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公开(公告)号：CN117978474A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410080192.5
申请日：2024-01-19
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请涉及一种基于蜜网的异常流量处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括：基于主动防御模型识别访问流量的类别；若所述访问流量为异常流量，提取所述异常流量的攻击信息；根据所述攻击信息识别所述异常流量的攻击类型；从蜜网中预先创建的、且处于关闭状态的蜜罐容器中，启动运行与所述攻击类型匹配的目标蜜罐容器；将所述异常流量引流至处于运行状态的所述目标蜜罐容器。采用本方法能够提高网络安全性。
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公开(公告)号：CN119668317A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510189702.7
申请日：2025-02-20
Applicant: 湖南大学 , 泉州湖南大学工业设计与机器智能创新研究院
IPC: G05D19/02
Abstract: 本发明涉及振动设备及信号控制领域，具体涉及一种低延时振动控制方法、装置及可读介质，通过对每一个振动单元赋予位置编码，实现对各振动单元的精准独立控制；并根据振动中心的数量、每一个振动单元压力数据以及区域间隔将所有振动单元所在的区域划分出第二振动区域，通过对所有第二振动区域生成若干条控制信号，每条控制信号包括至少一个第二振动区域内所有振动单元的位置编码、启动信号和振动信号，按时序将所有控制信号逐条传输至振动单元，并控制控制信号对应的第二振动区域的所有振动单元进行振动，大幅减少控制信号的传输总量，提高完成各类振动效果的实时性，克服现有技术中振动效果单一、噪声大、振动不连贯、迟滞感强、能耗高等问题。
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公开(公告)号：CN119668317B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510189702.7
申请日：2025-02-20
Applicant: 湖南大学 , 泉州湖南大学工业设计与机器智能创新研究院
IPC: G05D19/02
Abstract: 本发明涉及振动设备及信号控制领域，具体涉及一种低延时振动控制方法、装置及可读介质，通过对每一个振动单元赋予位置编码，实现对各振动单元的精准独立控制；并根据振动中心的数量、每一个振动单元压力数据以及区域间隔将所有振动单元所在的区域划分出第二振动区域，通过对所有第二振动区域生成若干条控制信号，每条控制信号包括至少一个第二振动区域内所有振动单元的位置编码、启动信号和振动信号，按时序将所有控制信号逐条传输至振动单元，并控制控制信号对应的第二振动区域的所有振动单元进行振动，大幅减少控制信号的传输总量，提高完成各类振动效果的实时性，克服现有技术中振动效果单一、噪声大、振动不连贯、迟滞感强、能耗高等问题。
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公开(公告)号：CN118075138A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410065161.2
申请日：2024-01-16
IPC: H04L41/14 , H04L41/16 , H04L41/142 , H04L9/40 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本申请涉及一种基于对抗网络的推荐系统托攻击仿真方法与装置，其中，方法包括：获取推荐系统中历史用户数据，对历史数据进行特征重构融合，得到虚假用户数据，通过历史用户数据和所述虚拟用户数据，以生成器损失函数最小化来对特征重构融合生成器进行优化，最后基于优化后的特征重构融合生成器，对推荐系统进行仿真托攻击以检测推荐系统稳定性。整个过程中，使用少量的历史用户数据即可完成对特征重构融合生成器的优化训练，最终可以得到较多的攻击数据，从而可以实现较为全面推荐系统仿真攻击，以有效检测推荐系统的安全性。
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公开(公告)号：CN117978481A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410093455.6
申请日：2024-01-23
Abstract: 本申请涉及一种工控协议解析方法、装置、设备和存储介质。工控协议解析方法包括：获取工控系统通信网络传输的待解析工控协议数据；将待解析工控协议数据输入至预训练模型，获取预训练模型输出的特征向量；采用基于大模型框架训练得到的协议解析模型、基于待解析工控协议数据和特征向量进行处理，获取协议解析模型输出的日志标签序列作为待解析工控协议数据的解析结果。本申请利用基于大模型的协议解析模型实现对待解析工控协议数据的解析，无需依赖繁琐的人工规则，对工控协议的解析简单高效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119888350A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510042044.9
申请日：2025-01-10
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本申请实施例提供了一种多模型不平衡节点分类方法和装置。该方法包括：获取图数据集，所述图数据集包括训练集和测试集；基于所述训练集中的各节点信息，生成合成节点，以使得所述训练集中每个类别的节点数达到均衡分布；将生成的所有合成节点加入到所述训练集中形成新的训练集，并将所述新的训练集分成多个训练子集分别输入到图神经网络模型中的多个子模型中进行训练，直到所述图神经网络模型的性能收敛；将所述测试集输入至所述性能收敛的图神经网络模型中进行节点分类。本申请实施例的方法和装置，能够提高节点分类的性能。
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公开(公告)号：CN119172152A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411354306.7
申请日：2024-09-26
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请涉及一种网络流量分类方法，通过获取训练集，所述训练集包括新类别样本和代表性记忆中存储的旧类别示例；将所述训练集输入增量学习模型进行训练；更新所述代表性记忆；输入待分类网络流量至训练后的增量学习模型，得到分类结果。解决了现有技术中通过增量学习进行网络流量分类性能不足，有效模型更新能力较低的问题；达到了在动态变化的网络环境中有效地识别新型威胁，同时保持对已知威胁的高识别率，从而提升网络安全防护能力的技术效果。
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公开(公告)号：CN118607526A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410719064.0
申请日：2024-06-05
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06V20/62 , G06V10/40 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于细粒度适配器的视觉问答方法，其从三个方面提升视觉问答的效果，一方面利用Spacy进行命名实体识别以获取问题中的特殊信息，同时利用Ground‑Dino模型能捕获到图片中与特殊信息相关的细粒度区域；另一方面，利用图文匹配预训练大模型CLIP提取图片的多粒度语义特征，利用语言预训练大模型llama‑7B提取文本语义特征，并利用视觉语义特征提取模块将视觉域迁移到语义域，实现了视觉和语义对齐，使模型兼具视觉感知能力与语义理解能力；最后，利用基于细粒度适配器微调llama‑7B预训练语言模型所得到的多模态模型生成问题的答案，由于适配器体量小，能够轻量级而高效地迁移预训练模型中的知识到具体的视觉问答任务上。
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公开(公告)号：CN118570607A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410721232.X
申请日：2024-06-05
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/20 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种复杂天气下基于YOLO的目标检测方法，包括：获取待检测图像，并对获取的待检测图像进行预处理，以得到预处理后的图像，将预处理后的图像输入预先训练好的图像处理模型进行图像增强处理，以得到图像增强后的图像，将图像增强后的图像输入预先训练好的目标检测模型，以得到最终的目标检测结果。本发明能够解决现有基于区域提议的方法虽然检测准确度较高，但速度较慢，导致实时检测效率低的技术问题，以及现有基于单阶段回归的方法具有较快的识别速度，但在面对复杂环境、伪装目标等问题时，检测性能明显下降的技术问题。
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