一种工业数据脱敏检测系统

    公开(公告)号:CN115604019B

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202211387856.X

    申请日:2022-11-08

    Abstract: 本发明涉及一种工业数据脱敏检测系统,涉及工业数据处理领域,包括:数据采集层、脱敏检测层和结果处置层;数据采集层用于采集工业脱敏数据和与工业脱敏数据相关的安全日志;脱敏检测层用于对工业脱敏数据的敏感信息去除度、有效性和失真性进行检测,输出检测结果;脱敏检测层还用于基于安全日志对工业脱敏数据的异常流量传输进行检测;结果处置层用于对检测结果进行记录,并对异常脱敏情况和工业脱敏数据的异常流量传输进行告警;异常脱敏情况包括工业脱敏数据中存在敏感数据、工业脱敏数据无效和工业脱敏数据失真。本发明降低了脱敏检测难度,提高了脱敏检测效率。

    一种工业数据脱敏检测系统

    公开(公告)号:CN115604019A

    公开(公告)日:2023-01-13

    申请号:CN202211387856.X

    申请日:2022-11-08

    Abstract: 本发明涉及一种工业数据脱敏检测系统,涉及工业数据处理领域,包括:数据采集层、脱敏检测层和结果处置层;数据采集层用于采集工业脱敏数据和与工业脱敏数据相关的安全日志;脱敏检测层用于对工业脱敏数据的敏感信息去除度、有效性和失真性进行检测,输出检测结果;脱敏检测层还用于基于安全日志对工业脱敏数据的异常流量传输进行检测;结果处置层用于对检测结果进行记录,并对异常脱敏情况和工业脱敏数据的异常流量传输进行告警;异常脱敏情况包括工业脱敏数据中存在敏感数据、工业脱敏数据无效和工业脱敏数据失真。本发明降低了脱敏检测难度,提高了脱敏检测效率。

    一种工件CT图像缺陷检测分割方法及系统

    公开(公告)号:CN115587989A

    公开(公告)日:2023-01-10

    申请号:CN202211291323.1

    申请日:2022-10-21

    Abstract: 本发明提出了一种工件CT图像缺陷检测分割方法及系统,属于工件缺陷检测技术领域,使用深度学习网络模型构建了缺陷检测模型和缺陷分割模型,通过事先标注好的训练数据集对缺陷检测模型进行训练,后续可以根据训练好的缺陷检测模型对待检测三维图像数据进行缺陷的检测,具有无需人工经验和知识储备、能够自动提取图像特征的特点,实现了对工件三维图像的缺陷自动化检测;并通过使用基于自监督对比学习的训练缺陷分割模型,在预训练阶段使用大量无标注数据训练网络,达到了仅使用少量标注样本就能训练出较高分割精度的模型的效果,进而节省了传统深度学习算法需要大量人工标注样本带来的大量时间成本和人力成本。

    一种工业生产数据风险等级评估方法及系统

    公开(公告)号:CN115296933A

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202211219031.7

    申请日:2022-10-08

    Abstract: 本发明涉及一种工业生产数据风险等级评估方法及系统,涉及深度学习技术领域,包括:获取工业生产数据;工业生产数据由工业生产设备产生;根据工业生产数据的安全等级将工业生产数据存储到对应的数据库中;工业生产数据根据安全等级分为一般数据、重要数据和核心数据;获取工业生产数据的监测信息;监测信息为数据库被访问时对应的流量信息或日志信息;将监测信息输入至训练好的分类卷积神经网络模型中,得到监测信息对应的工业生产数据的风险等级。本发明采用分类卷积神经网络模型对工业生产数据的监测信息进行工业生产数据风险等级的评估,统一了工业生产数据风险等级的评估标准,并降低了人工成本。

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