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公开(公告)号：CN119622001A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510156421.1
申请日：2025-02-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/36 , G06F16/353 , G06F40/279 , G06F40/30
Abstract: 本说明书公开了一种大模型幻觉测评数据生成方法。在此方法中，可以通过实体识别和关系抽取技术，从预先构建的针对不同领域范围的知识库中提取出结构化的知识图谱，进而可以根据知识图谱中各节点之间的连接关系，结合大语言模型生成幻觉测评数据，以对待测试模型针对非直观或模糊信息时的表现进行测评。同时，以原始实体在知识库中对应的文本数据为依据，提供详尽的参考答案，形成文本对。最终得到一套全面的幻觉测评数据集，用以评估待测试模型的理解力和输出信息的准确性。
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公开(公告)号：CN118195023A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202311843820.2
申请日：2023-12-27
Applicant: 之江实验室
IPC: G06N20/00 , G06F21/62 , G06F18/214
Abstract: 本说明书公开了一种基于区块链的车联网去中心化联邦学习方法，区块链选择初始节点并初始化模型，初始节点随机选择邻近节点将模型传播；参与节点接收到模型后，先与本地模型进行融合，再使用本地数据进行训练，再将更新的模型随机传播给邻近节点，同时发送至委员会；委员会对收到的模型进行质量检测、共识上链；智能合约周期性自动触发执行并行序列模型聚合；任务发布者检测模型是否收敛，若未达到收敛要求，则重复执行上述步骤；学习任务结束，需求方可直接从区块链将模型下载至本地，利用本地数据完成预测。与传统联邦学习相比，本发明具有更好的隐私保护性、更低的通信和储存成本，能够更好地适配快速变化的车联网网络。
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公开(公告)号：CN117910594A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410030557.3
申请日：2024-01-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种联邦学习训练方法、装置、介质及设备，客户端获取中心服务器发送的待训练模型和隐私预算。通过本地数据对待训练模型进行训练，得到待训练模型的模型更新。根据预设的裁剪因子对模型更新进行调整，得到裁剪后的模型更新。根据预设的敏感度、隐私预算以及裁剪后的模型更新，确定噪声分布。根据裁剪后的模型更新，对噪声分布进行截断，得到截断后的噪声分布，并对更新后的模型更新进行加噪，得到加噪后的模型更新。将加噪后的模型更新返回中心服务器，使中心服务器更新待训练模型，并继续下发至客户端，直至完成对待训练模型的训练，降低了引入的噪声对联邦学习训练模型的可用性的影响，获得更好的模型精度。
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公开(公告)号：CN117061254B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311319155.7
申请日：2023-10-12
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L9/40 , H04L67/1396
Abstract: 本申请涉及一种异常流量检测方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取待检测流量数据，其中，待检测流量数据包括用户数据以及待检测流量信息；基于待检测流量信息进行特征提取处理，得到哈希结果，并基于哈希结果与预设的基因库进行匹配处理，得到流量检测结果；基于预设的用户行为模型中的用户数据统计结果对用户数据进行检测，得到用户行为检测结果；基于流量检测结果以及用户行为检测结果，得到针对待检测流量数据的异常检测结果。采用本方法能够解决现有技术中针对异常流量检测灵活度以及效率较低的问题。
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公开(公告)号：CN117369783A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311665188.7
申请日：2023-12-06
Applicant: 之江实验室
Abstract: 在本说明书提供的一种安全代码生成模型的训练方法及装置中，根据第一业务需求指令与第一安全代码，确定思维链提示文本，以及将安全提示词、第二业务需求指令以及该思维链提示文本，输入安全代码生成模型，生成第二安全代码。根据第二业务需求指令，通过该安全代码生成模型，生成业务代码，根据该业务代码与该第二安全代码的差异，确定损失，并以损失最小为优化目标训练该安全代码生成模型。通过引入思维链提示文本，使生成的第二安全代码兼顾了安全风险，及以该第二安全代码与业务代码的损失最小为优化目标训练模型，使训练完的安全代码生成模型仅根据业务需求指令，就可生成满足该业务需求且兼顾安全风险的安全代码，节约了代码开发的成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117527449A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202410019107.4
申请日：2024-01-05
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L9/40 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本说明书公开了一种入侵检测方法、装置、电子设备以及存储介质，确定目标流量数据对应的目标特征，并通过预先基于各已知异常类型分别对应的样本流量数据的样本特征训练得到的检测模型的编码层，确定该目标特征的编码结果，从预设的各已知异常类型中，确定该目标特征对应的目标类型。再通过该检测模型的解码层，确定该目标特征的解码结果。最后根据该解码结果和该目标特征之间的差距，来确定该目标流量数据的异常检测结果。本方法，在该目标流量属于新型网络攻击行为所对应的异常类型时，通过该编码‑解码器结构的检测模型无法将该目标流量的特征进行准确还原，因此可准确识别出新型网络攻击行为，保证了检测效率。
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公开(公告)号：CN116227474A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310514835.8
申请日：2023-05-09
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/247 , G06N20/00
Abstract: 本说明书公开了一种对抗文本的生成方法、装置、存储介质及电子设备，包括：获取用于生成对抗文本的各原始文本，根据预先训练的第一语言模型，确定各原始文本的特征向量，并对各原始文本聚类，得到指定数量的文本簇。然后，从各文本簇中确定代表文本，再确定各代表文本对应的初始对抗文本。然后，根据确定出的代表文本的原始关键词和初始对抗关键词之间的差异，从预设的各思维链提示模板中，确定目标思维链提示模板。之后，根据代表文本和代表文本的初始对抗文本，采用目标思维链提示模板，生成思维链提示文本。将思维链提示文本输入预先训练的第二语言模型，得到目标对抗文本。可以更加灵活地生成对抗文本，减少对抗文本的生成成本。
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公开(公告)号：CN119622749B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510156422.6
申请日：2025-02-12
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种红队测试指令生成方法、装置、存储介质。在此方法中，可以借助大型语言模型的强大逻辑推理与内容生成能力，基于不同的目标进化策略以及少量的候选测试指令，从广度方面或从深度方面批量生成多样化的能够生成不同领域范围下能够覆盖更多潜在威胁场景的红队测试指令，以减少对安全专家手工编写测试指令的需求，极大提高了测试效率，并降低测试成本。
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公开(公告)号：CN119622749A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510156422.6
申请日：2025-02-12
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种红队测试指令生成方法、装置、存储介质。在此方法中，可以借助大型语言模型的强大逻辑推理与内容生成能力，基于不同的目标进化策略以及少量的候选测试指令，从广度方面或从深度方面批量生成多样化的能够生成不同领域范围下能够覆盖更多潜在威胁场景的红队测试指令，以减少对安全专家手工编写测试指令的需求，极大提高了测试效率，并降低测试成本。
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公开(公告)号：CN117061254A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311319155.7
申请日：2023-10-12
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L9/40 , H04L67/1396
Abstract: 本申请涉及一种异常流量检测方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取待检测流量数据，其中，待检测流量数据包括用户数据以及待检测流量信息；基于待检测流量信息进行特征提取处理，得到哈希结果，并基于哈希结果与预设的基因库进行匹配处理，得到流量检测结果；基于预设的用户行为模型中的用户数据统计结果对用户数据进行检测，得到用户行为检测结果；基于流量检测结果以及用户行为检测结果，得到针对待检测流量数据的异常检测结果。采用本方法能够解决现有技术中针对异常流量检测灵活度以及效率较低的问题。
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