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公开(公告)号：CN114896403A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210565193.X
申请日：2022-05-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学 , 山东山科智能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了基于门控机制的企业二级行业分类方法及系统，包括：获取待分类的企业信息；将待分类的企业信息，输入到训练后的企业二级行业分类模型中，输出企业二级行业分类结果；其中，训练后的企业二级行业分类模型，其工作原理是：获取待分类企业信息的单词特征向量，再从单词特征向量中提取企业信息的上下文向量；然后，将单词特征向量与上下文向量进行拼接；对拼接后的向量分别提取上下文特征和局部显著特征；对提取的两种特征进行加权融合，将融合后的特征进行分类，得到最终分类结果。本发明减少了传统二级行业分类中的人力开支，缩短了企业行业分类的系统执行时间，且分类结果准确、系统安全。
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公开(公告)号：CN114401317B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210297887.X
申请日：2022-03-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L67/568 , H04L67/5682 , H04L67/1095 , H04W28/14
Abstract: 本发明属于数字信息的传输领域，尤其涉及一种面向海洋浮标的多点协作主动缓存组网方法及系统。该方法包括：获取请求方的请求指令，根据请求指令将与请求指令相关的数据包发送至请求方和备份节点；若所述备份节点接收到其他请求方的所述请求指令，则将所述数据包返回至其他请求方。本发明不仅可以更加主动地进行海洋边缘节点自由组网与数据包主动缓存，更能高效利用海洋边缘节点，降低数据传输时延，提高整体系统鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114385126B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210291793.1
申请日：2022-03-24
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明属于资源调度技术领域，提供了一种基于K8s的多租户深度学习模型研发系统及方法，基于Docker、K8s等主流技术，针对不同租户的深度学习模型研发需求，通过微服务总线、微服务控制器和资源服务组件等统一数据、接口、资源标准，建立基于K8s的隔离空间，实现数据存储、模型设计、模型训练、模型评估、模型发布的自动化容器集群环境搭建和参数配置，支持资源管理、用户管理、权限管理、项目管理、数据管理、模型管理等操作，帮助用户快速高效地进行深度学习模型研发，解决了资源监控、自定义模型构建等方面不完善的问题，极大地提高AI应用开发的效率和资源利用率，满足多种业务场景的需求。
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公开(公告)号：CN114448677A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111673586.4
申请日：2021-12-31
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了基于区块链的边缘服务器、数据上链方法及系统，所述边缘服务器与至少一个区块链节点通信连接；所述边缘服务器与所述区块链节点建立传输连接；所述边缘服务器获取区块链节点传输过来的数据传输指令；所述边缘服务器对数据传输指令进行解析；所述边缘服务器根据解析结果，将数据传输给区块链节点；所述边缘服务器在传输连接断开前，对数据传输指令进行销毁。在传输连接断开前将该指令删除，从而保证数据防入侵和篡改。
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公开(公告)号：CN114338161A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111632491.8
申请日：2021-12-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本申请公开了一种面向隐私保护的信息物理系统的攻击检测方法、系统、装置、设备及计算机可读存储介质，在传输监控终端采集的实时数据时，将基于差分隐私机制生成的加噪聚合数据进行预设非线性变换得到的待传输聚合数据通过网络通信通道传输，数据接收端对接收到的第一聚合数据进行预设非线性变换的逆变换，得到第二聚合数据，再根据第二聚合数据和基于卡尔曼滤波对当前时刻的聚合数据进行最优估计得到最优估计值的估计残差进行攻击检测，通过增加实时聚合数据的随机性消减了由于差分隐私机制引起的检测阈值过高，导致错误数据注入攻击者更容易注入攻击信号的问题，从而获得更好的检测率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113779581A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111077784.4
申请日：2021-09-15
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及一种轻量化高精度恶意软件识别模型的鲁棒检测方法及系统，包括：步骤1：获取应用软件的字节文件数据集，可视化为灰度图；步骤2：训练生成对抗网络，生成各类别恶意对抗样本灰度图，加入到恶意数据集；步骤3：将卷积自动编码器的编码器迁移为小规模学生模型；步骤4：采用知识蒸馏，将大规模教师模型的知识汲取到学生模型中；步骤5：采用最终得到的学生模型进行所属类别预测，即检测结果。本发明仅对字节文件进行处理，进而采用端到端的深度卷积模型自动进行高阶特征的提取及潜在模式的判别，不仅克服了分类算法高度依赖于繁琐的特征工程所提取的特征空间完整性的问题，亦可满足了恶意检测的实时性要求。
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公开(公告)号：CN113435697A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110558224.4
申请日：2021-05-21
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/10 , G06Q40/00 , G06F16/2455 , G06F16/21
Abstract: 本发明涉及数据管理技术领域，具体地涉及一种智能匹配系统的构建方法包括：构建企业信息数据库和构建政策信息数据库；构建匹配模型：采用K近邻算法识别申报时间维度和主办单位空间维度的特征词，基于企业信息数据库和政策信息数据库，采用多层级线性回归模型，建立匹配模型；基于匹配模型最终得到的政策条件匹配度，采用深度优先搜索的方法搜索政策信息图谱，给出最终不同政策匹配结果。本发明通过第三方网站获取政策信息，与企业信息相匹配，为企业提供给了精准的政策匹配系统，将繁多的企业信息和政策信息梳理分析，精准匹配，大大挺高了匹配效率，为企业提供更好的政策服务。
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公开(公告)号：CN112884161A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110142654.8
申请日：2021-02-02
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本申请公开了一种抗标签翻转攻击的协同学习方法、装置、设备及介质，包括：利用经验风险最小化方法构建协同机器学习的优化问题；选择有界超球体作为机器学习模型的候选集合，将弹性损失函数应用于优化问题的目标函数；利用交替方向乘数法迭代更新机器学习模型；根据l‑风险计算模型的误分类率，分析协同学习机制的抗标签翻转攻击性能；根据标签翻转概率、数据性质和弹性损失函数性质，计算模型的泛化误差。这样通过巧妙融合弹性损失函数与交替方向乘数法，保证基于翻转标签训练的模型实现与正确标签训练得到的模型相同的分类精度，并进一步揭示翻转标签与学习模型泛化误差间的内在联系，为大范围错误数据注入攻击下的协同机器学习研究奠定了基础。
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公开(公告)号：CN111431935B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202010300138.9
申请日：2020-04-16
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明的识别网站登录口令数据传输安全性的方法，通过以下步骤来实现：a).获取包含用户名和口令的Request请求；b).分析口令生成类型；c).分析登录网站属于HTTP还是HTTPS协议。本发明的识别网站登录口令数据传输安全性的方法，通过判断登录网站的口令是采用明文传输、某编码或加密传输还是基于某变量的口令生成算法传输方式，并结合网站的传输协议来综合判定用户输入的口令在数据传输时的安全性，可以帮助用户获得非常直观易懂的获知网站口令在数据传输层面的安全性能，对网站可能存在的安全隐患了解更深入，提醒用户在登录时存在哪些安全等级非常差的网站，提高用户账号的安全性。
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公开(公告)号：CN112597495A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011532274.7
申请日：2020-12-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及一种恶意代码检测方法、系统、设备及存储介质。该方法包括；(1)训练阶段：利用已知软件样本训练多模态深度神经网络模型；(2)检测阶段：利用训练阶段训练好的多模态深度神经网络模型对未知软件样本进行检测。本发明可以将任意不同大小的软件样本转换为相同大小的灰度图像，便于应用于卷积神经网络；本发明同时使用了API函数调用序列、指令序列、字节流三个典型特征，克服了单一特征检测的局限，本发明多模态深度学习将静态特征与动态特征进行融合决策，能获得更全面且准确的恶意代码检测结果。
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