异常检测装置、异常检测方法以及异常检测程序

    公开(公告)号:CN118476203A

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202180104921.0

    申请日:2021-12-15

    Inventor: 山中友贵

    Abstract: 异常检测装置向使用正常数据分组进行学习而得的BERT模型输入正常数据分组,取得进行该正常数据分组的编码时针对各字节位置的注意力的大小。接着,异常检测装置基于所取得的各字节位置的注意力的大小,对正常数据分组的重要字节位置进行随机采样。然后,异常检测装置通过将随机采样的重要字节位置改写为随机字节来生成伪异常数据分组。之后,异常检测装置基于正常数据分组群和伪异常数据分组群的异常程度,决定用于检测异常数据分组的异常程度的阈值。之后,异常检测装置使用所决定的异常程度的阈值来检测异常数据分组。

    检测系统、检测方法以及检测程序

    公开(公告)号:CN118339555A

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202180104697.5

    申请日:2021-12-16

    Abstract: 检测系统具有节点(50)和验证服务器(100)。节点(50)基于从验证服务器(100)接收到的种子生成多个随机值,基于第一存储器内容的由生成的多个随机值确定的区域的信息生成响应,并将生成的响应发送到验证服务器(100)。验证服务器(100)基于种子生成多个随机值,并且基于第二存储器内容的由生成的多个随机值确定的区域的信息生成验证用响应。验证服务器(100)判定从节点接收到的响应与验证用响应是否一致,并输出判定结果。

    检测装置、检测方法以及检测程序

    公开(公告)号:CN117280357A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202180098115.7

    申请日:2021-05-28

    Abstract: 取得部(15a)取得作为检测对象的数据和正常的基准数据。计算部(15b)计算取得的所述数据与所述基准数据之间的LPIPS(Learned Perceptual Image Patch Similarity:学习感知图像块相似度)距离。分类部(15d)使用如下模型来取得要分类的数据,该模型使用计算出的所述LPIPS距离来将取得的所述数据分类为干净样本(Clean Sample)或对抗样本(Adversarial Example)。

    推定装置、推定方法以及程序
    24.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117063440A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202180095438.0

    申请日:2021-03-09

    Inventor: 山中友贵

    Abstract: 推定装置(1)具备:转换部(21),其使用将数据包数据转换为矢量数据的模型,将异常数据包数据(15)转换为异常矢量数据(16),所述矢量数据使所述数据包数据的各字节与表示各字节的值的特征的各矢量对应起来;提取部(23),其从使用上述模型转换多个正常数据包数据而得的多个正常矢量数据中,提取异常矢量数据(16)的相似度相对高的正常矢量数据(17);推定部(24),其根据异常矢量数据(16)的各字节所对应的矢量与提取出的正常矢量数据(17)的各字节所对应的矢量的相似度,推定异常数据包数据(15)中的异常字节。

    评价装置和评价方法
    25.
    发明授权

    公开(公告)号:CN112425123B

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN201980040020.2

    申请日:2019-06-18

    Inventor: 山中友贵

    Abstract: 评价装置(1)具有:受理部(120),其受理评价对象的通信数据的输入;以及评价部(123),其使用学习正常初始学习数据的概率密度的特征而得到的学习数据用VAE模型(111)和学习在评价处理的过程中被检测为异常的正常过检测数据的概率密度的特征而得到的过检测用VAE模型(112)来估计评价对象的通信数据的概率密度,根据估计出的概率密度来对评价对象的通信数据是否存在异常进行评价。

    检测装置、检测方法及检测程序

    公开(公告)号:CN113196707A

    公开(公告)日:2021-07-30

    申请号:CN201980082938.3

    申请日:2019-12-03

    Inventor: 山中友贵

    Abstract: 检测装置(10)具有:模型取得部,其从存储部取得一个以上的与监视对象的通信设备中配备的功能对应的正常通信模型,该存储部存储用于对通信设备中配备的每个功能判断配备该功能的通信设备的通信是否正常的正常通信模型;模型结合部,其结合所取得的一个以上的正常通信模型;以及检测部,其使用所结合的正常通信模型,对监视对象的通信设备的通信进行监视,检测所述通信的异常。

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