基于深度学习与侧信道分析的网络加密流量识别方法装置

    公开(公告)号:CN112165484A

    公开(公告)日:2021-01-01

    申请号:CN202011021966.5

    申请日:2020-09-25

    Abstract: 本发明实施例提供了基于深度学习与侧信道分析的网络加密流量识别方法、装置,将侧信道分析与深度学习方法相结合,将网络层加密网络会话执行过程中与设备层现场总线、I/O信号、能量、电磁等物理信息的相互影响和内在联系也纳入分析对象,具体的:构建报文二维数据矩阵、通信行为二维数据矩阵以及现场总线一维数据向量、I/O信号一维数据向量以及物理信息一维数据向量,将报文二维数据矩阵、行为二维数据矩阵、现场总线一维数据向量、I/O信号一维数据向量以及物理信息一维数据向量输入至预先训练的网络流量识别模型中,识别待识别网络流量的协议类型。应用本发明实施例提供的方案,提高了网络加密流量识别的准确率和效率。

    基于知识图谱的生物技术企业创新能力评估装置与方法

    公开(公告)号:CN111724062A

    公开(公告)日:2020-09-29

    申请号:CN202010563712.X

    申请日:2020-06-19

    Abstract: 本发明提供了一种基于生物技术信息知识图谱的生物技术企业创新能力评估装置。包括数据标注模块,用于通过众包的模式,对生物信息数据样本进行标注,建立基础标准,作为模型训练的基础数据;模型训练模块,使用设计的基于集成学习思想的多分类支持向量机投票模型,以生物技术公司多维度特征为输入,以专家评分为标准输出参考训练模型;知识图谱检索模块,通过生物技术企业名称,从知识图谱数据库中检索出该生物技术企业的相关节点和属性;评估模块,根据输入该生物技术企业的相关节点和属性,输入评估模型中进行计算,输出该生物技术企业创新能力评分。有益效果在于,通过对生物技术信息的深层次的挖掘和分析,形成评估生物技术企业的创新能力。

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