一种兼容4G和5G网络的防范诈骗电话的系统与方法

    公开(公告)号:CN110719592A

    公开(公告)日:2020-01-21

    申请号:CN201910992033.1

    申请日:2019-10-18

    Abstract: 一种兼容4G和5G网络的防范诈骗电话的系统与方法,包括:业务管理装置,将通话检测策略数据下发给汇聚装置,并接收汇聚装置上传的呼叫数据;汇聚装置,根据通话检测策略数据,从样本数据中提取特征信息,并加密,再将加密后的通话检测策略数据和特征信息发给各个前端接入装置;同时,将各个前端接入装置发来的呼叫数据还原后回传给业务管理装置;前端接入装置,根据收到的通话检测策略数据,对触发至核心网元的呼叫进行信令的实时解析,并将符合通话检测策略的呼叫数据回传给汇聚装置。本发明属于信息技术领域,能构建一套兼容4G并适配5G分组化、扁平化网络下的诈骗电话防范网络,保障不断演进的电信网络架构下的通信安全。

    一种基于联邦学习模型的训练方法

    公开(公告)号:CN117035058A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202310971765.9

    申请日:2023-08-03

    Abstract: 本发明属于联邦学习领域,提供了一种基于联邦学习模型的训练方法,包括以下步骤:S11,定义问题:确定需要解决的机器学习问题、本地数据的来源、以及参与联邦学习的设备或节点;S12,模型选择和初始化:选择相应的模型,并在所有的本地设备或节点上初始化相应的模型,并下发至所有用户端;S13,本地训练:每个本地设备或节点使用其本地数据集对初始化的模型进行训练,得到一个本地模型;S14,模型聚合:在中央服务器上聚合本地模型;本发明通过在每个本地设备或节点都可以进行本地模型的训练和更新,进一步分散计算负载,提高训练速度和效率;通过设定停止条件来控制模型更新的频率,进而避免过度拟合等问题。

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