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公开(公告)号：CN112595898A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011421303.2
申请日：2020-12-07
IPC: G01R27/26 , G01N23/00 , G06N20/00 , H04B17/309
Abstract: 本发明公开了一种基于Wi－Fi信号测量液体复介电常数的方法，包括：获取Wi－Fi信号发射器发射的Wi－Fi信号，并对所述Wi－Fi信号进行预处理操作，得到所述Wi－Fi信号的信道状态信息；其中，所述Wi－Fi信号包括经过待测液体的Wi－Fi信号和未经过待测液体的Wi－Fi信号；将所述信道状态信息进行降噪处理，得到至少一组稳定的幅度比值和相位差值；将所述幅度比值和相位差值通过预设的数据处理模块，并将处理的结果通过机器学习算法，判断得出待测液体的复介电常数。通过本发明，能够得到液体的复介电常数，进而可将复介电常数用于对液体类别、含量的检测，在满足液体检测的同时，降低了液体识别的成本。
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公开(公告)号：CN111400715B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010497275.6
申请日：2020-06-04
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明公开了一种分类引擎诊断方法，包括：通过待检测分类引擎，确定各个恶意代码家族对应的原型样本；将各个原型样本输入预训练的加壳分类器，以获得各个原型样本对应的加壳映射向量；基于所述加壳映射向量，确定待检测分类引擎对各个恶意代码家族的依赖程度。本发明还公开了一种分类引擎诊断装置及计算机可读存储介质。本发明通过加壳映射向量准确确定分类引擎对各个恶意代码家族的依赖程度，使得分类引擎能够根据各个恶意代码家族的依赖程度准确区分加壳的恶意代码文件，同时通过根据依赖程度调整分类引擎，降低分类引擎对各个恶意代码家族的依赖程度，提高分类引擎对恶意代码文件的检测的准确性。
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公开(公告)号：CN111400715A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010497275.6
申请日：2020-06-04
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明公开了一种分类引擎诊断方法，包括：通过待检测分类引擎，确定各个恶意代码家族对应的原型样本；将各个原型样本输入预训练的加壳分类器，以获得各个原型样本对应的加壳映射向量；基于所述加壳映射向量，确定待检测分类引擎对各个恶意代码家族的依赖程度。本发明还公开了一种分类引擎诊断装置及计算机可读存储介质。本发明通过加壳映射向量准确确定分类引擎对各个恶意代码家族的依赖程度，使得分类引擎能够根据各个恶意代码家族的依赖程度准确区分加壳的恶意代码文件，同时通过根据依赖程度调整分类引擎，降低分类引擎对各个恶意代码家族的依赖程度，提高分类引擎对恶意代码文件的检测的准确性。
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公开(公告)号：CN110597598A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910870048.0
申请日：2019-09-16
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院 , 鹏城实验室
Abstract: 本发明属于虚拟机的技术领域，具体涉及一种云环境中的虚拟机迁移的控制方法，包括遍历全部服务器，并检测服务器的状态；当服务器处于关闭状态时，则检测服务器上是否运行着虚拟机；若检测到虚拟机运行，则将全部的虚拟机加入迁移列表；当服务器处于开启状态时，则计算服务器的资源利用率，判断服务器是否需要迁移；根据迁移列表对虚拟机进行迁移。本发明减少控制系统的运算量，提高系统的运转效率，还能提高服务器资源的利用率。
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公开(公告)号：CN110557288A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910869018.8
申请日：2019-09-16
Applicant: 鹏城实验室 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种基于OpenStack的网络可视化编辑与自动化部署系统，包括前端和后端，所述前端用于为用户提供一个界面以实现对网络拓扑图的快速创建；所述后端用于将所述网络拓扑图解析出的信息导入，在OpenStack云平台上创建与所述网络拓扑图对应的虚拟网络层和模拟网络层，以及将物理网络层和所述模拟网络层分别与所述虚拟网络层进行互联，与现有技术相比，本发明通过“物理-虚拟-模拟”三层网络的虚实互联，使网络拓扑图搭建出的网络环境更逼真，更接近实际网络的效果，有效提高了仿真的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117332039B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202311218607.2
申请日：2023-09-20
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本申请实施例提供文本检测方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：利用预设检测词表初步将包含敏感词的检测文本筛选出来，再利用多个安全检测模型对初筛后的检测文本更细粒度的合规性判断，得到表征合规性的检测得分，这里检测得分越高表征检测文段的安全性越高。在后续检测过程中，本实施例并不仅简单地将所有检测文段的检测得分通过作为合规性结果，而是预留一定的冗余，虽然一些检测文段的检测得分没有通过，但是其数量较少，则也可以认为其合规。通过多阶段检测，从粗粒度到细粒度进行合规判断，能够在整体上降低检测文本被误检的概率。
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公开(公告)号：CN117332038B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202311214190.2
申请日：2023-09-19
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/216
Abstract: 本申请实施例提供了一种文本信息检测方法、装置、设备和存储介质，通过获取待测文本的至少一个单词序列；然后基于文本词在单词序列中的单词权重，生成单词序列的权重序列，并根据权重序列在文本词中选取掩码词，根据掩码词生成单词序列的掩码序列，并将掩码序列输入至少一个第一检测模型进行第一检测处理，得到掩码序列的第一检测得分，并基于第一检测得分得到掩码序列的检测概率向量；接下来将每个单词序列对应的检测概率向量依次输入第二检测模型进行第二检测处理，得到第二检测得分，并基于第二检测得分得到待测文本的检测结果，从而提高文本信息检测的准确度。
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公开(公告)号：CN115776401B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202211471171.3
申请日：2022-11-23
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学 , 鹏城实验室
IPC: H04L9/40 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/045 , G06N5/02
Abstract: 本发明提供了基于少样本学习对网络攻击事件进行溯源的方法、装置，通过应用少样本学习技术处理APT组织的小规模数据，从而实现对网络攻击事件的APT组织溯源，基于已有的APT组织的数据构建APT组织攻击事件的表示矩阵；基于神经网络构建相似度匹配模型并进行训练；基于少样本学习技术，将已有完整的APT组织的数据构建为支撑集；使用预训练好的相似度匹配模型,计算由小规模的APT组织数据作为支撑集的每个组织的每个攻击事件的表示矩阵与目标攻击事件的表示矩阵之间相似度；将每个APT组织的多个攻击事件与目标攻击事件的相似度的平均值，作为目标攻击事件归属为对应APT组织时的关联紧密度数值，根据关联紧密度数值的大小，确定目标攻击事件的源头APT组织。
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公开(公告)号：CN117354165A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311160386.8
申请日：2023-09-07
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请实施例提供了一种网络靶场资源共享方法、系统、电子设备及存储介质，属于网络安全领域。方法包括：获取用于构建靶场的多个原子资源，并对多个原子资源进行一致性描述，得到每个原子资源对应的资源描述信息，其中，每个原子资源具有唯一对应的种类；对多个原子资源进行用途划分，将对应用途下的多个原子资源组成组合资源；基于至少一个组合资源建立第一网络靶场；响应于第二网络靶场的资源共享请求，在第一网络靶场中，确定对应的原子资源和组合资源中的至少一项为目标资源；根据目标资源下的各个资源描述信息生成资源共享信息，并向第二网络靶场发送资源共享信息。本申请能够降低网络靶场互联的工作量，提高资源共享的效率。
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公开(公告)号：CN117332038A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311214190.2
申请日：2023-09-19
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/216
Abstract: 本申请实施例提供了一种文本信息检测方法、装置、设备和存储介质，通过获取待测文本的至少一个单词序列；然后基于文本词在单词序列中的单词权重，生成单词序列的权重序列，并根据权重序列在文本词中选取掩码词，根据掩码词生成单词序列的掩码序列，并将掩码序列输入至少一个第一检测模型进行第一检测处理，得到掩码序列的第一检测得分，并基于第一检测得分得到掩码序列的检测概率向量；接下来将每个单词序列对应的检测概率向量依次输入第二检测模型进行第二检测处理，得到第二检测得分，并基于第二检测得分得到待测文本的检测结果，从而提高文本信息检测的准确度。
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