基于异步联邦学习的工业互联网入侵检测方法

    公开(公告)号:CN119254525A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202411501482.9

    申请日:2024-10-25

    Abstract: 本发明公开了基于异步联邦学习的工业互联网入侵检测方法,首先初始化模型并选举委员会领导者节点,下发到工业边缘节点;每个工业边缘节点根据自己本地的数据训练后得到自己的局部模型并上传;委员会领导者节点根据聚合因子,为各局部模型分配适当的权重聚合重新形成新的全局模型,循环训练直到满足需要训练的次数,得到训练完成的工业联邦入侵检测模型,最后将待测工业互联网流量输入到模型中得到检测结果。本发明将区块链融入工业联邦入侵检测中以应对工业联邦入侵检测模型面临的单点故障、模型构建不可信等问题,兼顾了检测效果和抗攻击能力,有助于筑牢工业互联网安全防线。

    一种融合空域纹理差异和频域信息的深度伪造检测方法

    公开(公告)号:CN118968269A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202411041806.5

    申请日:2024-07-31

    Abstract: 本发明公开了一种融合空域纹理差异和频域信息的深度伪造检测方法,该方法首先对输入图像进行预处理得到人脸图像;其次分别将人脸图像输入上分支网络、下分支网络以提取伪造图像空域中的纹理差异信息、频域潜在伪影信息,并输出特征图;然后特征图投影为特征块并与CLS令牌拼接,输出特征向量作为特征融合模块的输入,得到经过特征融合后的CLS_S令牌与CLS_F令牌;最后将CLS_S令牌与CLS_F令牌作为多层感知器的输入获得分类结果并输出。本发明结合空域纹理差异和频域信息做为分类依据,经过交叉注意力机制进行特征融合后对真伪图像进行分类,具有更优的检测性能和泛化能力。

    一种基于深度学习的工业互联网多阶段攻击检测方法

    公开(公告)号:CN116962062A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310964428.7

    申请日:2023-08-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的工业互联网多阶段攻击检测方法,方法如下:首先,通过网络拓扑结构识别出具有多阶段攻击行为的高风险节点,并赋予其较高的权重;其次,将时间序列特征作为训练模型的输入,检测攻击行为;最后,基于上述的模型训练,分析不同阶段之间的相关性,获得里程碑式特征,完成多阶段异常攻击行为分析。本发明采用上述的一种基于深度学习的工业互联网多阶段攻击检测方法,支持工业复杂场景中依据阶段不同,攻击性不同等的异常攻击行为分析检测,同时使运算效率成倍提升,通过对工业攻击行为双向信息的分析,使模型兼顾“过去与未来”的双重信息,同时获得比所有最先进的解决方法更好的检测精度。

    一种热加工铸造用铸件防缩孔装置

    公开(公告)号:CN114749611B

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202210255294.7

    申请日:2022-03-16

    Abstract: 本发明公开了一种热加工铸造用铸件防缩孔装置,涉及砂型铸造设备技术领域,一种热加工铸造用铸件防缩孔装置,包括模具和把手,所述模具由上模板和下模板构成,所述下模板的顶部设有上模板,所述上模板与下模板对应设置,所述上模板和下模板的侧面均对应设有数量相同且位置对应的把手,所述上模板和下模板中间设有浇铸腔,所述上模板的顶部设有浇铸孔,所述滑轨上设有滑动连接的除气泡浇铸装置,所述出气泡浇铸装置由传动机构、旋转装置和震荡装置构成;本发明结构简单合理,可以有效的在浇铸前对金属液体进行排气泡处理,并且可以有效的解决金属液体内气泡较难上浮的问题,从而使得浇铸出来的铸件减少缩孔的产生。

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