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公开(公告)号:CN119854037A
公开(公告)日:2025-04-18
申请号:CN202510322615.4
申请日:2025-03-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H04L9/40 , H04L67/12 , H04L67/2885 , H04L41/0631 , H04L41/14 , H04L41/16 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本申请提供一种道路交通网络异常检测方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法应用于云边协同交通网络系统,包括:设备层、边缘计算层和云计算层;所述方法包括:利用设备层采集网络流量数据,并将网络流量数据发送至边缘计算层;利用边缘计算层下载的异常检测模型对网络流量数据进行分类,确定正常流量和异常流量,并将异常流量发送至云计算层;异常检测模型预设于云计算层;利用云计算层预设的深度学习模型识别异常流量的攻击技术,根据攻击技术结合ATT&CK框架确定攻击路径图;利用攻击路径图确定攻击链,根据攻击路径图及攻击链确定攻击目标和攻击源。通过云边协同架构,分层处理网络流量数据的分类和攻击行为识别。
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公开(公告)号:CN117573975B
公开(公告)日:2024-12-13
申请号:CN202311548012.3
申请日:2023-11-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 鹏城实验室
IPC: G06F16/9535 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/098
Abstract: 本发明提供了一种联邦跨领域的信息推荐方法、装置、终端设备及介质,所述信息推荐方法从服务器获取预先训练好的跨域序列推荐模型,并且通过用户的交互信息,确定对用户的推荐建议。该模型由服务器将多个本地模型聚合得到,每个本地模型对应一个客户端,并且每个本地模型在对应的客户端本地训练得到,这样,对于客户端来说,不需要将本地的数据上传到服务器,也可以通过服务器训练得到跨域序列推荐模型,然后从服务器获取该模型并进行应用,确保了客户端数据拥有方的数据隐私,此外相比现有的定制化推荐模型,跨域序列推荐模型通过多个本地模型聚合得到并且各本地模型分别由对应客户端本地训练得到,可以有效提高跨域序列推荐模型的性能和质量。
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公开(公告)号:CN118734940A
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202411220041.1
申请日:2024-09-02
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 广东科技学院
Abstract: 本公开提供一种基于无损联邦学习的模型训练方法及相关设备。该方法包括:生成公共参数和所述服务器的服务器公私钥对;向客户端广播所述公共参数和所述服务器的服务器公钥;基于噪声信息对当前全局模型进行全局扰动,得到当前扰动模型,并将所述扰动模型发送至客户端;接收经过所述客户端处理的最新局部模型和所述客户端的客户端公钥;其中,所述客户端基于所述公共参数生成所述客户端的客户端公私钥对;基于所述客户端的客户端私钥和所述服务器公钥获取所述当前扰动模型,并基于本地训练数据对所述当前扰动模型进行训练,得到所述最新局部模型;基于所述最新局部模型进行聚合,得到消除所述扰动的最新全局模型。
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公开(公告)号:CN118133355A
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202410546083.8
申请日:2024-05-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本申请提供一种基于身份基同态签名的联邦学习方法及相关设备;该方法包括:用户端:利用用户标识生成身份私钥的第一部分,利用第一哈希函数和用户标识生成身份私钥的第二部分,将第一部分和第二部分组成身份私钥;对本地模型进行训练得到本地模型参数;对本地模型参数加密,并利用身份私钥和标签对加密后的本地模型参数进行签名,将签名和加密的本地模型参数发送至服务器端。服务器端:接收各用户端发来的签名,利用标签和用户标识对各签名进行验证;签名有效则接收加密的本地模型参数并解密;聚合本地模型参数得到聚合参数,对聚合参数进行加密,利用各用户端的签名对加密的聚合参数计算生成同态签名,将加密的聚合参数和同态签名发送至用户端。
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公开(公告)号:CN116170144B
公开(公告)日:2023-07-11
申请号:CN202310452464.5
申请日:2023-04-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 北京邮电大学
Abstract: 本公开提供一种智能电网匿名认证方法、电子设备及存储介质,智能电网包括:认证方、用户侧和服务方,方法包括:认证方利用椭圆曲线进行初始化,确定认证方的公私钥对,以及确定服务方的身份标识信息;认证方根据服务方的身份标识信息,利用物理不可克隆函数对服务方和用户侧进行注册认证,生成相应的注册信息;用户侧根据相应的注册信息进行本地认证,若认证通过,则用户侧和服务方进行认证;用户侧和服务方各自生成验证数据,并利用验证数据进行相互验证,若验证通过,则用户侧和服务方认证通过,生成会话密钥。认证方无需参与协议认证过程,适于大量用户侧部署场景,利用物理不可克隆函数随会话更新服务方的伪随机身份,实现前向安全性。
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公开(公告)号:CN115828269A
公开(公告)日:2023-03-21
申请号:CN202310115880.6
申请日:2023-02-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F21/57 , G06F21/56 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本公开提供了一种源代码漏洞检测模型的构建方法、装置、设备及存储介质,通过构建代码结构图,所述代码结构图包括节点、边信息、节点类型以及边类型;基于所述代码结构图构建元路径图,其中,所述元路径图中的元路径用于代表由边信息连接的源节点到目标节点的异构关系;基于元路径注意力机制学习所述元路径图中各个元路径的异构关系,以及基于分层注意力机制学习超过预设距离的节点之间的依赖关系,从而使得图神经网络能够学习代码的语法结构信息,提升代码漏洞检测的性能。
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