基于数字孪生技术的NFV网元全包围测试方法及装置

    公开(公告)号:CN110247827B

    公开(公告)日:2020-02-11

    申请号:CN201910674326.5

    申请日:2019-07-25

    Abstract: 本发明涉及一种基于数字孪生技术的NFV网元全包围测试方法及装置。本发明包括NFV业务系统模块、NFV网元包围测试模块和智能评分模块,本发明首先构建网元包围测试模块,建立业务系统模块与网元包围测试模块之间的虚实映射关系;其次在网元包围测试模块中,进行网元模拟、业务流程定制、消息仿真、构建动态话务模型、指标统计分析,并将统计后的指标传输至智能评分模块;然后通过智能评分模块对网元进行综合评价并得到网元测评结果,将结果反馈至NFV网元包围测试模块;最后将评分数据运用于现网网元运维中,帮助完成实际业务运维工作。本发明可以在测试阶段就完成对现网业务运行环境的模拟,用真实的数据来验证被测业务。

    一种利用级联卷积神经网络实现人脸检测的方法

    公开(公告)号:CN110717481A

    公开(公告)日:2020-01-21

    申请号:CN201911271105.X

    申请日:2019-12-12

    Abstract: 本发明涉及一种利用级联卷积神经网络实现人脸检测的方法,包括以下步骤:样本采集,采集不同条件下的已标注的人脸图像作为正样本,采集非人脸图像作为负样本;样本预处理,对正样本和负样本进行等比放大缩小,得到预处理后的图像集;网络训练,将预处理后的图像集中的各图像数据输入级联卷积神经网络,依次经过三个模型的分类和回归进行人脸候选框的过滤,得到最终的人脸检测框,完成级联卷积神经网络的训练,构建训练后的模型;人脸检测,将测试数据集中的测试图像进行等比放大缩小以得到测试图像集,然后输入训练后的模型中以对测试图像进行人脸候选框的标定。本发明减少了干扰因素对人脸检测的影响,提高人脸检测的精度。

    一种网络安全事件分类与预测方法及系统

    公开(公告)号:CN107241352B

    公开(公告)日:2020-01-21

    申请号:CN201710579846.9

    申请日:2017-07-17

    Abstract: 本发明公开了一种网络安全事件分类与预测方法及系统,用以解决现有技术缺少及时发现攻击行为特征,对攻击行为进行准确分类的能力。该方法包括:S1、获取全网用户的web访问日志和全流量日志中的http元数据;S2、对所述web访问日志和所述http元数据的url进行分词并与网络攻击非法字符特征库进行匹配;S3、将分词后的url利用word2vector构建词向量和文档向量;S4、将所述文档向量作为特征输入并采用朴素贝叶斯模型对所述攻击行为进行分类。本发明实现关键点的实时监测,依靠机器学习发现带有主流攻击特征的异常行为,改善了网络攻击行为分类的效率,降低了人工审核的时间成本,能够适应不断变化的攻击行为,提高了分类检测准确率,为网络安全提供了保障。

    一种基于智能评分机制的安全处置数字孪生方法及系统

    公开(公告)号:CN110120957B

    公开(公告)日:2019-12-06

    申请号:CN201910475221.7

    申请日:2019-06-03

    Abstract: 本发明涉及一种基于智能评分机制的安全处置数字孪生方法及系统。本发明包括应急处置设备模块、处置验证模块和算法智能评分模块,其中的方法是:首先建立应急处置设备模块与数字孪生模型之间的虚实映射关系。然后在数字孪生模型的处置验证模块中,对处置脚本进行原子化编排设计,构建封堵、解封堵、验证、取证流程,并提取处置效果数据,将处置效果数据上传至数字孪生模型中的算法智能评分模块,通过处置效果评分算法对安全事件的处置方案进行排序。最后将排序后的处置方案下发至处置流程,最佳处置方案将被优先选择,通过数据传输通道将指令下达至相应设备,对安全事件进行处置。本发明可实现对安全事件的动态联动处置。

    基于数字孪生技术的NFV网元全包围测试方法及装置

    公开(公告)号:CN110247827A

    公开(公告)日:2019-09-17

    申请号:CN201910674326.5

    申请日:2019-07-25

    Abstract: 本发明涉及一种基于数字孪生技术的NFV网元全包围测试方法及装置。本发明包括NFV业务系统模块、NFV网元包围测试模块和智能评分模块,本发明首先构建网元包围测试模块,建立业务系统模块与网元包围测试模块之间的虚实映射关系;其次在网元包围测试模块中,进行网元模拟、业务流程定制、消息仿真、构建动态话务模型、指标统计分析,并将统计后的指标传输至智能评分模块;然后通过智能评分模块对网元进行综合评价并得到网元测评结果,将结果反馈至NFV网元包围测试模块;最后将评分数据运用于现网网元运维中,帮助完成实际业务运维工作。本发明可以在测试阶段就完成对现网业务运行环境的模拟,用真实的数据来验证被测业务。

    一种基于智能评分机制的安全处置数字孪生方法及系统

    公开(公告)号:CN110120957A

    公开(公告)日:2019-08-13

    申请号:CN201910475221.7

    申请日:2019-06-03

    Abstract: 本发明涉及一种基于智能评分机制的安全处置数字孪生方法及系统。本发明包括应急处置设备模块、处置验证模块和算法智能评分模块,其中的方法是:首先建立应急处置设备模块与数字孪生模型之间的虚实映射关系。然后在数字孪生模型的处置验证模块中,对处置脚本进行原子化编排设计,构建封堵、解封堵、验证、取证流程,并提取处置效果数据,将处置效果数据上传至数字孪生模型中的算法智能评分模块,通过处置效果评分算法对安全事件的处置方案进行排序。最后将排序后的处置方案下发至处置流程,最佳处置方案将被优先选择,通过数据传输通道将指令下达至相应设备,对安全事件进行处置。本发明可实现对安全事件的动态联动处置。

    一种利用通话行为时域滤波实现不良语音分类的方法

    公开(公告)号:CN110072016A

    公开(公告)日:2019-07-30

    申请号:CN201910311891.5

    申请日:2019-04-18

    Abstract: 本发明公开了一种利用通话行为时域滤波实现不良语音分类的方法。本发明包对明确确认的多个类型的正常号码和不良号码的N个特征进行统计,每小时统计一次;将每个号码的特征转化为24*N维特征向量,形成时域滤波;将特征向量作为神经网络的输入,将号码的类标作为神经网络的输出,模拟多种类型的正常号码和不良号码的行为,完成模型构建;判断模块即对现网的每一个号码进行上述同样的特征统计构建时域滤波;将号码的时域滤波输入到训练好的模型中,由模型判断每一个号码的类别,输出正常号码和不良号码。本发明对话单数据进行分析,识别出骚扰、诈骗、推销等黑名单号码以及网约车、快递、外卖等白名单号码,准确率大于98%,覆盖率大于91%。

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