-
公开(公告)号：CN117992885A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202211317922.6
申请日：2022-10-26
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F16/35 , H04L9/40 , H04L43/04 , H04L43/0876 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种异常网络流量检测方法及装置，其中，方法包括：对原始网络流量数据进行数据预处理，得到多域流量数据；其中，所述多域流量数据包括：时域数据、频域数据和时频图数据；利用并行卷积神经网络分别对所述多域流量数据进行特征提取，得到时域特征矩阵、频域特征矩阵和时频图特征矩阵；对所述时域特征矩阵、频域特征矩阵和时频图特征矩阵进行多域特征融合，得到多域特征融合矩阵；根据所述多域特征融合矩阵进行特征辨识，得到所述原始网络流量数据的分类检测结果。本发明能够提高网络异常流量检测的准确率，并且具有较好的抗噪声干扰能力，在异常流量检测的准确性和泛化性方面具有较好的优势。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117767287A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311744810.3
申请日：2023-12-18
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中移数智科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种智能电网通信故障恢复的控制方法及系统，属于通信故障领域，方法包括：根据电力信息物理系统的分层架构确定电力信息物理系统的函数模型；根据函数模型构建电力信息物理系统的状态空间方程；基于第一采样周期获取t时刻电力信息物理系统的第一设备状态量；当根据第一设备状态量确定电力信息物理系统通信正常时，根据预设的事件触发机制确定状态误差；当状态误差大于设定阈值时，对第一设备状态量进行更新，得到第二设备状态量；根据第二设备状态量和状态空间方程确定系统偏差；当系统偏差为零时，实现智能电网通信故障的恢复控制。本发明能够提高智能电网的整体利用率，提高故障环境下智能电网安全控制的准确性。
-
公开(公告)号：CN114501391A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202011157934.8
申请日：2020-10-26
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W4/50
Abstract: 本发明实施例提供一种微服务业务处理系统及方法，所述系统包括接入网络模块、数据网络模块、数据功能模块、业务处理功能模块以及功能类平台模块，接入网络模块、数据功能模块以及功能类平台模块中的一个或多个模块用于发起业务请求以及根据预设规则和所述业务请求确定对应的业务处理功能模块，并将业务请求发送至所述业务处理功能模块，业务处理功能模块用于根据业务请求，编排生成微服务组合并判断是否将编排结果发送至功能类平台模块，以供功能类平台模块和业务处理功能模块执行微服务组合。本发明实施例降低了传输延时，提高了传输效率，能够根据不同应用场景对微服务组合进行编排，高效疏通业务并保证业务的可靠性等级。
-
公开(公告)号：CN117131424B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311385659.9
申请日：2023-10-25
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中移数智科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/241 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/094 , G06F18/213 , H04L9/40
Abstract: 本公开提供一种训练方法、流量检测方法、装置、设备及介质，所述方法用于训练流量检测模型，所述流量检测模型包括：胶囊提取网络、流量分类网络以及域对抗网络，其包括:基于源域流量样本数据对胶囊提取网络和流量分类网络进行第一次监督式训练，基于源域流量样本数据和目标域流量样本数据对第一次监督式训练获得的所述胶囊提取网络和所述域对抗网络进行第二次监督式训练。所述方法训练的流量检测模型可以实现从源域流量到目标域流量的跨域检测，削弱因为目标域和源域网络场景域偏移所产生的流量检测准确率下降的问题。
-
公开(公告)号：CN117455205A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311787350.2
申请日：2023-12-25
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中移数智科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/50 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种资源需求预测模型训练方法、系统及资源需求预测方法。资源需求预测模型训练方法包括：基于业务负荷样本，对预设的长短期记忆网络进行训练，得到训练好的业务负荷预测子模型；将业务负荷样本、以及每个业务负荷样本各自对应的网元资源消耗信息样本输入预设的生成对抗网络进行训练，得到训练好的资源消耗子模型；将训练好的资源消耗子模型和业务负荷预测子模型确定为资源需求预测模型。本方法通过将资源消耗子模型和业务负荷预测子模型有机结合，得到资源需求预测模型，能够较为精准地实现对目标时刻的资源需求预测。
-
公开(公告)号：CN116939001A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202210367325.8
申请日：2022-04-08
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L67/141 , H04L67/146 , H04L67/104
Abstract: 本申请公开的点对点通信业务处理方法、系统、设备及存储介质通过采用主叫AMF接收到主叫终端发送的会话建立请求，主叫SMF根据会话建立请求中的点对点通信DNN确定此请求为点对点数据通信请求并识别出被叫用户标识，主叫SMF建立主叫侧会话并将被叫用户标识发送至主叫AMF；主叫AMF基于被叫用户标识确定被叫AMF，并向被叫侧发送会话建立请求的技术方案，实现点对点数据通信。
-
-
-
-
-
Search Results
16
records
(took 0.028 seconds)
