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公开(公告)号：CN117131424A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311385659.9
申请日：2023-10-25
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中移数智科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/241 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/094 , G06F18/213 , H04L9/40
Abstract: 本公开提供一种训练方法、流量检测方法、装置、设备及介质，所述方法用于训练流量检测模型，所述流量检测模型包括：胶囊提取网络、流量分类网络以及域对抗网络，其包括:基于源域流量样本数据对胶囊提取网络和流量分类网络进行第一次监督式训练，基于源域流量样本数据和目标域流量样本数据对第一次监督式训练获得的所述胶囊提取网络和所述域对抗网络进行第二次监督式训练。所述方法训练的流量检测模型可以实现从源域流量到目标域流量的跨域检测，削弱因为目标域和源域网络场景域偏移所产生的流量检测准确率下降的问题。
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公开(公告)号：CN118827127A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410293125.1
申请日：2024-03-14
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种异常流量检测模型的训练方法、异常流量检测方法及其装置、设备、介质、程序产品，通过网络流量样本数据的样本类别信息，确定不同样本类别的平衡因子；基于异常流量检测模型的训练迭代次数，设置动态衰减因子；根据平衡因子、动态衰减因子，构建多分类动态焦点损失函数；根据网络流量样本数据和多分类动态焦点损失函数，训练异常流量检测模型，一方面通过平衡因子平衡不同样本类别样本的样本比例；另一方面通过动态衰减因子降低样本损失衰减程度，从而降低了基于深度学习构建的异常流量检测模型由于数据不平衡所导致的检测误差，进而提高不平衡数据下对于少数类异常流量样本的检测准确率，保障网络安全。
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公开(公告)号：CN117455205B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311787350.2
申请日：2023-12-25
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中移数智科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/50 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种资源需求预测模型训练方法、系统及资源需求预测方法。资源需求预测模型训练方法包括：基于业务负荷样本，对预设的长短期记忆网络进行训练，得到训练好的业务负荷预测子模型；将业务负荷样本、以及每个业务负荷样本各自对应的网元资源消耗信息样本输入预设的生成对抗网络进行训练，得到训练好的资源消耗子模型；将训练好的资源消耗子模型和业务负荷预测子模型确定为资源需求预测模型。本方法通过将资源消耗子模型和业务负荷预测子模型有机结合，得到资源需求预测模型，能够较为精准地实现对目标时刻的资源需求预测。
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公开(公告)号：CN116962219A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202211175257.1
申请日：2022-09-26
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L41/5051 , H04L41/0813 , H04L41/0806
Abstract: 本发明实施例涉及网络通信技术领域，公开了一种专网装架配置方法，该方法包括：根据专网业务需求、部署设备硬件特性以及机房环境资源情况确定专网部署需求信息；专网部署需求信息包括设备安全需求、设备硬件需求以及设备环境需求中的至少一项；根据专网部署需求信息将多个待部署设备分布部署到对应的目标机架上，得到部署后机架；根据待部署设备的设备硬件特性及用户装架配置规范要求对所述部署后机架的装架配置进行调整，得到专网装架配置。通过上述方式，本发明能够提升专网装架配置工作的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN116962181A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202211176405.1
申请日：2022-09-26
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L41/084 , H04L41/08
Abstract: 本发明实施例涉及网络通信技术领域，公开了一种专网一体化装置的配置方法，该方法包括：将用户的专网业务需求与多个可选功能模块分别对应的模块性能指标进行匹配，得到用户对应的待配置功能模块；待配置功能模块为可选功能模块中的至少一个；模块性能指标用于表征可选功能模块所能提供的专网业务能力；根据专网业务需求以及待配置功能模块对应的设备性能指标从多个可选设备中确定待配置功能模块对应的待配置设备；设备性能指标用于表征可选设备所能提供的专网业务能力；对待配置设备进行设备配置以及装架部署，得到配置完成的专网一体化装置。通过上述方式，本发明能够快速实现不同专网场景下专网一体化装置的配置及搭建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116915594A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202211175253.3
申请日：2022-09-26
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L41/0803 , H04L41/0853 , H04L41/14
Abstract: 本发明实施例涉及网络通信技术领域，公开了一种专网配置方法、装置、设备以及计算机存储介质，包括：定义专网业务需求指标及专网一体化装置对应的可采购设备的单位设备性能指标；根据获取到的专网业务需求指标及其对应的设备配置信息，基于改进的生成对抗网络算法，建模得到专网配置模型；将待配置用户的专网业务需求指标输入训练得到的专网配置模型，得到待配置用户对应的专网设备配置信息。本发明实施例能够针对专网用户需求快速且准确地配置专网一体化装置。
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公开(公告)号：CN118590927A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410837659.6
申请日：2024-06-26
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 张令勇 , 韩晨 , 杨锐 , 司炜 , 张誌 , 卢在伟 , 宋上雷 , 张延彬 , 段保平 , 李宜然 , 邢庆文 , 董春辉 , 李坤 , 任向进 , 李哲 , 杨滨 , 岳思思 , 陈龙 , 孙现超
IPC: H04W24/08 , H04L41/14 , H04L43/0894 , H04L43/0852
Abstract: 本公开提供了一种评估模型的确定方法、装置、设备、介质及产品，其中，该方法包括：获取待评估设备的网络状态数据；其中，相邻待评估设备之间设置有至少一个传输链路，每个所述传输链路预设有多个网络评估指标；基于所述网络状态数据计算每个所述传输链路在各网络评估指标下的劣化度；其中，所述劣化度用于指示对应传输链路在各网络评估指标下的目标指标值与全部传输链路在各网络评估指标下的平均指标值之间的差异程度；根据所述目标指标值和所述劣化度，建立每个所述网络评估指标的评估模型；其中，所述评估模型用于对所述待评估设备在每个网络评估指标下的质量进行质量评估。
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公开(公告)号：CN118552874A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410631532.9
申请日：2024-05-21
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06T3/4038 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本公开涉及视频异常检测方法、装置、电子设备和计算机程序产品。该视频异常检测方法包括：获取预先构建的视频异常检测模型，视频异常检测模型包括视频解析模块、外观异常检测网络和运动异常检测网络；通过视频解析模块从多帧待测视频帧图像中分别提取目标对象的前景视频帧图像、场景图像和光流图像，通过外观异常检测网络基于前景视频帧图像和场景图像得到未来视频帧图像，通过运动异常检测网络基于光流图像和场景图像得到重构光流图像；利用未来视频帧图像和重构光流图像，确定目标对象的检测结果。本公开能够在对待测视频中目标对象进行异常性检测时，综合考虑目标对象的外观信息、运动信息和场景信息，提高了检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117992885A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202211317922.6
申请日：2022-10-26
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F16/35 , H04L9/40 , H04L43/04 , H04L43/0876 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种异常网络流量检测方法及装置，其中，方法包括：对原始网络流量数据进行数据预处理，得到多域流量数据；其中，所述多域流量数据包括：时域数据、频域数据和时频图数据；利用并行卷积神经网络分别对所述多域流量数据进行特征提取，得到时域特征矩阵、频域特征矩阵和时频图特征矩阵；对所述时域特征矩阵、频域特征矩阵和时频图特征矩阵进行多域特征融合，得到多域特征融合矩阵；根据所述多域特征融合矩阵进行特征辨识，得到所述原始网络流量数据的分类检测结果。本发明能够提高网络异常流量检测的准确率，并且具有较好的抗噪声干扰能力，在异常流量检测的准确性和泛化性方面具有较好的优势。
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公开(公告)号：CN117131424B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311385659.9
申请日：2023-10-25
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中移数智科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/241 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/094 , G06F18/213 , H04L9/40
Abstract: 本公开提供一种训练方法、流量检测方法、装置、设备及介质，所述方法用于训练流量检测模型，所述流量检测模型包括：胶囊提取网络、流量分类网络以及域对抗网络，其包括:基于源域流量样本数据对胶囊提取网络和流量分类网络进行第一次监督式训练，基于源域流量样本数据和目标域流量样本数据对第一次监督式训练获得的所述胶囊提取网络和所述域对抗网络进行第二次监督式训练。所述方法训练的流量检测模型可以实现从源域流量到目标域流量的跨域检测，削弱因为目标域和源域网络场景域偏移所产生的流量检测准确率下降的问题。
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