一种基于区块链合约化激励的分布式拒绝服务攻击对抗方法

    公开(公告)号:CN112217814B

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN202011074236.1

    申请日:2020-10-09

    Abstract: 本发明涉及一种基于区块链合约化激励的分布式拒绝服务攻击对抗方法,属于网络信息安全领域,包括建立基于区块链合约化激励的分布式拒绝服务攻击对抗框架,每个网络自治域ASi均遵循网络自治域ASi资源的链上注册机制、DDoS攻击探测结果链上注册与价值兑现机制、对抗DDoS攻击的网络自治域的链上竞选及价值兑换机制。本发明克服了传统的DDoS攻击对抗方法中不同自治域之间协作的不可信性,能够在不可信的互联网环境中为具有不同利益诉求、互不信任的网络自治域之间建立起可信协作与价值激励机制,激励网络自治域之间相互配合、主动积极地共同参与DDoS攻击的探测与压制,将大幅提高互联网安全性。

    一种基于跨域元学习的文本验证码识别方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113139536A

    公开(公告)日:2021-07-20

    申请号:CN202110515675.X

    申请日:2021-05-12

    Abstract: 本发明涉及一种基于跨域元学习的文本验证码识别方法、设备及存储介质,包括:(1)元训练阶段:首先,生成大量带有不同安全特征的验证码图片作为基础训练数据;然后,进行字符分割,并将分割好的字符输入到ResNet神经网络模型中进行特征提取;最后,得到预估类别的损失值;(2)微调阶段:标注少量几张与元训练阶段中基础训练数据不同类型的验证码图片,对ResNet神经网络模型进行微调,得到最终的识别结果。本发明具有标注样本量极少,模型训练速度快,泛化能力强,识别准确率高的特点,解决了现有验证码识别方法需要大量标注数据以及模型迁移难度大等问题,能够满足工业化需求,具有广泛的应用前景。

    一种面向各类应用的软件机器人系统及其工作方法

    公开(公告)号:CN112861440A

    公开(公告)日:2021-05-28

    申请号:CN202110221339.4

    申请日:2021-02-27

    Abstract: 本发明涉及一种面向各类应用的软件机器人系统及其工作方法,该系统通过对应用软件环境进行建模,然后采用深度强化学习方法设计和实现具有自我学习和决策能力的软件机器人,并提供人机交互接口。在学习完成后,根据用户下发的业务指令,软件机器人系统可以自动执行学习到的操作序列,以完成指定软件的指令任务。该系统可以应用到各类应用软件,能够简化用户的操作,使得用户在使用软件的某种功能时,无需关心具体的操作,只需要向系统下发指令,系统就能自动探索并生成最优操作序列,然后对软件进行操作完成对应的功能。

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