一种基于流量分析的工业终端信任评估方法及系统

    公开(公告)号:CN118799157A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202410777309.5

    申请日:2024-06-17

    Abstract: 本发明公开一种基于流量分析的工业终端信任评估方法及系统,该方法包括:形成已标记数据集U0和未标记数据集V0;基于已标注数据集Ui进行模型训练,得到工业终端信任评估模型Mi;基于工业终端信任评估模型Mi评估未标注数据集Vi中数据样本的可信度,并将高可信度数据样本和经过人工标注的低可信度数据样本加入到已标记数据集Ui来形成已标记数据集Ui+1,基于未标注数据集Vi中的其他数据样本形成未标注数据集Vi+1;进行迭代训练后,得到训练后的工业终端信任评估模型;基于训练后的工业终端信任评估模型对无法使用现有终端信任评估组件的工业终端进行信任评估,得到风险评估结果。本发明可以对无法使用现有终端信任评估组件的工业终端进行信任评估。

    基于非易失存储器的LSM树的存储组织方法及键值存储系统

    公开(公告)号:CN118502644A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202310110753.7

    申请日:2023-02-14

    Abstract: 本发明公开一种基于非易失存储器的LSM树的存储组织方法及键值存储系统,涉及计算机领域,通过在内存中建立非易失存储器的活跃区的索引;在非易失存储器中采用单层存储分区域的存储方式,将内存中的数据写入活跃区,写满后再转换为非活跃区,将内存中的索引持久化为非活跃区的索引文件;再将非活跃区的数据文件合并并存储在磁盘上。本发明利用非易失存储器的随机读写和可字节寻址等特性,对现有的LSM树存储引擎进行优化,改善原有结构的写放大和长时间写入后性能下降的问题,提高存储引擎的整体性能。

    基于文本模态对齐的跨模态行人重识别方法及装置

    公开(公告)号:CN118447530A

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202410300121.1

    申请日:2024-03-15

    Abstract: 本发明公开一种基于文本模态对齐的跨模态行人重识别方法及装置,属于人工智能技术领域。所述方法包括:训练一可学习向量来捕捉红外图像和可见光图像中与身份相关的模态共享信息;结合训练后的可学习向量获取每个行人ID的文本模态表示,并使用图像编码器提取红外图像和可见光图像中该行人ID的红外模态表示和可见光模态表示;基于所述文本模态表示、所述红外模态表示和所述可见光模态表示之间的彼此对齐来训练该图像编码器;基于训练后的图像编码器对目标红外图像或目标可见光图像中的行人进行编码,并通过对编码结果的分类,得到跨模态的行人重识别结果。本发明可以提升跨模态行人重识别模型的精度。

    一种基于GPU的针对口令密码的混合破解模式优化方法和装置

    公开(公告)号:CN112597479B

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202011388503.2

    申请日:2020-12-01

    Abstract: 本发明涉及一种基于GPU的针对口令密码的混合破解模式优化方法和装置。该方法的步骤包括:设置包含掩码、字典、规则的混合破解模式;基于GPU,按照混合破解模式中的不同破解模式生成口令集;基于GPU,根据生成的口令集执行密文破解任务并获得破解结果。本发明采用高性能计算的方式:CPU+GPU协同计算,在速度上较串行版本有大提升;本发明支持7种破解模式,为了丰富候选口令形式,提高破解率,提出字典+掩码+规则混合破解模式。本发明在GPU架构上,设计并实现了基于混合破解模式的针对口令加密算法的解密过程,提高了解密任务的运行效率,对于解密应用性能和密码算法研究具有重要意义。

    一种在Android设备中实施动态访问控制的方法和系统

    公开(公告)号:CN117938408A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202211303626.0

    申请日:2022-10-24

    Abstract: 本发明涉及一种在Android设备中实施动态访问控制的方法和系统。该方法包括:VPN客户端与动态访问控制客户端通过协商确定数据交互端口与兴趣流;VPN客户端从TUN网卡第一次读取数据包,根据协商的数据交互端口与兴趣流将数据包转发至动态访问控制客户端;动态访问控制客户端进行第一次封装,由操作系统将封装后的数据包转发至TUN网卡;VPN客户端从TUN网卡第二次读取数据包,进行第二次封装,由操作系统将封装后的数据包转发至物理网卡,进而发送至VPN网关;VPN网关将第一次解封装后的数据包转发至动态访问控制网关;动态访问控制网关将第二次解封装后的数据包转发至应用服务端。本发明能够在Android设备虚拟网卡已被VPN客户端占用的情况下实现动态访问控制。

    一种基于注意力机制的联邦学习方法及系统

    公开(公告)号:CN117933367A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410077112.0

    申请日:2024-01-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的联邦学习方法及系统,该系统包括:m个本地节点k和一全局节点。每一本地节点k用于:将本地数据不重叠地划分为训练数据集和验证数据集;在所述训练数据集上对全局模型f(t‑1)进行训练,得到本地模型#imgabs0#其中,t表示联邦训练的迭代轮次;将本地模型#imgabs1#划分为特征映射函数和线性学习器,并基于所述特征映射函数得到所述验证数据集对应的映射数据集后,将所述映射数据集和所述本地模型#imgabs2#对应的权重矩阵#imgabs3#发送至全局节点;全局节点用于基于各本地节点k的映射数据集和权重矩阵#imgabs4#生成全局模型f(t)后,将所述全局模型f(t)分发至每一本地节点k。本发明可以缓解数据异质性带来的性能损失问题。

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