基于通信数据压缩的联邦学习方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118485138B

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202410811913.5

    申请日:2024-06-21

    Inventor: 江军 李雪莹 王炜

    Abstract: 本发明实施例提供了一种基于通信数据压缩的联邦学习方法、电子设备及存储介质,涉及联邦学习技术领域。方法包括:在客户端节点,采用本地训练数据集对更新后的本地模型进行训练,得到更新梯度,将更新梯度中绝对值最大的若干个分量的序号写入第二有序列表;基于下发的第一有序列表和所述第二有序列表确定序号,将该序号和/或该序号在更新梯度对应的分量写入第三有序列表;将该第三有序列表上传。在服务器节点,根据第三有序列表中的序号和分量生成该客户端节点对应的更新梯度;将更新梯度聚合后生成全局模型更新梯度,结合更新动量和模型参数对全局模型进行更新。本发明提供的实施方式降低了联邦学习场景下网络传输的数据量和网络通信延时。

    基于混合区块链的威胁情报处理方法、系统及电子设备

    公开(公告)号:CN116827639A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310789166.5

    申请日:2023-06-29

    Inventor: 李雪莹

    Abstract: 本申请公开了一种基于混合区块链的威胁情报处理方法、装置及电子设备,该方法包括:获取第一软件定义广域网络中的至少一个第一客户终端设备发送的安全事件信息;基于安全事件信息,确定相应的第一威胁情报;将第一威胁情报发送至公有区块链,其中,公有区块链连接有多个软件定义广域网络,每个软件定义广域网络均通过各自的私有区块链链接有各自的控制器和至少一个客户终端设备,并通过各自的控制器向公有区块链发送威胁情报;获取威胁情报数据账本,并设置相应的应急响应策略;将应急响应策略写入第一私有区块链的安全策略数据账本,以使各个第一客户终端设备使用与其相对应的应急响应策略。该方法提高威胁挖掘的广度和深度。

    流量数据包分类方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN115001994B

    公开(公告)日:2022-11-15

    申请号:CN202210893751.5

    申请日:2022-07-27

    Inventor: 李雪莹 安晓宁

    Abstract: 本公开实施例涉及一种流量数据包分类方法、装置、设备及介质,其中该方法包括:获取流量信息,流量信息包括至少一个流量数据包;获取各流量数据包包括的多个字段;针对每个流量数据包,根据各字段的字段类型,确定各字段对应的信息区间;其中,相同字段类型的字段对应的信息区间相同,信息区间为字段填充的区间范围;对每个流量数据包的各字段对应的信息区间进行填充,获得对应的提取信息;将提取信息输入数据包分类模型中,获取至少一个流量数据包的分类结果。本公开实施例,实现了对流量数据包的自动化、标准化处理,并且通过提取信息能够从多个维度对流量数据包进行表征,提高了流量数据包分类结果的准确性。

    一种链接中分词重要度确定方法和装置

    公开(公告)号:CN114330331B

    公开(公告)日:2022-09-16

    申请号:CN202111616516.5

    申请日:2021-12-27

    Abstract: 本申请提供一种链接中分词重要度确定方法和装置,该方法包括对目标链接文本进行分词处理,获得分词序列;根据多个分词生成每个分词对应的邻域信息,其中,每个分词对应的邻域信息通过所述分词和所述分词的排序前N个分词和排序后N个分词构成;根据每个分词对应的邻域信息生成每个分词对应的多个剩余邻域信息;根据每一剩余邻域信息结合对应邻域信息以外的其他分词生成每个分词对应的多个更新链接文本,其中,该多个更新链接文本包括具有分词的更新链接文本和不具有分词的更新链接文本;对每个分词对应的多个更新链接文本进行恶意链接检测,并根据检测结果确定目标链接文本中分词重要度,从而确定目标链接文本中每个分词的重要性。

    基于通信数据压缩的联邦学习方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118485138A

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202410811913.5

    申请日:2024-06-21

    Inventor: 江军 李雪莹 王炜

    Abstract: 本发明实施例提供了一种基于通信数据压缩的联邦学习方法、电子设备及存储介质,涉及联邦学习技术领域。方法包括:在客户端节点,采用本地训练数据集对更新后的本地模型进行训练,得到更新梯度,将更新梯度中绝对值最大的若干个分量的序号写入第二有序列表;基于下发的第一有序列表和所述第二有序列表确定序号,将该序号和/或该序号在更新梯度对应的分量写入第三有序列表;将该第三有序列表上传。在服务器节点,根据第三有序列表中的序号和分量生成该客户端节点对应的更新梯度;将更新梯度聚合后生成全局模型更新梯度,结合更新动量和模型参数对全局模型进行更新。本发明提供的实施方式降低了联邦学习场景下网络传输的数据量和网络通信延时。

    一种基于区块链的SDWAN配置同步方法及系统

    公开(公告)号:CN116828034A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310786919.7

    申请日:2023-06-29

    Inventor: 李雪莹

    Abstract: 本申请提供一种基于区块链的SDWAN配置同步方法及系统,涉及网络同步技术领域,包括:控制器获取用户终端设备CPE的第一配置文件;从区块链网络中获取第一配置文件的第一校验码;通过第一校验码对第一配置文件进行校验;若校验通过,对第一配置文件进行修改,得到第二配置文件并进行发送;生成第二配置文件的第二检验码并上传至区块链网络;用户终端设备CPE从区块链网络中获取第二校验码;使用第二校验码对接收到的第二配置文件进行校验;若校验通过,利用第二配置文件进行本地配置更新。本申请通过区块链记录原配置文件和修改后的配置文件的两个校验码,利用两个校验码对传输后的两个配置文件分别进行校验,确保了两个配置文件的完整性,提升了安全性。

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