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公开(公告)号:CN115859143A
公开(公告)日:2023-03-28
申请号:CN202211424557.9
申请日:2022-11-14
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/24 , H04L41/142 , H04L9/40 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了基于邻域节点结构编码的图神经网络异常检测方法与装置,包括:将原始数据转换为图神经网络的输入数据,输入数据包括节点属性矩阵、邻接矩阵;从邻接矩阵抽取出结构特征并进行矩阵分解,得到节点角色特征与角色结构特征因子;将节点角色特征与其转置矩阵相乘,得到高阶邻接矩阵;将节点属性矩阵与邻接矩阵、节点属性矩阵与高阶邻接矩阵分别输入图神经网络,得到节点角色语义潜变量和节点角色语义潜变量;并进行动态加权,得到最终节点表示,将其输入至激活函数,训练图神经网络,直至图神经网络收敛,将激活函数的输出向量中概率最高的标签作为分类结果即异常类别,异常类别对应的节点即为检测到的异常目标。
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公开(公告)号:CN115438054A
公开(公告)日:2022-12-06
申请号:CN202211017850.3
申请日:2022-08-24
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/23 , G06F16/901 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于专家统计特征的增量计算更新方法、电子设备、介质,本发明方法分为离线计算和在线计算,其中离线计算首先读取专家统计特征的配置信息;然后抽取历史数据的统计特征的用户统计关联信息;最后持久化历史数据的统计关联信息。在线计算首先读取专家统计特征的配置信息;然后抽取新增数据的统计特征的用户统计关联信息;同时读取历史数据持久化的用户统计关联信息;接下来基于历史和新增数据抽取得到的统计关联信息生成更新后的离线数据统计关联信息并执行持久化操作;最后基于更新后的离线数据的统计关联信息生成对应的统计特征。本发明方法针对低服务器资源的情况,仍然能够高效的输出统计特征。
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公开(公告)号:CN117407536A
公开(公告)日:2024-01-16
申请号:CN202311382276.6
申请日:2023-10-24
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种审计项目适用制度的筛选方法及装置,所述方法包括:基于获取的多个制度文本的制度配置信息,生成哈希表,所述制度配置信息包括制度文本的制度名称、生效日期和存储路径;对所述多个制度文本的制度名称进行聚类,获取至少一个制度序列,每个制度序列包括至少一个制度文本;基于各所述制度序列和对应的制度版本信息,生成制度要点图谱,所述制度版本信息基于所述哈希表中所述制度序列对应的各制度文本的生效日期获取;基于所述审计项目的审计时间范围,对所述制度要点图谱中各所述制度序列对应的制度版本信息进行筛选,得到所述审计项目适用的制度版本,实现随审计时间变换的图谱筛选和展示,提高了审计效率。
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