一种用于电力监测的抗干扰通信系统及工作方法

    公开(公告)号:CN119254268A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202411439984.3

    申请日:2024-10-15

    Abstract: 本发明涉及电力设施技术领域,具体为一种用于电力监测的抗干扰通信系统及工作方法,其中的数据采集模块用于获取被监测电力系统的运行数据并预处理;通信安全认证模块被配置为:对经过预处理并传输的数据进行加密,并对每一项访问数据的终端进行安全认证;天线智能控制模块依据预处理后的数据确定关于信号输出端与信号接收端之间的传输方向及角度,并进行相应的调控;自适应调节模块被配置为:接收预处理后的数据,利用分析操作,在传输波段的范围内检测干扰数据,通过筛选得到所需的扩展频谱,将扩展频谱的指令传输至合成器中进行控制,利用频谱的调节操作实现抗干扰。

    一种恶意代码溯源方法、系统、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115906083A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211489368.X

    申请日:2022-11-25

    Abstract: 本申请实施例提供了一种恶意代码溯源方法、系统、设备及存储介质,用以解决现有的APT恶意代码攻击溯源分析准确率较低的技术问题。方法包括:实时收集正在进行攻击的APT恶意代码组织数据;将所述正在进行攻击的APT恶意代码组织数据输入预先训练的恶意代码组织溯源模型中,输出预测的APT恶意代码组织溯源结果;其中,所述恶意代码组织溯源模型是通过反汇编语言训练的。本申请将实时攻击的恶意代码转化为Asm2Vec函数所需类型,语义表示学习模型Asm2Vec揭示恶意代码汇编语言之间语义关系,不需要任何先验知识,也不需要数据之间的正确映射。只需在向量库中搜索即可实现同源分析,以针对特定组织的攻击实时精确防御。

    一种基于自然语义处理和深度学习的敏感信息提取方法

    公开(公告)号:CN115718792A

    公开(公告)日:2023-02-28

    申请号:CN202211270245.7

    申请日:2022-10-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于自然语义处理和深度学习技术的敏感信息提取方法,可对大规模非结构化数据中的敏感信息进行提取。首先,从互联网中下载多个是文本文件,对不同格式的富文本文件使用开源工具进行解析;之后,对解析后的文本文件,使用正则匹配算法对具有可预测模式的敏感信息进行提取;其次,使用自然语义处理模型‑BERT实现词嵌入并生成词向量,结合深度学习算法‑具有注意力机制的双向长短期记忆网络(ABi‑LSTM)构建文本序列分类模型;最后,使用训练好的ABi‑LSTM模型对文本序列进行敏感信息提取。过程中,对文本序列进行标签操作采用BIO打标签策略。本发明的目的在于提出一针对非结构化数据的敏感信息提取方法,确保敏感信息提取的准确性。

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