-
公开(公告)号：CN113139593B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110417738.8
申请日：2021-04-19
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L69/22 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开了一种基于对话分析的工控协议报文分类方法，包括：从工控网络中获取多个包括请求报文和响应报文的对话报文。并使用序列比对算法对每个对话报文中的请求报文和响应报文进行比对处理，以获取与该对话报文对应的对齐请求报文和对齐响应报文，针对每个对话报文而言，对其对应的对齐请求报文和对齐响应报文进行逐字节比对处理，以生成该对话报文对应的状态序列，根据所有对话报文对应的状态序列对所有对话报文进行排序，以得到排序后的多个对话报文；针对排序后的多个对话报文而言，依次取出每个对话报文。本发明能够解决现有基于频繁序列的报文分类方法和基于聚类算法的报文分类方法均难以提取工控协议报文中类别标识的技术问题。
-
公开(公告)号：CN113139598B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110434602.8
申请日：2021-04-22
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进智能优化算法的入侵检测方法，包括：获取数据集，使用z‑score方法对数据集进行标准化处理，以得到标准化处理后的数据集；通过改进智能优化算法优化核极限学习机模型的惩罚系数C和核系数γ，并得到优化后的核极限学习机模型；对优化后的核极限学习机模型进行训练，以得到训练好的核极限学习机模型，并使用训练好的核极限学习机对数据集进行分类，以得到分类结果。本发明能够解决现有基于单种智能优化算法的入侵检测方法存在的收敛速度慢、容易陷入局部最优陷阱、以及全局搜索能力不强的技术问题；以及现有基于多种智能优化算法的入侵检测方法存在的算法迭代效率低、计算精度差的技术问题。
-
公开(公告)号：CN113139593A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110417738.8
申请日：2021-04-19
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对话分析的工控协议报文分类方法，包括：从工控网络中获取多个包括请求报文和响应报文的对话报文。并使用序列比对算法对每个对话报文中的请求报文和响应报文进行比对处理，以获取与该对话报文对应的对齐请求报文和对齐响应报文，针对每个对话报文而言，对其对应的对齐请求报文和对齐响应报文进行逐字节比对处理，以生成该对话报文对应的状态序列，根据所有对话报文对应的状态序列对所有对话报文进行排序，以得到排序后的多个对话报文；针对排序后的多个对话报文而言，依次取出每个对话报文。本发明能够解决现有基于频繁序列的报文分类方法和基于聚类算法的报文分类方法均难以提取工控协议报文中类别标识的技术问题。
-
公开(公告)号：CN112965970A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110305980.6
申请日：2021-03-22
Applicant: 湖南大学 , 湖南匡安网络技术有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/2455 , H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于哈希算法的异常流量并行检测方法，包括：设备源向目标服务器发起请求；中央管理核拦截、清洗数据包，并向各检测内核派发需检测的数据包信息；各检测内核对总规则库进行均分，得到负责匹配的子规则库；检测内核根据哈希算法分散得到每次检测的数据包编号，其中哈希函数的键值由本内核编号、检测内核总数、数据包总数、该核已检测数据包数及冲突次数计算得到。本发明能提高规则库并行情况下的模式匹配效率，通过多核协作增加单位时间内检测的流量包数量，解决规则库过大带来的检测速率底下的问题，在降低漏报率的同时提高检测速率，更快进行异常报警，从而采取相应措施。
-
公开(公告)号：CN114881976B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202210507715.0
申请日：2022-05-11
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本申请涉及一种股骨肱骨标准切面图像确定方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取检测对象的超声切面图像；提取超声切面图像的切面结构特征；若根据切面结构特征，初步判定超声切面图像为标准切面图像，则提取超声切面图像的骨头结构轮廓，得到骨头结构轮廓的位置信息；若根据骨头结构轮廓的位置信息判定骨头结构轮廓完整，则将超声切面图像作为目标标准切面图像。整个方案通过获取超声切面图像的切面结构特征，根据切面结构特征进行初步标准切面图像判断，当超声切面图像为初步标准切面图像时，提取骨头结构轮廓，进而根据骨头结构轮廓进行骨头轮廓完整性判断，通过两次判断来获取标准切面图像，提高了标准切面图像确定的准确性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118823645A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410955253.8
申请日：2024-07-17
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V20/40 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种应用于文本模态缺失场景下的多模态情感识别方法，包括：获取待检测者的视频与音频，对获取的视频和音频分别进行预处理，以分别获取多个预处理后的人脸视频关键帧和多个梅尔频率倒谱系数MFCC特征，将预处理后的多个人脸视频关键帧和MFCC特征成对输入至预先训练好的情感识别模型中，以获取待检测者的多个情感类别，并对得到的多个情感类别进行One‑Hot编码，以获取多个向量作为最终的情感识别结果。本发明能够解决现有多模态情感识别方法由于文本模态数据在工业场景下难以获取，直接导致情感识别准确率降低的技术问题。
-
公开(公告)号：CN118429689A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410383783.X
申请日：2024-04-01
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/094 , G06N3/045 , G06N3/0475
Abstract: 本申请涉及一种基于注意力频域GAN的对抗性仿真攻击方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，其中，方法包括：获取原始示例，并将原始示例解构得到原始低频分量和原始高频分量；分别生成具有关键扰动的低频分量和进行随机分布的高频分量、并进行重构处理，得到重构后的对抗示例；分别产生鉴别图像损失函数、攻击结果损失函数、以及始示例和对抗示例之间的L2范式损失函数，基于产生的损失函数构建组合损失函数；根据组合损失函数训练注意力频域GAN模型直至模型收敛，得到注意力频域对抗示例生成模型，并根据注意力频域对抗示例生成模型生成各种受扰动的对抗示例进行仿真攻击。
-
公开(公告)号：CN118158149A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410203140.2
申请日：2024-02-23
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L45/028 , H04L45/16 , H04L67/563
Abstract: 本申请涉及一种基于节点池的动态路由代理方法与系统，其中，方法包括：接收源节点请求报文，从节点池中随机选取n个代理节点；依次建立相邻代理节点之间的代理通道；基于相邻代理节点之间的代理通道，且以源节点请求报文为初始负载数据逐层封装构建，得到封装了n层的代理请求报文；将封装了n层的代理请求报文下发，由n个代理节点依次对接收到数据进行解封装取出对应的负载数据并下发，直至将源节点报文发送至目标节点；获取目标节点基于相邻代理节点之间的代理通道反馈回的响应报文，将响应报文反馈至源节点。整个方案可以确保源节点的真实地址无法被追踪。
-
公开(公告)号：CN118133172A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410078179.6
申请日：2024-01-19
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06F40/30 , G06V20/40 , G06V40/16 , G10L25/63
Abstract: 本发明公开了一种基于多视角交互表征的多模态情感分类方法，其特征在于，包括：获取待分析的多模态数据，包括多个文本、多个音频和多个视频，对待分析的多模态数据进行预处理，以得到预处理后的多模态数据，对预处理的多模态数据进行数据格式规范化处理，以得到每个文本的id列表和掩码模板，以及每个音频的规范化数据和每个视频的规范化数据，将文本的id列表和掩码模板、以及音频和视频的规范化数据输入预先训练好的基于多视角交互表征的多模态情感分类模型中，以得到多模态数据对应的情感标签。本发明能够解决现有基于深度学习的多模态情感分类方法由于忽略了模态在不同交互状态下的多视角情感线索，而导致重要的情感信息无法被捕捉的技术问题；以及由于对跨模态间的情感信息交互不够充分，导致多模态情感分类任务精度不高的技术问题。
-
公开(公告)号：CN117668376A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311703481.8
申请日：2023-12-12
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种基于最短路径和关键字匹配的稀疏子图查询方法，包括：接收稀疏子图查询请求，并根据该稀疏子图查询请求获取真实社交网络数据集，提取其中的顶点和边数据，并根据提取的顶点和边数据建立无向无权属性图，并从建立的无向无权属性图中选取部分顶点以得到查询顶点集合VQ，从外部获取子图规模约束s，并初始化已选择顶点集合UI为空集，初始化候选顶点集合UL等于从真实社交网络数据集中提取的全部顶点的总数与查询顶点集合VQ之间的差值；本发明能解决现有的稀疏子图查询方法由于需要设置参数值对子图稀疏程度进行约束，导致的用户操作难度大，无法得到理想结果或是最优解的技术问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
111
records
(took 0.022 seconds)
