一种基于宽度学习的轻量级恶意流量检测方法及装置

    公开(公告)号:CN114567511A

    公开(公告)日:2022-05-31

    申请号:CN202210404385.2

    申请日:2022-04-18

    Abstract: 本申请实施例公开了一种基于宽度学习的轻量级恶意流量检测方法及装置。本申请中采用具有线性特征数据和非线性特征数据的目标训练数据X训练初始流量检测分类模型,使得训练模型时采用的神经网络的宽度会更宽,进而使得训练模型时也不需要多层连接的神经网络,所以初始流量检测分类模型的训练过程中的计算量将会更小、训练速度也会更快,对设备的要求也会比较低,更适用于具备有限资源的物联网设备。同时本方案训练得到的目标流量检测分类模型对恶意流量的检测速度也更快,可以满足恶意流量检测的实时性要求。以及由于本方案应用于更靠近物联网中执行业务的各物联网设备的边缘网关设备,可以更及时地通知物联网设备阻断恶意流量。

    基于强化学习的智能设备智能安全管理方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN116627474A

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310902309.9

    申请日:2023-07-21

    Abstract: 本申请提供一种基于强化学习的智能设备智能安全管理方法、装置及设备,该方法包括:获取智能设备批量升级任务信息;在存在升级需求,且依据智能设备升级任务当前的升级策略,确定该智能设备批量升级任务满足升级条件的情况下,依据待升级设备地址信息和登录信息对该智能设备批量升级任务对应的待升级设备进行批量升级;依据获取到的该智能设备批量升级任务对应的各待升级设备的升级反馈结果,利用强化学习算法,分别对各待升级设备当前的损失函数梯度进行更新,得到各待升级设备的损失函数梯度更新值,依据各待升级设备的损失函数梯度更新值,利用强化学习算法,对该智能设备升级任务当前的升级策略进行更新。该方法可以提高智能设备升级效率。

    基于对抗神经网络结构搜索的图像处理方法及装置

    公开(公告)号:CN116304144A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202211690326.2

    申请日:2022-12-27

    Abstract: 本申请提供一种基于对抗神经网络结构搜索的图像处理方法及装置,该方法包括:对于DNN网络结构搜索过程中的任一epoch,利用梯度下降算法、已获得的图像训练集以及已获得的图像验证集,对DNN网络的操作参数和结构参数进行迭代交替更新,直至迭代次数达到第一迭代次数;以及,利用预设网络脆弱性约束条件和已获得的图像验证集,对所述DNN网络的结构参数进行迭代更新直至该epoch内的迭代次数达到第二迭代次数;在搜索的epoch数达到第一epoch数,或,DNN网络模型收敛的情况下,依据得到的结构参数,生成用于图像处理的目标DNN网络,并利用所述目标DNN网络对待进行图像处理的图像进行图像处理。该方法可以提升利用DNN网络进行图像处理的准确性。

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