基于并行随机迭代求解线性方程组的断层成像方法及系统

    公开(公告)号:CN115619890B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202211545390.1

    申请日:2022-12-05

    Abstract: 本发明提出了基于并行随机迭代求解线性方程组的断层成像方法及系统,涉及计算机断层成像技术领域,建立以像素点吸收系数为未知数的线性方程组;将线性方程组的求解任务按行划分到各处理器上;迭代并行计算各处理器对当前近似解的最优投影和新的近似解,直到新的近似解满足设置的求解精度要求,新的近似解为线性方程组的最终解,即为断层每个像素点的吸收系数;将吸收系数的大小作为灰度图像的像素点亮度大小,绘制断层图像;本发明使用多个处理器并行计算,有效地解决现有方法存储和计算的瓶颈,高效求解计算机断层成像中高精度扫描所产生的高维方程组,减少求解所消耗的内存空间和求解时间,使得计算机断层成像可以产生更高精度的图像。

    一种基于进程行为分析的恶意加密信道检测方法

    公开(公告)号:CN114143037B

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202111303061.1

    申请日:2021-11-05

    Abstract: 本发明涉及一种基于进程行为分析的恶意加密信道检测方法,包括:步骤1:加密会话流量数据采集与进程归类;包括:加密流量数据采集、预处理、进程归类;步骤2:进程文件加密通讯行为特征树建构;建构加密会话的元特征即IP层、TCP段负载长度序列特征即TCP层以及SSL消息状态转换特征即SSL记录层的三层次特征树;步骤3:基于特征树的异常检测;包括:采集正常加密通讯行为数据;正常加密通讯行为基准建构;目标PEF加密通讯行为模型建构;特征树间相异度计算;基于阈值的异常检测。本发明借助异常检测的方法,打破单纯从会话层次检测恶意加密信道的局限,实现对恶意进程文件的有效检测。

    一种基于K8s的多租户深度学习模型研发系统及方法

    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

    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。

    一种以数据为中心的数据安全共享系统和方法

    公开(公告)号:CN114520747A

    公开(公告)日:2022-05-20

    申请号:CN202210417866.7

    申请日:2022-04-21

    Abstract: 本发明涉及数据安全共享和隐私保护技术领域,本发明公开了一种以数据为中心的数据安全共享系统和方法,采用多子链分层并行方式部署;包括:数据存储层,其被配置为:实现对数据的组织管理和加密存储;数据发布层,其被配置为:数据拥有端根据数据使用端的属性,设置数据访问控制策略,结合数据访问控制策略对数据进行加密,并在区块链中发布数据资源;数据控制层,其被配置为:在联盟链上设置用户身份子链、访问控制赋权子链、数据交易子链、数据检索子链、机器学习子链以及数据更新子链;以实现用户身份管理、访问控制、数据共享交易以及对密文数据的全文检索。实现跨应用的数据确权、安全共享和有序流转,避免非授权访问和隐私泄露。

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