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公开(公告)号:CN119384666A
公开(公告)日:2025-01-28
申请号:CN202280097254.2
申请日:2022-07-19
Applicant: 日本电信电话株式会社
Inventor: 山田真德
IPC: G06F16/33
Abstract: 信息处理装置(100)具有取得部(121)、向量变换部(122)、测量部(123)、选择部(124)及执行部(125)。取得部(121)取得用户输入的第一字符串和表示技能的第二字符串。向量变换部(122)将由取得部(121)取得的第一字符串以及第二字符串变换为向量。测量部(123)测量由向量变换部(122)变换为向量的第一字符串的含义与第二字符串的含义之间的距离。选择部(124)基于由测量部(123)测量出的距离来选择技能。执行部(125)执行由选择部(124)选择的技能。
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公开(公告)号:CN112262387B
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN201980038762.1
申请日:2019-06-07
Applicant: 日本电信电话株式会社
Abstract: 检测装置(10)取得设备的网络日志以及主机日志。此外,检测装置(10)将网络日志转换为能够输入到多模态的生成模型的形式的网络特征量,该生成模型基于由概率变量表示的多个潜在变量生成输出数据。另外,检测装置(10)将主机日志转换为能够输入到生成模型的形式的主机特征量。此外,检测装置(10)将网络特征量和主机特征量中的至少一方输入到生成模型,计算输出数据。此外,检测装置(10)使用基于输出数据计算出的异常得分,进行设备的异常的检测。
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公开(公告)号:CN114127698A
公开(公告)日:2022-03-01
申请号:CN201980098475.X
申请日:2019-07-18
Applicant: 日本电信电话株式会社
Inventor: 山田真德
IPC: G06F13/00
Abstract: 学习装置(10)具有:取得部(11),其取得多个作为学习对象的正常通信数据;第1估计部(121),其学习正常通信数据,估计正常通信数据的概率密度,更新模型的参数;聚类部(122),其根据由第1估计部(121)估计出的概率密度对正常通信数据进行聚类;第2估计部(123),其按照由聚类部(122)聚类后的每个聚类进行学习,对参数的初始值使用在第1估计部(121)中已学习的参数,估计每个聚类的正常通信数据的概率密度,更新表示每个聚类的正常通信数据的概率密度的特征的模型的参数;以及整合部(124),其对估计出的每个聚类的概率密度进行整合。
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