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公开(公告)号：CN113537518B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110816401.4
申请日：2021-07-19
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的模型训练方法及装置、设备、存储介质。本发明通过服务端发送广播训练请求至每一客户端设备，每一客户端设备根据接收到的广播训练请求和竞价策略确定各自客户端设备的出价，并分别发送各自客户端设备的出价至服务端；然后服务端根据接收到的每一客户端设备的出价，选取预设数量的目标客户端设备，并发送目标客户端设备的标识和第一全局模型至每一客户端设备；进而若客户端设备的标识和目标客户端设备的标识匹配，则该客户端设备作为目标客户端设备，并由目标客户端设备根据其本地样本数据集对第一全局模型进行训练；解决了现有技术中基于联邦学习的模型训练效率低的问题。
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公开(公告)号：CN113489604B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110707656.7
申请日：2021-06-24
IPC: H04L41/14 , H04L41/12 , H04L41/082 , H04L43/0829 , H04L43/0852 , G06F9/455
Abstract: 本发明公开一种网络仿真方法，所述方法包括以下步骤：构建目标网络拓扑结构；获取所述目标网络拓扑结构的目标网络参数；基于所述目标网络参数和最佳估计网络参数，获得配置网络参数；利用所述配置网络参数对所述目标网络拓扑结构进行控制。本发明还公开了一种网络仿真装置、终端设备以及计算机可读存储介质。利用本发明的网络仿真方法，获得的配置网络参数的准确率较高，网络仿真的真实性较好。
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公开(公告)号：CN115174518B
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202210671803.4
申请日：2022-06-15
IPC: H04L61/103 , H04L61/3015 , H04L61/4511 , G06F16/172 , G06F16/16 , G06F16/14 , G06F16/11 , H04L101/30
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公开(公告)号：CN115134229B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202210761619.9
申请日：2022-06-30
IPC: H04L41/0803 , H04L41/082 , H04L41/084 , H04L41/0659 , H04L43/0805
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公开(公告)号：CN113489604A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110707656.7
申请日：2021-06-24
Abstract: 本发明公开一种网络仿真方法，所述方法包括以下步骤：构建目标网络拓扑结构；获取所述目标网络拓扑结构的目标网络参数；基于所述目标网络参数和最佳估计网络参数，获得配置网络参数；利用所述配置网络参数对所述目标网络拓扑结构进行控制。本发明还公开了一种网络仿真装置、终端设备以及计算机可读存储介质。利用本发明的网络仿真方法，获得的配置网络参数的准确率较高，网络仿真的真实性较好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118921190B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202410918446.6
申请日：2024-07-09
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请实施例提供了一种网络威胁情报处理方法、装置、电子设备以及存储介质，属于网络安全技术领域。该方法包括：基于预先设定好的抽取模型，对获取到的样本情报信息进行三元组特征抽取，得到正样本和负样本；利用初始的生成器得到扩增更新后与正样本数量匹配的负样本；利用初始的判别器对正样本和数量扩增后的负样本进行判别，并根据判别结果对生成器和判别器进行训练，得到训练后的判别器；获取目标情报信息，并基于抽取模型，对目标情报信息进行三元组特征抽取，得到正信息和负信息；将正信息和负信息输入训练后的判别器中，得到目标抽取信息。本申请能够提高对网络威胁情报中各命名实体之间关系抽取的准确度和效率。
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公开(公告)号：CN119628854A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411197781.8
申请日：2024-08-28
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请提供了一种基于溯源图的入侵检测方法，包括：获取系统日志的结构化数据，提取特征信息，以生成系统溯源图，系统溯源图中包含每个实体特征信息对应节点和每个交互特征信息对应的边，并删除系统溯源图中良性交互信息对应的边，得到缩减溯源图；根据缩减溯源图中每个边的交互特征方向确定每个节点的遮掩结构编码，基于遮掩结构编码、缩减溯源图中每个节点以及每个边对应的特征信息进行模型训练，得到节点分类模型，以检测出待检测溯源图中的入侵节点，其中，本申请可以有效去除良性交互信息和无关节点的干扰，以进行模型训练，能够有效提高基于溯源图的入侵检测方法的精度和效率，进而实现大规模溯源图处理。
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公开(公告)号：CN119276538A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411255546.1
申请日：2024-09-06
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L9/40 , H04L43/04 , G06F18/2433 , G06F18/214
Abstract: 本申请实施例提供了一种恶意流量检测方法、装置、计算机设备及可读存储介质。方法包括：基于多个网际协议地址以及多个网际协议地址之间的数据流交互关系，建立待检测流量对应的流间交互图；对任意两个网际协议地址之间的每条第一数据流进行重构处理，得到第二数据流；对第二数据流包含的多个数据包进行特征聚合，得到第二数据流在流间交互图中对应的边特征；根据至少一个第一数据流和对应的第二数据流，生成每个网际协议地址在流间交互图的节点特征；通过第一目标模型对每个边特征进行识别得到第一恶意流量检测结果，通过第一目标模型对每个节点特征进行识别得到第二恶意流量检测结果。以此，能够提高对恶意流量检测的准确性。
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公开(公告)号：CN117540730B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311316116.1
申请日：2023-10-10
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F40/279 , G06F18/24 , G06F16/33 , G06F40/216
Abstract: 本申请实施例提供了一种文本标注方法和装置、计算机设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取原始文本和原始标注信息；对原始文本分类得到自动标注信息；接收由标注端对原始文本扩展得到同义文本，根据自动标注信息对同义文本筛选的扩展文本；将扩展文本和原始文本拼接得到候选文本，将自动标注信息和原始标注信息拼接得到候选标注信息；获取候选文本中候选标注信息的标注类别数量；根据标注类别数量对候选标注信息筛选得到目标标注信息；获取目标标注信息的标注比例；若标注比例低于预设比例阈值，生成反馈信息至专家系统以接收专家标注信息；将专家标注信息和候选文本组合得到目标文本数据。本申请实施例能够提高文本标注质量。
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公开(公告)号：CN117313695B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202311138419.9
申请日：2023-09-01
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F40/205 , G06F40/237 , G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/35 , G06F21/62
Abstract: 本申请实施例提供了一种文本敏感性检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，属于智能识别技术领域。该方法包括：获取待检测文本内容；对待检测文本内容进行脱敏处理得到多个脱敏文本；根据预设的AC自动机对各个脱敏文本进行匹配处理，在脱敏文本匹配为独立性敏感文本的情况下，根据预训练的上下文敏感信息检测模型对相应的脱敏文本进行检测处理得到检测结果；在检测结果表征对应的脱敏文本为上下文敏感文本的情况下，对脱敏文本进行屏蔽处理；在检测结果表征对应的脱敏文本不为上下文敏感文本的情况下，输出脱敏文本。本申请实施例使得文本敏感性检测的过程更加稳定可靠。
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