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1. 发明公开

CN118627585A 用于基于机器学习模型的内部状态来防止对机器学习模型的攻击的系统和方法审中-公开
公开(公告)号：CN118627585A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410266231.0
申请日：2024-03-08
申请人：爱迪德技术有限公司
发明人： T·希基
IPC分类号： G06N3/09 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06F18/2433
摘要：所公开的实现方式包括一种通过应用基于被保护的机器学习(ML)模型的内部状态的异常检测概念来检测对机器学习(ML)模型的攻击的方法。代替于直接查看输入或输出数据，所公开的实现方式查看在处理数据之后所述模型的神经网络的隐藏层的内部状态。通过检查神经网络模型内的不同层是如何表现的，可以推断产生了所观察状态的数据是否是异常的(因此可能是对所述模型的攻击的一部分)。

2. 发明公开

CN118445657A 标识样本是否将触发分类模型的错误分类功能审中-实审
公开(公告)号：CN118445657A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202311347121.9
申请日：2023-10-17
申请人：爱迪德技术有限公司
发明人：何淑飞
IPC分类号： G06F18/24 , G06F16/35 , G06V30/19 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要：一种标识输入样本是否将触发分类模型的错误分类功能的方法，所述输入样本用于输入到分类模型以便由分类模型根据用于分类模型的预定类别集合进行分类，错误分类功能是由于分类模型已经至少部分地在经错误加标签的样本上被训练所致的，所述方法包括：获得输入样本，所述输入样本包括第一数量的输入样本分量；基于所述输入样本来生成一个或多个测试样本，其中针对所述一个或多个测试样本中的每个测试样本，所述测试样本包括对应的多个测试样本分量，其中所述多个测试样本分量中的第二数量的测试样本分量被设置为匹配于对应的输入样本分量，第二数量小于第一数量；针对所述一个或多个测试样本中的每一个，使用分类模型来生成针对所述测试样本的一个或多个置信度得分，其中每个置信度得分指示所述测试样本属于所述预定类别集合中的对应类别的置信度；以及提供结果，其中所述结果包括：如果存在超过预定阈值的针对至少一个测试样本的至少一个置信度得分则所述输入样本将触发错误分类功能的指示。

3. 发明公开

CN117725561A 机器学习模型保护审中-实审
公开(公告)号：CN117725561A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311199912.1
申请日：2023-09-15
申请人：爱迪德技术有限公司
发明人： R·杜兰德 , P·艾森 , T·希基
IPC分类号： G06F21/10 , G06N20/00 , G06N20/20 , G06N20/10
摘要：一种机器学习模型保护方法，包括：基于定义机器学习模型的参数集，生成软件项目，该软件项目当由一个或多个处理器执行时提供机器学习模型的实施方式；以及将一种或多种软件保护技术应用于软件项目。

4. 发明公开

CN117474057A 保护神经网络以抵抗克隆攻击审中-实审
公开(公告)号：CN117474057A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202310945426.3
申请日：2023-07-28
申请人：爱迪德技术有限公司
发明人： P·罗尔斯
IPC分类号： G06N3/063 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/214
摘要：一种保护神经网络的实现以抵抗克隆攻击的方法，所述神经网络被配置成基于来自可能样本的预定域的输入样本来生成结果，所述神经网络被训练成提供对应于所述域的子集的功能，其中所述方法包括：从用户接收具有来自所述域的对应查询样本的多个查询，并且针对每个查询，执行第一测试以确定所述对应查询样本是否是所述子集的成员；执行第二测试以标识用户是否正在执行针对所述神经网络的克隆攻击，其中如果来自所述多个查询的针对其所述对应查询样本被确定为不是所述子集的成员的查询的数量超过第一阈值，则第二测试标识出用户正在执行针对所述神经网络的克隆攻击；以及响应于第二测试标识出用户正在执行针对所述神经网络的克隆攻击，执行针对所述克隆攻击的一个或多个对策。

5. 发明公开

CN116264830A 用于连续用户认证的系统和方法审中-实审
公开(公告)号：CN116264830A
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202180050721.1
申请日：2021-06-17
申请人：爱迪德技术有限公司
发明人： C·连姆 , M·苏库普 , D·默多克 , F·B·科西克
IPC分类号： B60R25/00
摘要：用于通过将正被使用的设备的当前传感器数据与在由授权用户使用期间从设备收集的传感器数据生成的指纹进行比较来连续地认证设备的用户的方法和系统。生成指示用户是设备的授权用户的可能性的可能性值，并且当可能性值被确定为可接受时，用户被认证。

6. 发明公开

CN115552489A 使用两个阈值的生物识别认证审中-实审
公开(公告)号：CN115552489A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202080101442.9
申请日：2020-05-28
申请人：爱迪德技术有限公司
发明人： P·L·A·罗尔兹 , S·何
IPC分类号： G06V40/13 , G06F21/32 , H04L9/32 , H04L9/40
摘要：一种针对第一用户执行生物识别认证的方法，所述方法包括：执行一个或多个第一测试，其中针对每个第一测试，执行所述第一测试包括：基于第一用户的一个或多个生物识别特性来获得所述第一测试的相应第一输入；当第一似然性和第二似然性的相应第一对数似然性比率不超过所述第一测试的相应第一阈值时，确定第一用户不是预定用户，其中第一似然性是基于第一模型而获得相应第一输入的似然性，在第一模型中，输入是从所述预定用户获得的，并且其中第二似然性是基于第二模型而获得相应第一输入的似然性，在第二模型中，输入是从除了所述预定用户之外的一个或多个用户获得的；当相应第一对数似然性比率超过所述第一测试的相应第二阈值时，确定第一用户是所述预定用户，相应第二阈值大于相应第一阈值；以及当相应第一对数似然性比率超过相应第一阈值并且相应第一对数似然性比率不超过相应第二阈值时，要么(a)当第一测试已经被执行的次数小于预定最大次数时确定执行进一步的第一测试，要么(b)当第一测试已经被执行的次数等于预定最大次数时确定执行第二测试；其中执行第二测试包括：基于第一用户的一个或多个生物识别特性来获得第二测试的第二输入；以及当第三似然性和第四似然性的第二对数似然性比率超过第三阈值时，确定第一用户是所述预定用户，其中第三似然性是基于第一模型接收到相应第二输入的似然性，并且其中第四似然性是基于第二模型接收到第二输入的似然性；当第二对数似然性比率不超过第三阈值时，确定第一用户不是所述预定用户。

7. 发明公开

CN115147891A 用于生成合成深度数据的系统、方法和存储介质审中-实审
公开(公告)号：CN115147891A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210250978.8
申请日：2022-03-15
申请人：爱迪德技术有限公司
发明人： A·埃特马德 , A·塞帕斯-莫哈达姆 , H·乌帕尔 , M·格林斯潘 , M·索库普
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要：所公开的实现包括一种深度生成方法，该方法使用新型师生GAN架构（TS‑GAN）来生成诸如RGB图像之类的2‑D图像的深度图像，其中没有对应的深度信息可用。一个示例模型由两个组件——教师和学生——组成。该教师由作为生成器的全卷积编码器‑解码器网络连同作为鉴别器的全卷积分类网络组成。生成器将2维图像取作输入，并且旨在输出对应的深度图像。教师学习2维和配准的深度图像之间的初始潜在映射，并且学生应用该潜在映射来向分类网络提供反馈以进行细化。

8. 发明公开

CN114579427A 对软件系统进行模糊测试审中-实审
公开(公告)号：CN114579427A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202111440975.2
申请日：2021-11-30
申请人：爱迪德技术有限公司
发明人： L·穆卡哈尔 , M·祖尔克宁
IPC分类号： G06F11/36
摘要：本发明涉及对软件系统进行模糊测试。对软件系统进行模糊测试的方法包括：针对每个可调用单元确定要测试可调用单元的目标次数；初始化经排序的多个队列；从排序最高的非空队列获得种子；对所获得的种子执行变异过程以生成测试种子；提供测试种子作为软件系统的输入以供软件系统处理；评估软件系统对测试种子的处理以生成测试结果；以及将测试种子添加到队列或丢弃测试种子。

9. 发明授权

CN108064381B 用于数据保护的方法有权
公开(公告)号：CN108064381B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201580080551.6
申请日：2015-03-30
申请人：爱迪德技术有限公司
发明人： M.基纳茨
IPC分类号： G06F21/14 , G06F21/60 , G06F21/64 , H04L9/00 , H04L9/06
摘要：一种用于第一实体保护第一量的数据并使第二实体能够基于第一量的数据执行数据处理的方法，所述方法包括第一实体进行以下：对第一量的数据应用预定函数以生成第一值；和生成用于第二实体处理的第二量的数据，所述生成包括使用第一结合函数将第一量的数据的数目N个元素中的每个与第一值结合；其中预定函数是这样的函数，对于所述函数，预定函数对输入数量的数据的应用生成对应的输出值，并且预定函数具有如下属性：给定通过修改第一数量的数据的N个元素中的每个而生成的第二数量的数据，通过使用第二结合函数将N个经修改的元素中的每个与通过对第二数量的数据应用预定函数所产生的输出值结合来从第二数量的数据再生成第一数量的数据，所述修改通过使用第一结合函数将第一数量的数据的那N个元素中的每个与通过对第一数量的数据应用预定函数所生成的输出值结合来进行。

10. 发明授权

CN106796624B 挑战响应方法、相关联的计算设备和相关联的计算机可读介质有权
公开(公告)号：CN106796624B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201480082050.7
申请日：2014-09-26
申请人：爱迪德技术有限公司
发明人： A.A.魏斯 , C.乔尔达斯 , 张凡
IPC分类号： G06F21/10 , G06F21/12 , H04N21/4627 , H04N21/8358
摘要：描述了一种用于计算设备的挑战响应方法。该方法包括以下步骤：（a）在计算设备的安全模块处接收挑战数据，所述挑战数据包括使用加密密钥加密的图像内容，并且所述图像内容包括随机数；（b）所述安全模块通过使用与所述加密密钥相关联的一个或多个密钥的解密来恢复图像内容；（c）所述计算设备的安全模块输出所恢复的图像内容；（d）捕获如由所述安全模块输出的图像内容；（e）处理所捕获的图像内容以便获得随机数；以及（f）将所述随机数提供为响应。还描述了被布置为执行挑战响应方法的计算设备、用于使得处理器执行挑战响应方法的计算机程序、以及存储这样的计算机程序的计算机可读介质。

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