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公开(公告)号：CN116127308A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211735591.8
申请日：2022-12-30
申请人： 网络通信与安全紫金山实验室
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了数据处理方法、装置及非易失性存储介质。其中，该方法包括：至少获取训练样本集和测试样本集；分别从训练样本集和测试样本集中提取出目标特征，其中，目标特征用于确定训练样本集中的训练样本的特征和测试样本集中测试样本的特征；基于提取出的目标特征分别对训练样本集和测试样本集进行模糊‑均值聚类处理，得到隶属度矩阵；基于隶属度矩阵确定权重数据，其中，样本权重数据用于调整初始模型的损失函数的权重，得到目标模型，目标模型用于进行数据标定。本发明解决了在分类器模型中的训练样本不平衡的技术问题。
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公开(公告)号：CN114679327A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210354148.X
申请日：2022-04-06
申请人： 网络通信与安全紫金山实验室
摘要： 本申请涉及一种网络攻击等级确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：将对抗集输入目标攻击模型，得到第一预测概率，基于第一预测概率和对抗集中样本的第一标签，对第一预测概率进行分箱，得到各个分箱区间，并将当前环境的网络数据输入目标攻击模型，得到网络数据受到攻击的第三预测概率，从各个分箱区间中确定第三预测概率所属的分箱区间，并将第三预测概率所属的分箱区间对应的网络攻击等级作为网络数据对应的网络攻击等级，从而实现精准的检测网络中存在的异常情况，并且，通过预测当前环境的网络攻击等级，从而能够根据网络攻击等级对应的紧急程度，采取网络攻击等级对应的入侵防护措施。
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公开(公告)号：CN114679327B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202210354148.X
申请日：2022-04-06
申请人： 网络通信与安全紫金山实验室
摘要： 本申请涉及一种网络攻击等级确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：将对抗集输入目标攻击模型，得到第一预测概率，基于第一预测概率和对抗集中样本的第一标签，对第一预测概率进行分箱，得到各个分箱区间，并将当前环境的网络数据输入目标攻击模型，得到网络数据受到攻击的第三预测概率，从各个分箱区间中确定第三预测概率所属的分箱区间，并将第三预测概率所属的分箱区间对应的网络攻击等级作为网络数据对应的网络攻击等级，从而实现精准的检测网络中存在的异常情况，并且，通过预测当前环境的网络攻击等级，从而能够根据网络攻击等级对应的紧急程度，采取网络攻击等级对应的入侵防护措施。
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公开(公告)号：CN114070641A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111418475.9
申请日：2021-11-25
申请人： 网络通信与安全紫金山实验室
摘要： 本发明公开了一种网络入侵检测方法、装置、设备和存储介质，将网络数据的特征输入至第一误用检测模型，得到正常数据或攻击数据；将攻击数据的特征输入至第一异常检测模型，得到聚类类别，计算与其所属的聚类类别的类中心之间的第一类距离；响应于第一类距离不大于预先确定的该聚类类别的第一类距离阈值，将所述攻击数据作为确定性攻击数据，输入至第二误用检测模型，得到具体攻击类型；响应于第一类距离大于预先确定的该聚类类别的第一类距离阈值，将攻击数据作为待确定攻击数据，保存到待确定攻击数据集中，判断待确定攻击数据类型是否已出现过。本发明准确检测网络数据具体类型，还能检测新攻击是否已出现过，极大提高了网络安全性和及时性。
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公开(公告)号：CN112270335B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202010923517.3
申请日：2020-09-04
申请人： 网络通信与安全紫金山实验室
IPC分类号： G06F18/243 , G06F18/214 , G06F17/18
摘要： 本发明公开一种搭接接头焊接质量缺陷预测的方法、系统及计算机可读存储介质，该方法首先收集焊接生产过程中焊接电参数和质量缺陷标签以及焊缝中心偏移焊丝中心的标签作为训练库；对收集到的电参数时序数据进行有效窗口提取，对提取的数据进行希尔伯特变换，分别对电参数实数值和复数值做特征提取；使用梯度提升树学习样本焊缝中心是否偏移焊丝中心；将预测到的焊缝中心是否偏移焊丝中心标签作为特征，使用最大最小标准化和包装法中的递归特征消除法挑选特征，使用决策树模型进行焊接质量缺陷分类；实时采集焊接电参数，进行窗口提取和相应的特征变换和提取，代入焊缝中心是否偏移焊丝中心模型预测，将预测结果作为特征，代入焊接质量预测模型得到焊接质量是否有缺陷。
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公开(公告)号：CN111178156B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201911257651.8
申请日：2019-12-10
申请人： 网络通信与安全紫金山实验室
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/214
摘要： 本发明公开了一种应用于机器学习的时序特征有效窗口提取方法，步骤如下：首先，对实际焊接生产过程中电参数实时采集，利用数据自身特点，计算动态阈值，根据阈值不断迭代更新自动筛选出有效窗口。然后进行希尔伯特变换，分别对电参数实数值和复数值做特征提取，使用最大最小标准化和包装法中的递归特征消除法挑选特征。最后，使用决策树模型进行分类，对预测偏移样本记录反馈，并加入模型重新迭代优化。本发明通过提取有效窗口，避免窗口选择太大，保留太多噪音数据，使数据失真以及窗口选择太小，删除太多有用特征，无法提出与目标变量强相关的因子的问题，显著地提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN112270335A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202010923517.3
申请日：2020-09-04
申请人： 网络通信与安全紫金山实验室
摘要： 本发明公开一种搭接接头焊接质量缺陷预测的方法、系统及计算机可读存储介质，该方法首先收集焊接生产过程中焊接电参数和质量缺陷标签以及焊缝中心偏移焊丝中心的标签作为训练库；对收集到的电参数时序数据进行有效窗口提取，对提取的数据进行希尔伯特变换，分别对电参数实数值和复数值做特征提取；使用梯度提升树学习样本焊缝中心是否偏移焊丝中心；将预测到的焊缝中心是否偏移焊丝中心标签作为特征，使用最大最小标准化和包装法中的递归特征消除法挑选特征，使用决策树模型进行焊接质量缺陷分类；实时采集焊接电参数，进行窗口提取和相应的特征变换和提取，代入焊缝中心是否偏移焊丝中心模型预测，将预测结果作为特征，代入焊接质量预测模型得到焊接质量是否有缺陷。
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公开(公告)号：CN114070641B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202111418475.9
申请日：2021-11-25
申请人： 网络通信与安全紫金山实验室
IPC分类号： H04L9/40 , G06F18/23213
摘要： 本发明公开了一种网络入侵检测方法、装置、设备和存储介质，将网络数据的特征输入至第一误用检测模型，得到正常数据或攻击数据；将攻击数据的特征输入至第一异常检测模型，得到聚类类别，计算与其所属的聚类类别的类中心之间的第一类距离；响应于第一类距离不大于预先确定的该聚类类别的第一类距离阈值，将所述攻击数据作为确定性攻击数据，输入至第二误用检测模型，得到具体攻击类型；响应于第一类距离大于预先确定的该聚类类别的第一类距离阈值，将攻击数据作为待确定攻击数据，保存到待确定攻击数据集中，判断待确定攻击数据类型是否已出现过。本发明准确检测网络数据具体类型，还能检测新攻击是否已出现过，极大提高了网络安全性和及时性。
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公开(公告)号：CN111178156A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911257651.8
申请日：2019-12-10
申请人： 网络通信与安全紫金山实验室
摘要： 本发明公开了一种应用于机器学习的时序特征有效窗口提取方法，步骤如下：首先，对实际焊接生产过程中电参数实时采集，利用数据自身特点，计算动态阈值，根据阈值不断迭代更新自动筛选出有效窗口。然后进行希尔伯特变换，分别对电参数实数值和复数值做特征提取，使用最大最小标准化和包装法中的递归特征消除法挑选特征。最后，使用决策树模型进行分类，对预测偏移样本记录反馈，并加入模型重新迭代优化。本发明通过提取有效窗口，避免窗口选择太大，保留太多噪音数据，使数据失真以及窗口选择太小，删除太多有用特征，无法提出与目标变量强相关的因子的问题，显著地提高了预测精度。
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