一种物联网环境下基于小样本学习的网络流量分类方法及系统

    公开(公告)号:CN113935398A

    公开(公告)日:2022-01-14

    申请号:CN202110999641.2

    申请日:2021-08-29

    Abstract: 本发明公开了一种物联网环境下基于小样本学习的网络流量分类方法及系统,包括训练阶段和分类阶段;训练阶段包括:对物联网设备流量样本进行统一处理;对训练数据进行学习训练,构建特征提取器模型和多个比较器模型;对多个比较器模型进行集成,形成集成比较器;分类阶段包括采集物联网设备流量并统一处理;根据训练阶段得到的特征提取器模型,对待分类流量样本与物联网设备流量支持集中样本进行特征提取;根据训练阶段得到的集成比较器对提取出的特征向量进行特征比较,从而对待分类的物联网设备流量设备类型进行判别。本发明可以进行快速学习的能力,从而解决在物联网设备数据不充足的情况下进行准确分类的问题。

    一种CAN总线风险检测方法和装置

    公开(公告)号:CN107666476B

    公开(公告)日:2021-06-04

    申请号:CN201710378097.3

    申请日:2017-05-25

    Abstract: 本发明提供了一种CAN总线风险检测方法和装置,该方法应用于连接到目标车辆的CAN总线接口的装置中,包括:接收用户输入的目标车辆的车型信息,在预先存储的各类车型的私有协议中查找用户输入的车型对应的私有协议;接收用户输入的新建任务请求,根据用户输入的车型对应的私有协议、新建任务请求携带的检测类型和检测目标建立新的检测任务;接收到启动所述检测任务的命令时,基于所述检测任务构造数据帧,通过目标车辆的CAN总线接口发送构造的数据帧到目标车辆的CAN总线系统;接收目标车辆的CAN总线系统返回的响应信息,根据响应信息生成检测报告并输出。本发明能够检测出车辆的CAN总线系统存在的安全风险。

    基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统

    公开(公告)号:CN108052535B

    公开(公告)日:2021-02-05

    申请号:CN201711132235.6

    申请日:2017-11-15

    Abstract: 本发明涉及一种基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统,包括:根据层次聚类算法对包含视觉特征的数据集进行层次聚类以获得聚类树,并根据聚类阈值确定该聚类树中各类别的聚类中心;根据该处理器个数和该聚类中心的个数,建立该聚类中心到各处理器的映射,以在各处理器的本地内存中建立哈希表;根据用户输入的查询数据与各聚类中心的距离,选择多个聚类中心所对应的哈希表作为待查表项;在每个待查表项上计算查询数据的哈希值,选择与查询数据哈希值相同的数据作为查询结果的候选点,通过计算该候选点与该查询数据之间的距离,对该候选点进行筛选得到查询结果。由此本发明可显著地提高查询效率,应对千万规模的数据检索。

    一种微博突发话题检测方法及装置

    公开(公告)号:CN106294333B

    公开(公告)日:2019-10-29

    申请号:CN201510236634.1

    申请日:2015-05-11

    Abstract: 本发明提供一种微博突发话题检测方法及装置,用以解决目前微博突发话题难以识别的问题,该方法包括,提取指定的微博数据集合中的特征项,特征项为包含具体语义的语言单元;确定特征项在微博数据集合的文本中的流通度以及特征项当前的热度;以流通度为质量参数项,以热度为位置参数项对特征项进行动力学建模,得到特征项的当前能量和加速度;在得到的能量以及加速度分别大于第一预设值以及第二预设值时,检测突发特征项;根据检测到的突发特征项在同一条微博中同时出现的情况计算突发特征项之间的互信息;当互信息大于第三阈值时,对突发特征项进行合并,得到突发话题,该方案能够提高微博突发话题检测的准确率。

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