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公开(公告)号：CN119939472A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510031636.0
申请日：2025-01-09
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F18/2433 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供一种基于事件属性图的业务过程异常检测方法，属于业务过程管理领域。现有基于深度学习的业务过程异常检测方法大多仅利用事件序列信息，忽视结构信息，影响检测准确性。为此，本发明提出基于事件属性图嵌入的检测方法。首先，根据事件属性值依赖关系，将轨迹表示为多个事件属性图。然后，使用Weisfeiler‑Lehman算法建立子树模式语料库。接着，利用PV‑DBOW模型学习节点语义特征向量。接着，使用GRU编码器‑解码器构建下一事件属性值预测模型。最后，通过计算事件属性值的异常评分来判定异常。实验结果表明，与主流的业务过程异常检测方法相比，本发明的方法在异常检测性能上更为出色。
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公开(公告)号：CN115758156A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211493281.X
申请日：2022-11-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种基于概念漂移发现的业务过程异常检测方法，包括如下步骤：1）收集数据，组成事件日志；2)利用事件日志中的控制流特征，提取过程信息，对事件进行编码，构造过程特征数据集；3)基于GRU模型构建业务过程下一事件的预测模型，利用过程特征数据集作为输入数据训练预测模型；4)通过概率分布计算业务流程属性的异常评分s；5)概念漂移发现模块对异常检测结果进行概念漂移检测；6)事件预测模型更新模块使用增量学习方法将漂移案例集合作为新知识。这种方法从事件日志中挖掘过程模型，并无需人工判断寻找概念漂移案例，可以更准确地检测出业务过程实例是否发生异常，并可以定位并判断是否发生概念漂移。
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公开(公告)号：CN113541793B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202110796711.4
申请日：2021-07-14
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04B10/116 , H04K3/00
Abstract: 本发明公开了一种面向多用户的VLC/RF混合网络安全增强方法，该方法针对多合法用户单窃听者构成的VLC/RF混合网络，通过联合设计用户的安全接入点选择和接入点的功率分配，来增强混合网络的物理层安全性能，形成了一个接入点功率受限、用户安全接入点选择约束条件下的多用户和安全速率最大化问题。该优化问题是一个混合整数规划问题，可分解为接入点功率分配与用户安全接入点选择两个子问题，并分别通过功率分配优化算法、基于序列形成联盟的博弈算法求解。仿真实验证实了基于序列形成联盟的博弈算法相较于接入点随机选择算法的优越性。该方法为增强多用户情况下VLC/RF混合网络的物理层安全研究提供理论依据。
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公开(公告)号：CN113807452A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111116506.5
申请日：2021-09-23
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的业务过程异常检测方法，该方法从多个数据源中收集数据组成事件日志；从控制流和数据流视角在业务过程的事件日志中挖掘出控制流和数据流特征，构造过程特征数据集；基于注意力机制构建预测模型；使用过程特征数据集作为输入数据训练预测模型；根据过程实例实际发生的结果和预测的结果进行对比，以此计算异常分数；基于异常比率的梯度，自适应地计算异常评分阈值。使用异常评分与异常评分阈值进行比较，以此判断异常是否发生，并定位异常的来源。该方法可以准确地检测出过程感知信息系统中业务过程运行实例的事件及其属性异常，并可以定位引发异常的具体事件属性，对提高业务过程的运行平稳性有重要作用。
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公开(公告)号：CN113807452B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202111116506.5
申请日：2021-09-23
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的业务过程异常检测方法，该方法从多个数据源中收集数据组成事件日志；从控制流和数据流视角在业务过程的事件日志中挖掘出控制流和数据流特征，构造过程特征数据集；基于注意力机制构建预测模型；使用过程特征数据集作为输入数据训练预测模型；根据过程实例实际发生的结果和预测的结果进行对比，以此计算异常分数；基于异常比率的梯度，自适应地计算异常评分阈值。使用异常评分与异常评分阈值进行比较，以此判断异常是否发生，并定位异常的来源。该方法可以准确地检测出过程感知信息系统中业务过程运行实例的事件及其属性异常，并可以定位引发异常的具体事件属性，对提高业务过程的运行平稳性有重要作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117349494A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311232646.8
申请日：2023-09-22
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/906 , G06F16/901 , G06F18/25 , G06F40/30 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/088 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于图分类技术领域，公开了一种空间图卷积神经网络的图分类方法、系统、介质及设备，利用NLP模型学习的子树模式的语义嵌入提取节点的多尺度语义特征向量，为了将CNNs推广到图数据，NSSGCN模型通过节点排序和感受野构建将非网格图数据转化为三维张量数据。本发明使用的节点重要性度量同时考虑了语义和结构的重要性；此外，通过通道注意模块来调整三维张量数据的特征分布；最后，使用调整后的三维张量的卷积和节点特征矩阵的投影和Readout，使用Dense层和softmax层一起执行图分类。实验结果表明，与经典图核方法和最先进的基于空间的GNN相比，所提出的NSSGCN模型提高了图分类的准确度。
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公开(公告)号：CN115694662B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202211290182.1
申请日：2022-10-21
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04B10/85 , H04B10/116 , H04B10/291 , H04W12/122 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种智能反射面辅助的VLC和RF混合网络安全传输方法，该混合网络由两跳组成：第一跳VLC链路，在电磁敏感环境中进行信息传输；第二跳RF链路，在智能反射面辅助下扩展无线通信覆盖范围，两跳之间采用中继连接。考虑了两种窃听场景的通信安全问题：从智能反射面处窃听和从中继处窃听，以及两种中继转发方案：译码转发和放大转发。针对不同的窃听场景和中继方案，推导了系统安全中断概率和非零安全容量概率闭型表达式，并得到了相应的渐近解。最后仿真验证了所提出的智能反射面辅助的混合网络相对于传统混合网络的优越性，仿真结果表明引入智能反射面可提升VLC和RF混合网络的安全传输能力。
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公开(公告)号：CN111555804B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202010410824.1
申请日：2020-05-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04B10/116 , H04B10/85
Abstract: 本发明公开了一种面向移动用户的可见光通信安全增强方法，该方法首先提出包含3个节点的可见光通信系统，包括一个LED发射机，一个随机移动用户和一个窃听者；然后搭建一个符合用户随机运动的室内下行可见光通信信道模型；接着，在LED光照小区内设置了安全保护域，以增强用户随机移动情况下可见光通信网络的物理层安全；最后在分析移动环境下可见光信道直流增益的基础上，推导系统的安全中断概率，并求解了闭形表达式。该方法在考虑实际场景中用户随机移动的基础上，建立了一个安全保护区域，防止非法用户窃取到有用信息，可以有效地提升室内移动环境下可见光通信系统的安全性。
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公开(公告)号：CN117390081A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311232459.X
申请日：2023-09-22
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/17
Abstract: 本发明属于业务过程挖掘技术领域，公开了一种基于迹频率代价矩阵的近似一致性检测方法及系统，包括：基于结合迹分布的邻接矩阵法从事件日志中选取日志候选迹集合；获取日志候选迹集合对应的模型行为子集；计算迹与模型行为子集的最小编辑距离，获取迹与过程模型的近似拟合度；通过加权求和运算获取事件日志与过程模型的近似拟合度。本发明在计算近似拟合度时可以获得更小的近似拟合度区间和更准确的近似拟合度，对提高近似一致性检测方法的准确性、稳定性具有积极意义。
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公开(公告)号：CN115169837A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210710356.9
申请日：2022-06-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于语义工作流可重用部分的工作流异常检测方法，将语义工作流库中的工作流分解为多个工作流stream；构建工作流stream库用于管理语义工作流库中的可重用资源；构建工作流异常事例库，用于管理工作流异常处理策略；当工作流异常发生时，在工作流异常事例库中检索是否有相似的异常事例；若在异常事例库中有相似的异常事例，则使用异常事例库中的处理方法处理异常；若未检测到，则基于工作流stream的相似性在可重用资源中检索可重用的工作流stream；若有满足重用条件的工作流stream，则进行重用补偿操作处理异常，并将异常处理策略扩充到异常事例库中；若未检索到，则上报业务过程管理人员，人工处理异常。
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