公开(公告)号：CN119478584A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411549685.5

申请日：2024-11-01

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 ,  国家计算机网络与信息安全管理中心黑龙江分中心

Inventor： 暴恒 ,  史博轩 ,  刘琨 ,  刘畅 ,  孙巍 ,  于佳华

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明提供一种有效的深度学习模型训练测试方法及装置。所述方法包括以下步骤：对原始的图像数据集D0进行去重处理，删除相似图像，得到数据集D1；对数据集D1进行数据增强处理，得到数据量增多的数据集D2；将数据集D2随机分成多个子集，分别以每个子集为测试集，以其余子集的合集为训练集，对深度学习模型进行循环交叉训练和测试，直到训练后的模型满足精度要求。本发明通过对原始数据集进行去重处理，并删除重复或相似图像，可提高数据质量；通过对去重后的数据集进行数据增强处理，生成多样化的图像样本，可提升训练后模型的泛化能力和鲁棒性；通过采用交叉训练测试方法，可提高模型训练精度。

公开(公告)号：CN118400142A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410477965.3

申请日：2024-04-19

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 袁媛 ,  何成海 ,  刘畅 ,  曹梦芮 ,  张慧 ,  于贺威

IPC: H04L9/40 ,  H04L43/026 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的加密通道网络行为识别系统，属于加密通道网络行为识别技术领域。本发明无需大量的标注数据，并且可以同时学习网络流量的时间维度特征和空间维度特征。在训练过程中，它抽取合适特征，考虑已知类别之间的差异性问题，使得不同类别更具有区分的特征。在测试过程中，通过置信度的设置对分类器输出的结果进行判断，过滤出具有明显差异的未知流量，从而缓解未知类别出现造成模型高误分问题。

公开(公告)号：CN116668264A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310673113.7

申请日：2023-06-07

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 杨颖 ,  刘畅 ,  孟令帅 ,  郭舒

IPC: H04L41/0631 ,  H04L41/142 ,  G06F18/2321

Abstract: 本发明公开了一种告警聚类的根因分析方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据关键告警确定异常节点和异常边，并根据所述异常节点和异常边生成候选异常传播图；对所述候选异常传播图中异常节点进行异常偏离度过滤，得到有效异常传播图；对所述有效异常传播图中异常节点进行聚类和根因分析，得到候选根因节点和各候选根因节点的根因可能性概率。本发明实施例可以提高根因定位的准确性与稳定性。

公开(公告)号：CN116662058A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310667764.5

申请日：2023-06-07

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 黄道超 ,  孟令帅 ,  刘畅 ,  郭舒

IPC: G06F11/07

Abstract: 本发明公开了一种故障传播关系的构建方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：确定包括关键故障的待筛选异常事件，并根据所述关键故障对所述待筛选异常事件进行筛选得到初始异常服务集合；根据全局服务依赖图确定所述初始异常服务集合中的各异常服务的涉及范围，并根据所述涉及范围建立初始服务依赖图；根据所述初始服务依赖图中各服务节点的事件类型，构建各服务节点的因果关系得到事件因果关系图。本发明实施例可以帮助大型分布式系统快速诊断故障的根本原因，并直观展示故障传播因果关系。