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公开(公告)号：CN117892298A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410042705.3
申请日：2024-01-10
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F21/56 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开一种恶意软件的类型识别方法、装置、设备及存储介质。通过获取待识别恶意软件对应的多个初始恶意软件文件，并对多个初始恶意软件文件分别进行预处理，获得多个目标恶意软件文件，然后对多个目标恶意软件文件分别进行特征提取，获得多个目标特征，再对多个目标特征进行分类，并根据分类结果确定待识别恶意软件对应的类型。通过对多个初始恶意软件文件分别进行预处理，然后对多个目标恶意软件文件分别进行特征提取，能够对待识别恶意软件对应的多个目标恶意软件文件进行多特征提取，得到的多个目标特征可以提供更多信息，再对多个目标特征进行分类，并根据分类结果确定待识别恶意软件对应的类型，提高恶意软件的类型识别的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN116049120A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310096692.3
申请日：2023-01-17
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F16/176 , G06F16/14 , G06F16/172 , G06F16/13 , G06F16/11 , G06F16/21 , G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于网络的数据共享方法及相关设备，所述方法包括：当接收到当前用户的建模请求时，在已上传的电子器件数据中进行查找，得到相关的存储电子器件数据并判断是否公开，若是，则将当前电子器件数据与存储电子器件数据进行拟合建模，得到建模结果；当拟合建模完成后，判断当前用户是否公开当前电子器件数据，若是，则将当前电子器件数据进行共享，并根据建模结果对存储电子器件数据进行评分。本发明通过将各用户上传的电子器件测试数据与电子器件模型进行集中管理以及拟合建模与共享评分，促进了提供电学测试数据的研究人员和提供器件模型的研究人员之间的沟通，同时也促进了新型电子器件的开发与研究。
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公开(公告)号：CN117528825A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311673963.3
申请日：2023-12-06
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04W74/0833 , H04B7/06
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，公开了一种无线局域网性能增强方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据通信场景坐标系、信号发射位置以及信号接入点位置，确定智能超表面的智能超表面编码；根据智能超表面编码对应的激活概率生成伪随机数序列；根据伪随机数序列选择对应的智能超表面编码生成随机切换波束，以增强在无线局域网上所对应方向的信号。由于本发明在智能超表面上构建智能超表面编码，通过智能超表面编码和伪随机数序列生成特定的随机切换波束，在信号发射位置以及信号接入点位置之间引起信道波动，以增强无线局域网上特定方向的信号，使得无线局域网上的用户均可获得性能增益，以此降低碰撞概率，从而提高无线局域网的性能。
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公开(公告)号：CN117459315A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311626913.X
申请日：2023-11-29
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，公开了一种网络防御方法、装置、设备及存储介质，该方法应用于部署在网络环境中的安全防御系统，网络环境中部署有设备节点和蜜罐节点，设备节点中部署有防御策略；方法包括：获取网络环境基于防御策略反馈的奖励信息，奖励信息为部署防御策略后当前受到的攻击损失信息；接收各蜜罐节点诱使攻击者攻击后反馈的攻击者信息；根据奖励信息和攻击者信息判断是否重新部署防御策略。本发明通过结合网络环境反馈的奖励信息和蜜罐节点反馈的攻击者信息综合判断是否重新部署所述防御策略，相较于现有技术静态的防御策略，本发明上述方法能够灵活地应对变化的攻击手段，有效提高了安全防御效率。
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公开(公告)号：CN119396750A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410747955.7
申请日：2024-06-11
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种支持双极信号读出的信号处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取原始输出电流，原始输出电流是神经网络反向传播过程中输出的包含正负值的点积结果；在模拟域，对原始输出电流进行映射，映射为正值的输出电压；对输出电压进行模数转换获得对应的数字信号；在数字域，对数字信号进行恢复处理，获得原始输出电流对应的目标信号序列。由于本发明是在模拟域，对神经网络反向传播过程中输出的包含正负值的点积结果映射为正值的输出电压，然后在数字域对输出电压进行模数转换获得的数字信号进行恢复处理，解决了现有技术中将反向传播过程中将包含正负值的双极信号从存储器交叉阵列的输出端读出的开销和能耗较大的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117746132A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311763114.7
申请日：2023-12-19
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06F21/56
Abstract: 本发明涉及数据识别领域，公开一种恶意软件识别方法、装置、设备及存储介质，该方法通过将恶意软件图像集按颜色通道进行拆分，并分别根据拆分获得的R图像训练集、G图像训练集和B图像训练集生成对应的虚假图像；并将虚假R图像、虚假G图像以及虚假B图像进行合并，获得虚假恶意软件图像；将虚假恶意软件图像合并至恶意软件图像集，获得合并恶意软件图像集；根据合并恶意软件图像集进行训练，获得恶意软件识别模型。由于是根据颜色通道对恶意软件图像集进行拆分，并基于拆分后的各颜色通道训练集获得对应的虚假图像，通过合并后的虚假恶意软件图像对恶意软件图像集进行扩充，避免了恶意软件数据量较少的情况下建模困难、模型识别精度低等问题。
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公开(公告)号：CN117408319A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311329358.4
申请日：2023-10-13
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明涉及神经网络技术领域，尤其涉及一种神经网络分类器，该神经网络分类器包括：交叉阵列和二值化激活电路；交叉阵列，用于根据神经网络权重对输入的输入电压信号进行点积求和，并将获得的输出电流信号传输至二值化激活电路，神经网络权重以电导的方式存储在交叉阵列中；二值化激活电路，用于将输出电流信号与基准信号进行比较，获得数字信号，并根据数字信号获得分类结果。由于本发明可通过二值化激活电路对输出电流信号与基准信号进行比较，获得数字信号，相比于现有的需通过ADC对模拟电流信号进行模数转换获得数字信号，本发明可通过将输出电流信号与基准信号进行比较的方式获得数字信号，无需使用ADC，进而可降低系统功耗。
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公开(公告)号：CN116227564A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310123640.0
申请日：2023-02-02
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于IGZO双晶体管的人工突触实现方法及神经网络应用，所述人工突触神经网络包括：权重调整模块，与权重调整模块耦合连接的IGZO双晶体管无电容存储器阵列，以及与IGZO双晶体管无电容存储器阵列耦合连接的输入模块和输出模块；IGZO双晶体管无电容存储器阵列包括若干IGZO双晶体管无电容存储器单元，IGZO双晶体管无电容存储器单元由两个IGZO场效应晶体管器件组成，包括：写晶体管和读晶体管。本发明中的双晶体管无电容结构存储器可降低刷新频率和功耗。同时，双晶体管结构实现了权重写入和读取的分离，整体的外围读写电路设计和操作可以得到极大的简化。最后，使用IGZO晶体管可制备出柔性透明的逻辑电路，应用在可穿戴的人工智能设备等领域。
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公开(公告)号：CN117675313A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311614628.6
申请日：2023-11-29
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种自动化渗透测试方法、装置、设备及存储介质，属于渗透测试技术领域。本发明通过获取真实网络环境初始信息；将所述真实网络环境初始信息输入至预设自动化渗透测试智能体中，得到目标攻击动作；将所述目标攻击动作加载至目标网络环境，并接收所述目标网络环境反馈的反馈信息；基于所述反馈信息进行自动化渗透测试，通过本方案进行自动化渗透测试，不过度依赖人力资源，能够实现整个序贯渗透测试过程的自动化执行和精细化控制，提高测试的准确性和适应性，从而更有效地识别潜在的安全漏洞和威胁。
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公开(公告)号：CN117313806A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311470297.3
申请日：2023-11-06
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06N3/048 , G06N3/084 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种神经网络训练方法、装置、设备及存储介质。所述神经网络训练方法应用于神经网络训练系统，所述神经网络训练系统包括CAM电路和存储器阵列，所述神经网络训练方法包括以下步骤：获取待训练神经网络的训练阶段信息，根据所述训练阶段信息确定内存计算模式，所述内存计算模式包括正向传播模式和反向传播模式；根据所述内存计算模式生成所述CAM电路的控制信号；基于所述控制信号控制所述待训练神经网络训练过程中目标数据在所述存储器阵列中的数据流向。本发明上述方式能够实现神经网络训练过程中数据流的双向配置，完成神经网络正向传播和反向传播的计算加速，提高模型训练效率。
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