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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116804963B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311069030.3
申请日：2023-08-24
Applicant: 北京遥感设备研究所
Abstract: 本发明公开了一种使数据库行为监测系统多样化的方法及系统，所述方法包括：基于多臂赌博机问题为数据库行为监测系统建立数学模型，数学模型用于选择最好的决策策略来为当前单位时间获取最大化的风险等级；将数据库每个单位时间的用户事务集合作为其状态空间，并在状态空间确定系统的奖励函数；采样模块利用数学模型的基于容量C的#imgabs0#贪心算法作为动作空间的决策策略，决策选择的事务；状态空间中的数据库事务管理单元根据选择的事务和数学模型的奖励函数计算得到相应的奖励，并将该相应的奖励反馈至采样模块，以使采样模块每个单位时间根据相应的奖励确定下次迭代的决策策略。提高了采集到高风险事务的准确率，提高了DAM系统的警报质量。
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公开(公告)号：CN117216071A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311086604.8
申请日：2023-08-28
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: G06F16/23 , G06F16/2453 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种基于图嵌入的事务调度优化方法。涉及数据库事务调度的技术领域，该基于图嵌入的事务调度优化方法包括：基于收集的事务信息构建异构图，异构图以事务为顶点并以事务之间的关系为边；采用图嵌入模型学习异构图，以将异构图中的事务特征映射到低维特征空间中，得到事务信息对应的图嵌入表征结果，其中，图嵌入表征结果包括异构图中每个顶点经过多层迭代学习顶点特征、连接的边特征以及顶点之间边的种类的嵌入表征；建立马尔可夫决策过程模型，并采用深度强化学习对图嵌入表征结果进行迭代训练，直至达到预设迭代次数以获取输出的事务调度分配策略。本发明解决了现有事务调度无法获取全局最优调度的技术问题。
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公开(公告)号：CN116775497B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311039512.4
申请日：2023-08-17
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: G06F11/36 , G06N5/025 , G06F40/237 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06N3/0499 , G06N3/088 , G06N3/084 , G06N3/0475 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种数据库测试用例生成需求描述编码方法。涉及数据块测试的技术领域，该数据库测试用例生成需求描述编码方法包括：获取语料库数据；将带有标签的需求描述的数据集输入词嵌入编码模型，得到多维向量化的词嵌入编码，其中，标签指示需求描述对应的测试用例与应用场景的适配度；将需求描述的文本内容和位置编码输入无监督编码模型进行无监督训练，直至无监督编码模型收敛，并基于收敛的无监督编码模型的子模型确定需求描述对应的无监督编码；利用残差结构的融合网络融合词嵌入编码和无监督编码，得到需求描述的编码结果。本发明解决了数据库测试用例生成需求描述编码依赖规则导致的灵活性差的技术问题。
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公开(公告)号：CN116775497A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311039512.4
申请日：2023-08-17
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: G06F11/36 , G06N5/025 , G06F40/237 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06N3/0499 , G06N3/088 , G06N3/084 , G06N3/0475 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种数据库测试用例生成需求描述编码方法。涉及数据块测试的技术领域，该数据库测试用例生成需求描述编码方法包括：获取语料库数据；将带有标签的需求描述的数据集输入词嵌入编码模型，得到多维向量化的词嵌入编码，其中，标签指示需求描述对应的测试用例与应用场景的适配度；将需求描述的文本内容和位置编码输入无监督编码模型进行无监督训练，直至无监督编码模型收敛，并基于收敛的无监督编码模型的子模型确定需求描述对应的无监督编码；利用残差结构的融合网络融合词嵌入编码和无监督编码，得到需求描述的编码结果。本发明解决了数据库测试用例生成需求描述编码依赖规则导致的灵活性差的技术问题。
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公开(公告)号：CN116804963A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202311069030.3
申请日：2023-08-24
Applicant: 北京遥感设备研究所
Abstract: 本发明公开了一种使数据库行为监测系统多样化的方法及系统，所述方法包括：基于多臂赌博机问题为数据库行为监测系统建立数学模型，数学模型用于选择最好的决策策略来为当前单位时间获取最大化的风险等级；将数据库每个单位时间的用户事务集合作为其状态空间，并在状态空间确定系统的奖励函数；采样模块利用数学模型的基于容量C的#imgabs0#贪心算法作为动作空间的决策策略，决策选择的事务；状态空间中的数据库事务管理单元根据选择的事务和数学模型的奖励函数计算得到相应的奖励，并将该相应的奖励反馈至采样模块，以使采样模块每个单位时间根据相应的奖励确定下次迭代的决策策略。提高了采集到高风险事务的准确率，提高了DAM系统的警报质量。
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