文数据后迭代训练上述模型。本发明不仅显著提高了网络安全实体识别的准确率，而且有效缓解了网络安全领域标记语料匮乏、标记成本高等难题。
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公开(公告)号：CN113576478A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110444201.0
申请日：2021-04-23
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电信号的图像情感分类方法及系统及装置，从国际情绪图片系统(IASP)中选取图像作为源语料集。采用戴式多通道脑电采集仪器采集记录受试者观看源语料集中的图像刺激时的脑电信号数据。将无刺激下采集的脑电信号的平均值作为参考信号，用每一幅图像出现后1s的脑电信号，分别减去参考信号，得到基线校正后的每种图像对应的脑电信号；利用提取的脑电信号的差分熵特征训练支持向量机模型。针对待分类图像，采集多个用户观看图像时的脑电信号并提取差分熵特征。利用训练好的支持向量机模型对差分熵特征进行分类，得到图像对应的多个用户的情感类别，选取票数最多的作为图像的情感类别。
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公开(公告)号：CN111541621B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201911358529.X
申请日：2019-12-25
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04L12/851
Abstract: 本发明公开了一种基于转向包间隔概率分布的VPN流量分类方法，其特征在于：1)从网络采集较为广泛的加密流量数据；2)对流量数据进行数据包标识并组流，流以会话的形式表示隐含了更多有助于分类的统计信息3)针对VPN流量和非VPN流量分类，充分考虑到了这两种流量在传输过程中的差异，提取了一种新的高效的特征，称为转向包时间间隔，并且在此基础上通过对转向包时间间隔的概率分布统计更细粒度的对该特征进行了优化拓展，得到了基于转向包时间间隔的概率分布的统计特征；4)因为采用集成学习，拥有较传统流量分类模型更高的准确率和更广泛的应用范围，具有实际应用的优势。
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公开(公告)号：CN109543084B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201811332770.0
申请日：2018-11-09
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/9536 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种建立面向网络社交媒体的隐蔽敏感文本的检测模型的方法，包括以下步骤：步骤1、互联网社交媒体文本数据高效采集及预处理，构建面向特定应用场景的数据集以及词向量词典，利用稠密的词向量，为数据集中每个类别标签赋予中文语义信息；步骤2、基于深度神经网络特征的多分类模型训练，利用卷积神经网络提取样本数据的深度特征，训练一个多分类的支持向量机；步骤3、基于中文语义理解的模型测试评价，通过深度特征向量得到文本的隐含语义。用于无敏感关键词情况下，从中文语义层面检测网络社交媒体上的中文隐蔽敏感信息，从而增加了网络舆情监测的精准程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111901360A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010793655.4
申请日：2020-08-10
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种适用于内网数据安全访问的控制系统，包括系统启动安全认证子系统和内网连接安全认证子系统。系统启动安全认证子系统解决了终端设备在启动阶段遇到的安全问题，用引导程序自环加密防止其被篡改，设置硬盘读写权限对内网数据隔离存储，终端设备多次启动失败时由数据安全控制芯片执行本地敏感数据擦除；内网连接安全认证子系统解决了终端设备与内网连接时遇到的安全问题，用终端设备固定密钥建立加密数据通道，同步内网访问白名单审计终端设备行为，当审计多次未通过时，由内网网关发出远程敏感数据擦除指令。本发明给出了上述系统的具体逻辑流程和实践策略，可用于对内网数据安全要求高，且要求终端设备具有一定数据保护能力的机构组织中。
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公开(公告)号：CN108389046B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201810124778.1
申请日：2018-02-07
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种电子商务中基于区块链技术的隐私保护交易方法，采用包括隐私智能合约和零知识证明在内的区块链技术保护用户的私人信息；隐私智能合约在交易期间作为买家和卖家之间的桥梁；采用零知识证明来发行保密代币并创建保密交易；将区块链、工业数据空间和物联网技术结合在一起，建立一个基础架构，以分布式的方式为管理物流业务建立一个综合平台。本发明不仅对快递员隐藏隐私信息，还可以对卖家隐藏诸如身份、地址、电话号码等隐私信息，而且还能够用于其他具有数据隐私保护要求的区块链应用场景，另外还能够充分利用区块链特性，使得电子商务平台的评价问题得以改善。
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公开(公告)号：CN111541621A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201911358529.X
申请日：2019-12-25
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04L12/851
Abstract: 本发明公开了一种基于转向包间隔概率分布的VPN流量分类方法，其特征在于：1)从网络采集较为广泛的加密流量数据；2)对流量数据进行数据包标识并组流，流以会话的形式表示隐含了更多有助于分类的统计信息3)针对VPN流量和非VPN流量分类，充分考虑到了这两种流量在传输过程中的差异，提取了一种新的高效的特征，称为转向包时间间隔，并且在此基础上通过对转向包时间间隔的概率分布统计更细粒度的对该特征进行了优化拓展，得到了基于转向包时间间隔的概率分布的统计特征；4)因为采用集成学习，拥有较传统流量分类模型更高的准确率和更广泛的应用范围，具有实际应用的优势。
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公开(公告)号：CN109302408B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201811291094.7
申请日：2018-10-31
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种网络安全态势评估方法，利用网络中的各项指标作为依据，利用节点收集的指标信息与链路收集的指标信息，根据节点中受到的攻击威胁度、攻击威胁发生率与节点损失价值以及链路上的延迟、拥塞度、丢包率，分别计算网络中的节点态势和链路态势，然后将两者融合得到最终全网的安全态势。本发明可根据网络的即时信息有效衡量网络所处的状态，方法简单有效。
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公开(公告)号：CN111445328A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010183643.X
申请日：2020-03-16
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种跨链网关交互系统和方法以及供应链数据管理方法，采用了区块链技术来进行供应链数据管理，去除了供应链网络中的参与方之间的信任，使得数据以分布式的方式进行共享；采用跨链网关来连接不同的区块链平台，使得区块链具有了可扩展的功能。将区块链和物联网技术结合在一起，建立一个多层的区块链基础架构，使得不同的区块链平台为供应链的不同场景提供支持。本发明不仅对供应链的物流场景使用，使得参与方可以实时监测产品状态，而且，适用于智能家居和医疗场景，使得智能、可信的社会成为可能。
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