公开(公告)号：CN116070382B

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202211734945.7

申请日：2022-12-30

Applicant: 中国电信股份有限公司

Inventor： 曾悦 ,  林吟燊 ,  陈舒

IPC: G06F30/18 ,  G06F30/27 ,  G06F119/02

Abstract: 本申请公开了一种网络的风险预测方法及装置、处理器和电子设备。该方法包括：获取网络有向图，其中，网络有向图中至少包括多个节点和多条边，每个节点用于表示目标网络中的每个设备、每条边用于表示目标网络中多个设备之间的访问关系；获取网络有向图对应的风险矩阵、网络有向图中每个节点对应的权重值和网络有向图中每条边对应的权重值；将网络有向图对应的风险矩阵、网络有向图中每个节点对应的权重值和网络有向图中每条边对应的权重值输入至图神经网络，输出目标网络中每个设备对应的风险值；依据目标网络中每个设备对应的风险值，对目标网络进行安全风险预测。通过本申请，解决了相关技术中预测网络是否存在安全风险的准确性较低的问题。

公开(公告)号：CN116070382A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202211734945.7

申请日：2022-12-30

Applicant: 中国电信股份有限公司

Inventor： 曾悦 ,  林吟燊 ,  陈舒

IPC: G06F30/18 ,  G06F30/27 ,  G06F119/02

Abstract: 本申请公开了一种网络的风险预测方法及装置、处理器和电子设备。该方法包括：获取网络有向图，其中，网络有向图中至少包括多个节点和多条边，每个节点用于表示目标网络中的每个设备、每条边用于表示目标网络中多个设备之间的访问关系；获取网络有向图对应的风险矩阵、网络有向图中每个节点对应的权重值和网络有向图中每条边对应的权重值；将网络有向图对应的风险矩阵、网络有向图中每个节点对应的权重值和网络有向图中每条边对应的权重值输入至图神经网络，输出目标网络中每个设备对应的风险值；依据目标网络中每个设备对应的风险值，对目标网络进行安全风险预测。通过本申请，解决了相关技术中预测网络是否存在安全风险的准确性较低的问题。

公开(公告)号：CN119760719A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411847471.6

申请日：2024-12-13

Applicant: 中国电信股份有限公司

Inventor： 曾悦 ,  陈舒 ,  陈资颖 ,  林吟燊

IPC: G06F21/57 ,  G06F18/213

Abstract: 本申请公开了一种主机安全风险的评估方法、装置及非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取多维度的主机安全数据；对主机安全数据进行结构化处理，得到多个维度的特征数据，其中，每个维度的特征数据对应一种特征；将多个维度的特征数据映射至属于同一维度的多个特征空间，其中，一个特征空间对应一种特征对应的特征数据；使用风险评估模型对同一维度的多个特征空间中的特征数据进行安全风险评估，得到评估结果，其中，风险评估模型用于基于多个特征空间中的特征数据对主机进行安全风险评估。本申请解决了相关技术中主机安全评估方法往往针对单一类型的安全问题，而忽视了安全问题的多源、多维性质，导致评估结果不准确的技术问题。

公开(公告)号：CN115994262A

公开(公告)日：2023-04-21

申请号：CN202211432237.8

申请日：2022-11-15

Applicant: 中国电信股份有限公司

Inventor： 曾悦 ,  陈舒 ,  陈鑫涛 ,  林吟燊

IPC: G06F16/9535 ,  G06F40/216 ,  G06F40/289 ,  G06N7/01

Abstract: 本申请公开了一种搜索结果过滤方法、装置、电子设备，属于计算机技术领域。所述方法包括：通过获取待过滤搜索结果；对所述待过滤搜索结果进行分词处理，获取待匹配分词集合；获取与所述待过滤搜索结果匹配的搜索目标所关联的隐藏关键词集合；根据所述隐藏关键词集合和所述待匹配分词集合，对所述待过滤搜索结果进行过滤，得到与所述搜索目标匹配的所述搜索结果。本方法通过预先推导得到的隐藏关键词集合，用于对搜索结果自动进行进一步过滤，充分利用了搜索目标关注的数据隐藏特征，不但提升了搜索结果的过滤效率，而且，提升了搜索结果过滤的准确率。

公开(公告)号：CN112423031B

公开(公告)日：2022-12-20

申请号：CN201910777624.7

申请日：2019-08-22

Applicant: 中国电信股份有限公司

Inventor： 林明辉 ,  胡华伟 ,  李晶 ,  林吟燊

IPC: H04N21/24 ,  H04N21/442 ,  H04N21/647 ,  G06N3/04

Abstract: 本公开涉及一种基于IPTV的KPI监测方法、装置及其系统。基于IPTV的KPI监测方法包括：获取待监测城市节点的历史KPI、以及待监测城市节点和其他城市节点的当前时间点对应的实时KPI；根据历史KPI，利用与待监测城市节点对应的第一机器学习模型，预测待监测城市节点的当前时间点对应的第一预测KPI；根据其他城市节点的实时KPI，利用待监测城市节点对应的第二机器学习模型，预测待监测城市节点的当前时间点对应的第二预测KPI；分别计算待监测城市节点的实时KPI与第一预测KPI的差值、与第二预测KPI的差值，得到待监测城市节点的第一误差、第二误差；利用待监测城市节点的第一误差和第二误差，判断待监测城市节点的实时KPI是否异常。

公开(公告)号：CN112423031A

公开(公告)日：2021-02-26

申请号：CN201910777624.7

申请日：2019-08-22

Applicant: 中国电信股份有限公司

Inventor： 林明辉 ,  胡华伟 ,  李晶 ,  林吟燊

IPC: H04N21/24 ,  H04N21/442 ,  H04N21/647 ,  G06N3/04

Abstract: 本公开涉及一种基于IPTV的KPI监测方法、装置及其系统。基于IPTV的KPI监测方法包括：获取待监测城市节点的历史KPI、以及待监测城市节点和其他城市节点的当前时间点对应的实时KPI；根据历史KPI，利用与待监测城市节点对应的第一机器学习模型，预测待监测城市节点的当前时间点对应的第一预测KPI；根据其他城市节点的实时KPI，利用待监测城市节点对应的第二机器学习模型，预测待监测城市节点的当前时间点对应的第二预测KPI；分别计算待监测城市节点的实时KPI与第一预测KPI的差值、与第二预测KPI的差值，得到待监测城市节点的第一误差、第二误差；利用待监测城市节点的第一误差和第二误差，判断待监测城市节点的实时KPI是否异常。