一种小样本恶意流量检测方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN116318778A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202211527530.2

    申请日:2022-11-30

    Abstract: 本发明涉及一种面向边缘智能网络的小样本恶意流量检测方法、装置及存储介质,其中方法包括:从已知物联网网络活动中收集并标记网络流量;对网络流量进行预处理和特征提取,并划分为选举集和辅助集;构建基于三重网络的度量学习模型,模型的输入为三元组,输出为嵌入层中特征向量的欧式距离;基于选举集和辅助集生成训练三元组;利用训练三元组,基于对比距离损失度量区分相似和不相似的样本对,对度量学习模型进行训练;将实时网络流量样本与恶意节点网络流量支撑样本对进行组合生成检测三元组,利用度量学习模型,实现未知恶意活动网络流量的检测。与现有技术相比,本发明具有检测准确率高等优点。

    一种多激光雷达结合相机解决地图构建盲区的系统和方法

    公开(公告)号:CN112698306A

    公开(公告)日:2021-04-23

    申请号:CN202011494848.6

    申请日:2020-12-17

    Abstract: 本发明公开了一种多激光雷达结合相机解决地图构建盲区的系统和方法,涉及激光雷达技术领域,包括:中央处理模块;激光雷达模块,所述激光雷达模块将获得的第一环境数据信息发送给所述中央处理模块;双目摄像机模块,所述双目摄像机模块将获得的第二环境数据信息发送给所述中央处理模块;所述中央处理模块通过将所述第一环境数据信息和所述第二环境数据信息进行融合,构建完整地图并输出。本发明采用多雷达地图信息融合的系统和方法,利用点云拼接技术将多个激光雷达的地图信息进行整合,解决单个雷达采集地图产生的盲区问题,并提出融合双目相机和激光雷达的方法,对激光雷达无法检测到的建筑进行补充建图,实现点云和图像信息的融合。

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