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公开(公告)号：CN119678150A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202380058633.5
申请日：2023-07-28
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Inventor： D·L·梅斯 , W·布卢姆 , J·艾希尔鲍姆 , A·鲁宾 , E·V·加西亚·拉佐 , N·I·巴基斯 , Y·K·罗伊 , J·帕里克 , P·A·布赖恩 , B·E·尼克 , R·S·S·库马
Abstract: 一种从用户输入查询生成安全语言查询的计算机实现的方法包括：在计算机系统处接收指示用户意图的输入安全搜索用户查询；使用经训练的机器学习模型并且基于输入安全搜索查询来选择示例用户安全搜索查询和对应的示例安全语言查询；使用经训练的机器学习模型从输入安全搜索查询生成查询元数据；生成提示词，该提示词包括：输入安全搜索用户查询；所选择的示例用户安全搜索查询和对应的示例安全语言查询；以及所生成的查询元数据；将提示词输入到大语言模型；从大语言模型接收与反映用户意图的输入安全搜索查询对应的安全语言查询。
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公开(公告)号：CN117616431A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202280039010.9
申请日：2022-05-06
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 在借助代理模型解释机器学习模型的预测的系统中，机器学习模型输入的特征向量可以基于局部敏感哈希或其他哈希进行分组，其他哈希反映了匹配哈希值中特征向量之间的相似性。对于要解释的给定预测和对应的输入特征向量，可以通过对输入特征向量进行哈希并检索具有匹配哈希值的所存储的特征向量以及其相应的预测，以低计算成本获得代理模型的合适训练集。
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公开(公告)号：CN115668240A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202180039284.3
申请日：2021-05-06
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Inventor： J·帕里克 , G·L·麦克唐纳 , M·H·雅库博夫斯基 , S·M·法特米·布舍赫里 , A·G·L·赛皮洛 , B·N·法斯科维茨
Abstract: 实施例旨在防止沙盒环境被潜在恶意软件应用检测到。为此，应用的执行被监控，并向强化学习机器学习模型提供有关执行的信息。该模型生成对执行中的应用所做的建议的修改。该模型被提供了指示应用是否成功执行的信息，并且该信息被用来训练针对其他修改的模型。通过在执行过程中修改潜在恶意软件的执行，可以防止沙盒环境的检测，并更好地理解潜在恶意软件应用特征的分析。
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