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公开(公告)号：CN114448599B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202210151457.7
申请日：2022-02-18
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司 , 暨南大学
IPC: H04L9/00
Abstract: 本发明公开一种入侵检测方法及系统，其由边缘节点对边缘侧自身的设备特征数据进行边缘入侵检测模型的构造，由云节点基于所有边缘节点的边缘入侵检测模型的模型输入和模型输出训练云节点的全局模型参数，其中，所述全局模型为基于贝叶斯深度学习的模型；同时云节点基于全局模型预测的误差精度自适应调整全局模型输入的采样数据量，本发明不仅能减少云节点通信传输的压力，还提升了云节点响应服务的能力。同时，本发明每隔一检测周期进行入侵检测模型的更新，全局模型的参数更新会随着边缘节点的数据分布的变动而变动，从而能提高入侵检测的准确率。
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公开(公告)号：CN114448599A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210151457.7
申请日：2022-02-18
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司 , 暨南大学
IPC: H04L9/00
Abstract: 本发明公开一种入侵检测方法及系统，其由边缘节点对边缘侧自身的设备特征数据进行边缘入侵检测模型的构造，由云节点基于所有边缘节点的边缘入侵检测模型的模型输入和模型输出训练云节点的全局模型参数，其中，所述全局模型为基于贝叶斯深度学习的模型；同时云节点基于全局模型预测的误差精度自适应调整全局模型输入的采样数据量，本发明不仅能减少云节点通信传输的压力，还提升了云节点响应服务的能力。同时，本发明每隔一检测周期进行入侵检测模型的更新，全局模型的参数更新会随着边缘节点的数据分布的变动而变动，从而能提高入侵检测的准确率。
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公开(公告)号：CN114866278B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202210298928.7
申请日：2022-03-25
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 暨南大学
IPC: H04L9/40 , H04L45/028
Abstract: 本发明提供了一种网络安全动态防御方法、装置、设备及介质，能够根据网络安全可靠性的大小动态调整网路的可行路径集合，并结合网络安全可靠性的变动方向动态调整网络通信的存活时隙，以此构建边缘计算网络下的网络可行路径集合，并采用随机选取通信路径的方式，在一定程度上降低了攻击者通过监听掌握通信路径后发起跟随攻击的可能性。
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公开(公告)号：CN114866278A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210298928.7
申请日：2022-03-25
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 暨南大学
IPC: H04L9/40 , H04L45/028
Abstract: 本发明提供了一种网络安全动态防御方法、装置、设备及介质，能够根据网络安全可靠性的大小动态调整网路的可行路径集合，并结合网络安全可靠性的变动方向动态调整网络通信的存活时隙，以此构建边缘计算网络下的网络可行路径集合，并采用随机选取通信路径的方式，在一定程度上降低了攻击者通过监听掌握通信路径后发起跟随攻击的可能性。
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公开(公告)号：CN114462679B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202210003743.9
申请日：2022-01-04
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及通信技术领域，公开了一种基于深度学习的网络流量预测方法、装置、设备及介质，方法包括获取网络流量数据；对所述网络流量数据进行预处理，得到流量预测数据；基于卷积神经网络和长短期记忆网络对所述流量预测数据进行特征提取，得到时间特征和空间特征；根据多模态注意力机制网络对所述时间特征和所述空间特征进行融合，得到网络流量预测结果。本方法能够减小预测结果的误差，提高预测结果的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111209735B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202010004721.5
申请日：2020-01-03
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司
Inventor： 蒋仕宝
IPC: G06F40/205 , G06F16/35 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种文档敏感度的计算方法，包括：获取待识别文档的价值元素，并将每一价值元素向量化，将符合预设的特征贡献度阈值的价值元素对应的价值元素向量进行向量拼接，得到所述待识别文档的目标价值元素向量；根据所述目标价值元素向量与预设文档的预设价值元素向量的相似度，计算所述待识别文档的相似度熵，进而计算所述待识别文档的敏感度。本发明实施例还公开了相应的文档敏感度的计算装置，实施本发明实施例，通过对文档的价值元素的识别，采用特征向量相似度的方法实现对敏感数据的识别与分析，实现对文档敏感度的计算，有效提高对文档敏感度计算的准确性，且计算方法简便。
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公开(公告)号：CN113114489A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110337357.9
申请日：2021-03-29
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，公开了一种网络安全态势评估方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取网络安全态势指标；通过滑动窗口对所述网络安全态势指标进行滑动处理，获得输入数据；根据所述输入数据获得网络安全态势感知特征向量；根据所述网络安全态势感知特征向量获得网络安全态势评估结果。本发明实施例提供的一种网络安全态势评估方法，能够提高网络安全态势评估的准确性。
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公开(公告)号：CN109145871B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201811076485.7
申请日：2018-09-14
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种心理行为识别方法、装置与存储介质，方法，包括：检测预先采集的目标人脸图像的人脸特征，获取目标人脸图像的至少五个人脸特征点；根据目标人脸图像的人脸特征点以及预设的图像分块规则，对目标人脸图像进行切块处理，得到若干个图块；根据若干个图块，通过预先建立的卷积神经网络模型，获得目标人脸图像对应的情绪特征组合；根据获得目标人脸图像对应的情绪特征组合，通过预先建立的心理行为识别模型，获得目标人脸图像对应的心理行为识别结果。上述方法通过卷积神经网络模型提取目标人脸图像中表征的情绪特征组合，并对该情绪特征组合进行情绪组合识别，从识别出目标人脸图像中表征的心理行为，能够提高心理行为识别的准确性。
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公开(公告)号：CN110855474A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911000458.6
申请日：2019-10-21
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种KQI数据的网络特征提取方法、装置、设备及存储介质，该方法通过对采集到的网络的KQI数据进行归一化处理并按照时间顺序进行排序；从排序后的KQI数据中截取出在当前时刻前的设定时间长度内的样本数据；根据样本数据，通过预先建立的网络特征提取模型，获得KQI数据对应的网络特征；网络特征提取模型包括用于抽取样本数据的空间维度上的具有第一维数的第一特征向量的CNN模型、用于抽取样本数据的时间维度上的的具有第二维数的第二特征向量的LSTM模型，用于融合第一特征向量和第二特征向量的注意力机制模型对；本发明充分考虑了网路特征多维数据的空间关系和时间维度的延续关系，全面提取KQI数据的网络特征，解决特征识别准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN103761442A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201410039161.1
申请日：2014-01-26
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种微区域流动参量的预测方法和装置，先收集宏区域固定参量A的时间序列和流动参量B的时间序列；然后根据宏区域与各微区域关系，得到各微区域固定参量A的时间序列；再利用扩展卡尔曼滤波的状态方程，得到固定参量A的时间序列和流动参量B的时间序列之间的关系；利用所求得的固定参量A和流动参量B之间的关系，得到各微区域流动参量B的时间序列预测值；最后根据所获得的各微区域固定参量A的时间序列和流动参量B的时间序列预测值对各微区域进行资源优化。本发明改变了微区域“黑箱子”的现状，预测微区域流动参量的状态，根据预测结果利用资源，使资源得到优化，同时利用扩展卡尔曼算法，获得结果准确，误差率低，具有很好的应用价值。
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