一种基于联邦学习模型的训练方法

    公开(公告)号:CN117035058A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202310971765.9

    申请日:2023-08-03

    Abstract: 本发明属于联邦学习领域,提供了一种基于联邦学习模型的训练方法,包括以下步骤:S11,定义问题:确定需要解决的机器学习问题、本地数据的来源、以及参与联邦学习的设备或节点;S12,模型选择和初始化:选择相应的模型,并在所有的本地设备或节点上初始化相应的模型,并下发至所有用户端;S13,本地训练:每个本地设备或节点使用其本地数据集对初始化的模型进行训练,得到一个本地模型;S14,模型聚合:在中央服务器上聚合本地模型;本发明通过在每个本地设备或节点都可以进行本地模型的训练和更新,进一步分散计算负载,提高训练速度和效率;通过设定停止条件来控制模型更新的频率,进而避免过度拟合等问题。

    电信网络诈骗事件的剧本提取方法以及装置

    公开(公告)号:CN111858925B

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202010501138.5

    申请日:2020-06-04

    Abstract: 本发明公开了电信网络诈骗事件的剧本提取方法、装置、电子设备以及存储介质。该方法包括:获取已知主题类别的电信网络诈骗事件文本;对文本进行分句操作;提取文本中各单句的关键词;利用预先建立的BERT模型提取已知主题类别的电信网络诈骗事件文本中各单句的关键词向量;基于任意两个具有相邻句序的单句的关键词向量的均值向量之间的空间距离,对两个具有相邻句序的单句进行剧情阶段的划分;获取各阶段所包含的单句的关键词作为所属的主题类别下电信网络诈骗事件中各阶段的情节特征的表示。本发明实现了对于电信网络诈骗事件剧情阶段的划分,提取出有助于识别电信网络诈骗事件的特征,从而达到精准提取电信网络诈骗事件剧本的目的。

    一种VoIP网络流量所属平台的识别方法

    公开(公告)号:CN111641599B

    公开(公告)日:2022-04-15

    申请号:CN202010394712.1

    申请日:2020-05-11

    Abstract: 一种VoIP网络流量所属平台的识别方法,包括:根据流量特征从流量数据中过滤出VoIP流量,并根据五元组信息对VoIP流量进行拆分,生成新的流量文件;识别每个流量文件中的上下行流量,提取和计算上行、下行、合并流量的特征指标,并构成每个流量文件的特征向量;使用随机森林模型进行建模,构建VoIP平台识别模型,输入是由多个流量文件的特征向量构成的特征向量矩阵,输出是多个流量文件分别对应的VoIP平台标签;将待识别的多个流量文件的特征向量构成的特征向量矩阵输入至VoIP平台识别模型,并获得每个待识别的流量文件分别对应的VoIP平台标签。本发明属于信息技术领域,能有效识别加密后的VoIP流量及其平台归属。

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