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公开(公告)号：CN118740511A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411054639.8
申请日：2024-08-02
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , H04L67/12
Abstract: 本发明公开一种新能源电车充电桩主机入侵检测方法、产品、介质及设备，涉及智能电网安全领域，通过将主机事件特征作为检测方法的数据基础降低误报率，基于多任务学习方法，采用深度学习模型为每个任务搭建检测器，使用多任务架构，在样本表征时，为各任务使用相同的向量表示，避免了每个任务重复表征，由于各入侵检测任务之间相互共享特征表征，因此与传统检测任务相比，达到相同的电车充电桩入侵检测目的，本发明训练出来检测模型所需的时间更少，此外，本发明通过概率转移提升多任务检测架构的预测精度，降低模型的训练时间，最终实现了快速得到准确的恶意检测结果、家族检测结果和多分类检测结果。
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公开(公告)号：CN118606174A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410636858.0
申请日：2024-05-22
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06F11/36 , G06F21/62 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开一种软件隐私合规检测方法、设备、存储介质及产品，涉及软件隐私合规分析技术领域。所述方法包括：提取各样本软件对应的样本特征；基于各样本软件对应的样本特征构建各样本软件对应的异构图；采用强化学习根据奖励函数值对各异构图进行处理得到各样本软件对应的元路径；根据元路径生成各样本软件对应的路径实例，并采用图表征模型对各路径实例进行处理得到各路径实例中各节点的向量表示；利用训练集对图嵌入模型进行训练得到软件隐私合规检测模型；根据各节点的向量表示计算新奖励函数值；将待检测软件对应的样本特征输入软件隐私合规检测模型得到待检测软件的检测结果。本发明可提供更好的检测效果，并且对检测人员门槛要求更低。
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公开(公告)号：CN117113350A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311162448.9
申请日：2023-09-11
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
Abstract: 本发明公开一种基于路径自适应的恶意软件检测方法、系统及设备，涉及软件检测领域，该方法包括：对软件样本数据进行逆向编译后提取相关细粒度信息特征；该信息特征包括APP与API间的调用特征、API与API间的调用特征以及API与Permission的调用特征；基于以上相关细粒度信息特征构建异构图数据；基于异构图数据，采用强化学习从所述异构图数据中为每个样本提取出一个样本路径；采用训练集训练异构图嵌入模型，得到恶意软件检测模型；训练集中样本数据由各样本路径和各样本路径对应的软件类型构成；根据待检测的软件数据和恶意软件检测模型，得到待检测的软件数据对应的类型。本发明提高了检测精度的同时提高了检测速度。
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公开(公告)号：CN119851245A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411914086.9
申请日：2024-12-24
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种自动驾驶场景分类识别系统及方法，涉及自动驾驶领域，该系统包括：数据获取模块，基于多源设备采集自动驾驶场景的原始图像和点云数据；特征提取模块，利用点云投影方法将点云数据投影到二维平面上，生成二维图像，并对所述二维图像和所述原始图像进行特征提取得到特征向量；场景分类模块，将所述特征向量输入至多层感知机中进行自动驾驶场景分类，得到自动驾驶场景的初步分类概率；融合模块，将所述自动驾驶场景的初步分类概率与地图信息和全球定位信息相融合，得到自动驾驶场景的分类概率，并根据自动驾驶场景的分类概率确定自动驾驶场景类别。本申请提高了场景分类的准确性。
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公开(公告)号：CN118250042A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410326304.0
申请日：2024-03-21
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
Abstract: 本发明公开一种物联网入侵检测方法、系统及设备，涉及网络安全技术领域，该方法包括：获取物联网流量数据；对所述物联网流量数据进行筛选，得到流量特征数据；对所述流量特征数据进行转化，得到待测流量特征；基于联邦蒸馏学习贡献度计算训练物联网入侵检测模型；所述物联网入侵检测模型由一个中央服务器和若干个客户端参与训练得到；中央服务器保留有公开数据集和原始标签；每个客户端保留有自身标记的私有数据集；利用所述物联网入侵检测模型对所述待测流量特征进行检测分类。本发明能够降低通信开销，提高检测精度和安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116400901A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310382529.3
申请日：2023-04-12
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
Abstract: 本发明公开一种Python代码自动生成方法及系统，涉及代码生成领域，该方法包括从测试数据库中获取代码的自然语言描述；获取代码的自然语言描述对应的代码的NLP特征；将代码的自然语言描述转化为Action序列特征；并根据Action特征确定AST表征向量；对代码的NLP特征、Action序列特征以及AST表征向量进行特征融合；利用特征向量进行检索确定样本自然语言描述；并将样本自然语言描述、代码的自然语言描述以及对应的代码作为样本数据集中样本；利用样本数据集训练深度学习PLBART模型；根据待生成的代码的自然语言描述，采用代码生成模型，生成Python代码。本发明可准确自动生成有效的代码。
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公开(公告)号：CN118606174B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202410636858.0
申请日：2024-05-22
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06F11/3668 , G06F21/62 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开一种软件隐私合规检测方法、设备、存储介质及产品，涉及软件隐私合规分析技术领域。所述方法包括：提取各样本软件对应的样本特征；基于各样本软件对应的样本特征构建各样本软件对应的异构图；采用强化学习根据奖励函数值对各异构图进行处理得到各样本软件对应的元路径；根据元路径生成各样本软件对应的路径实例，并采用图表征模型对各路径实例进行处理得到各路径实例中各节点的向量表示；利用训练集对图嵌入模型进行训练得到软件隐私合规检测模型；根据各节点的向量表示计算新奖励函数值；将待检测软件对应的样本特征输入软件隐私合规检测模型得到待检测软件的检测结果。本发明可提供更好的检测效果，并且对检测人员门槛要求更低。
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公开(公告)号：CN119210798A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411242241.7
申请日：2024-09-05
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
Abstract: 本申请公开了一种充电桩流量入侵的检测方法、装置、设备及存储介质，涉及智能电网安全技术领域，该方法包括：将从电车充电桩中提取到的真实样本流量特征，输入至对抗生成网络的生成器得到欺骗样本流量特征；将所述欺骗流量样本特征输入至所述对抗生成网络的判别器进行验证；在所述判别器对所述欺骗流量样本特征验证通过的情况，将所述真实样本流量特征和所述欺骗流量样本特征组合成训练数据集；利用所述训练数据集对流量入侵预测模型进行训练；利用训练之后的流量入侵预测模型检测所述电车充电桩的数据流量是否存在流量入侵行为。
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公开(公告)号：CN117113350B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311162448.9
申请日：2023-09-11
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
Abstract: 本发明公开一种基于路径自适应的恶意软件检测方法、系统及设备，涉及软件检测领域，该方法包括：对软件样本数据进行逆向编译后提取相关细粒度信息特征；该信息特征包括APP与API间的调用特征、API与API间的调用特征以及API与Permission的调用特征；基于以上相关细粒度信息特征构建异构图数据；基于异构图数据，采用强化学习从所述异构图数据中为每个样本提取出一个样本路径；采用训练集训练异构图嵌入模型，得到恶意软件检测模型；训练集中样本数据由各样本路径和各样本路径对应的软件类型构成；根据待检测的软件数据和恶意软件检测模型，得到待检测的软件数据对应的类型。本发明提高了检测精度的同时提高了检测速度。
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公开(公告)号：CN118250042B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202410326304.0
申请日：2024-03-21
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
Abstract: 本发明公开一种物联网入侵检测方法、系统及设备，涉及网络安全技术领域，该方法包括：获取物联网流量数据；对所述物联网流量数据进行筛选，得到流量特征数据；对所述流量特征数据进行转化，得到待测流量特征；基于联邦蒸馏学习贡献度计算训练物联网入侵检测模型；所述物联网入侵检测模型由一个中央服务器和若干个客户端参与训练得到；中央服务器保留有公开数据集和原始标签；每个客户端保留有自身标记的私有数据集；利用所述物联网入侵检测模型对所述待测流量特征进行检测分类。本发明能够降低通信开销，提高检测精度和安全性。
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