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公开(公告)号：CN113162923A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110386728.2
申请日：2021-04-12
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于用户行为的用户可信度评估方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取用户与云计算服务交互过程中的信任属性信息，并计算所述用户在交互过程中的初始信任度；其中，信任属性信息包括安全信任属性信息、可靠信任属性信息和性能信任属性信息；跟踪用户的当前行为路径，并对当前行为路径与用户的频繁行为路径进行相似度计算，得到可信度系数；对初始信任度与可信度系数进行相乘运算，得到单次用户与云计算服务交互过程中的信任度；将所述单次用户与云计算服务交互过程中的信任度与时间衰减因子相结合进行计算，得到用户的综合可信度。本发明能够实现基于用户交互行为的用户身份可信度评估，同时还能提高用户可信度评估的准确性。
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公开(公告)号：CN113115327A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110239192.1
申请日：2021-03-04
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种网络性能动态优化的方法、装置、设备及存储介质，通过获取待优化区域的即时网络性能信息和预设的服务质量标准信息；根据即时网络性能信息和所述服务质量标准信息判断所述待优化区域的即时网络状态；根据所述即时网络状态调整并更新优先节点数量；通过判断出的不同即时网络状态对优先节点的数量调整，更新网络节点的数量网络性能进行优化，避免出现网络性能不满足用户需求的服务质量标准的风险或网络性能富余造成能耗和网络资源的浪费，实现网络性能、网络资源利用率以及网络能耗的均衡。
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公开(公告)号：CN112330055A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011324618.5
申请日：2020-11-23
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
Abstract: 本发明提供一种用户投诉预测方法和装置，方法包括：对用户投诉的样本和无标签样本进行重新标记，将用户投诉的样本标记为正样本，将无标签样本标记为负样本；将样本数据切分为训练数据和测试数据；采用集成学习算法对训练数据进行训练，得到用于预测样本为正样本概率的强分类器；将测试数据输入到强分类器，得到测试集合中每个样本属于正样本的概率；将测试集合中正样本概率大于第一阈值的样本作为第二正样本，将正样本概率小于第二阈值的样本作为第二负样本；将第二正样本和第二负样本输入到神经网络模型进行训练，得到用户投诉预测模型；将用户的实时话筒数据输入到用户投诉预测模型，预测用户投诉的概率。本发明保证了用户投诉预测的准确性。
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公开(公告)号：CN109145871A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811076485.7
申请日：2018-09-14
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种心理行为识别方法、装置与存储介质，方法，包括：检测预先采集的目标人脸图像的人脸特征，获取目标人脸图像的至少五个人脸特征点；根据目标人脸图像的人脸特征点以及预设的图像分块规则，对目标人脸图像进行切块处理，得到若干个图块；根据若干个图块，通过预先建立的卷积神经网络模型，获得目标人脸图像对应的情绪特征组合；根据获得目标人脸图像对应的情绪特征组合，通过预先建立的心理行为识别模型，获得目标人脸图像对应的心理行为识别结果。上述方法通过卷积神经网络模型提取目标人脸图像中表征的情绪特征组合，并对该情绪特征组合进行情绪组合识别，从识别出目标人脸图像中表征的心理行为，能够提高心理行为识别的准确性。
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公开(公告)号：CN117876799A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410269658.6
申请日：2024-03-11
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06V10/82 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种物流供应链品控缺陷检测方法及系统，其中方法包括：采集有关物流供应链品控的训练数据，并提取训练数据的缺陷特征；基于特征缺陷，构建混合检测模型；优化检测模型，得到最终模型；利用最终模型，完成物流供应链上的品控缺陷检测。本发明通过融合形变检测和穿透性破损检测两个神经网络模块，实现了对物流供应链纸箱包装的综合检测。本发明能够同时兼顾形变检测和穿透性破损检测，解决了目前方法只能单一处理这两个方面的问题。这将会进一步提高物流供应链纸箱包裹运输过程中的安全性和效率，为物流行业带来更大的便利和效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117932606B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410266168.0
申请日：2024-03-08
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F21/56 , G06F18/2135 , G06F18/243 , G08G1/01 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的智能交通车辆安全检测方法及系统，其中方法包括以下步骤：构建基于Transformer迁移学习的智能交通载体安全攻击检测模型，并分为数据预处理模块和安全检测模块两部分。对于智能交通车辆数据预处理部分，采用主成分分析和决策树方法，进行数据特征降维，剔除数据中大部分不相关特征，保留数据最关键的攻击特征以及时序特征。对于安全检测模型部分，则视其为一种目标检测任务，以判断智能交通车辆是否受到外部攻击。Transformer结合了多头自注意力机制和目标分类技术，多头自注意力机制可以很好的学习智能交通车载网络数据的时序特征，而目标分类技术则可以用于识别不同的入侵攻击数据类型。
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公开(公告)号：CN117932606A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410266168.0
申请日：2024-03-08
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F21/56 , G06F18/2135 , G06F18/243 , G08G1/01 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的智能交通车辆安全检测方法及系统，其中方法包括以下步骤：构建基于Transformer迁移学习的智能交通载体安全攻击检测模型，并分为数据预处理模块和安全检测模块两部分。对于智能交通车辆数据预处理部分，采用主成分分析和决策树方法，进行数据特征降维，剔除数据中大部分不相关特征，保留数据最关键的攻击特征以及时序特征。对于安全检测模型部分，则视其为一种目标检测任务，以判断智能交通车辆是否受到外部攻击。Transformer结合了多头自注意力机制和目标分类技术，多头自注意力机制可以很好的学习智能交通车载网络数据的时序特征，而目标分类技术则可以用于识别不同的入侵攻击数据类型。
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公开(公告)号：CN117876799B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410269658.6
申请日：2024-03-11
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06V10/82 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种物流供应链品控缺陷检测方法及系统，其中方法包括：采集有关物流供应链品控的训练数据，并提取训练数据的缺陷特征；基于特征缺陷，构建混合检测模型；优化检测模型，得到最终模型；利用最终模型，完成物流供应链上的品控缺陷检测。本发明通过融合形变检测和穿透性破损检测两个神经网络模块，实现了对物流供应链纸箱包装的综合检测。本发明能够同时兼顾形变检测和穿透性破损检测，解决了目前方法只能单一处理这两个方面的问题。这将会进一步提高物流供应链纸箱包裹运输过程中的安全性和效率，为物流行业带来更大的便利和效益。
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公开(公告)号：CN114866278B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202210298928.7
申请日：2022-03-25
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 暨南大学
IPC: H04L9/40 , H04L45/028
Abstract: 本发明提供了一种网络安全动态防御方法、装置、设备及介质，能够根据网络安全可靠性的大小动态调整网路的可行路径集合，并结合网络安全可靠性的变动方向动态调整网络通信的存活时隙，以此构建边缘计算网络下的网络可行路径集合，并采用随机选取通信路径的方式，在一定程度上降低了攻击者通过监听掌握通信路径后发起跟随攻击的可能性。
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公开(公告)号：CN114866278A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210298928.7
申请日：2022-03-25
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 暨南大学
IPC: H04L9/40 , H04L45/028
Abstract: 本发明提供了一种网络安全动态防御方法、装置、设备及介质，能够根据网络安全可靠性的大小动态调整网路的可行路径集合，并结合网络安全可靠性的变动方向动态调整网络通信的存活时隙，以此构建边缘计算网络下的网络可行路径集合，并采用随机选取通信路径的方式，在一定程度上降低了攻击者通过监听掌握通信路径后发起跟随攻击的可能性。
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