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公开(公告)号：CN119004450A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410607857.3
申请日：2024-05-16
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于对具有多个为了数据通信而连接的计算单元(6、7)的计算机系统(2)的攻击识别系统(10)的安全事件进行过滤的方法，其中，所述攻击识别系统(10)被配置为识别安全事件并且根据多个事件类型来对所述安全事件进行分类；其中，针对每个事件类型，初始化(100)特定于类型的计数器；而且其中，响应于所述攻击识别系统识别出(110)安全事件，分别：使与所识别出的安全事件相对应的特定于类型的计数器增加(120)，直至达到阈值为止，而且如果与所识别出的安全事件相对应的特定于类型的计数器已经达到所述阈值，则丢弃(140)所述所识别出的安全事件。
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公开(公告)号：CN113379048A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110253677.6
申请日：2021-03-09
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 用于训练神经元网络的设备和方法。用于训练神经网络（60）的方法，神经网络（60）包括第一层（），第一层（）包括多个过滤器以提供包括多个特征映射的第一层输出（z），分类器（60）的训练包括步骤：由先前层接收（901）第一层（）中的第一层输入（i），第一层输入（i）基于输入信号（x）；基于第一层输入（i）和第一层（）的多个参数（w）确定（902）第一层输出（z）；基于第一层输出（z）确定（903）第一层损失值（l），第一层损失值（l）表征在第一层输出（z）的特征映射之间的相关性程度，第一层损失值（l）是以无监督方式获得的；训练（904）神经网络（60），训练包括第一层（）的参数（w）的适配，适配基于第一层损失值（l）。
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公开(公告)号：CN117057401A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310539502.0
申请日：2023-05-12
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G06N3/047 , G06N3/0985 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及在具有大量交互代理的动态系统中根据代理的潜在状态预测代理行为的设备和计算机实现的方法，其中针对多个分量和直到预测时间点为止的多个时间点，对每个分量确定对代理的潜在状态建模的第一分布的第一矩的值，其中确定第一分布的第二矩的值，其中对每个分量根据预测时间点时第一分布的第一矩的值并根据预测时间点时第一分布的第二矩的值，确定预测时间点时第二分布的第一矩的期望值，其中第二分布根据代理的潜在状态对代理的行为进行建模，其中第二分布的第一矩的期望值定义第三分布的第一矩，其中对每个分量确定第三分布的第二矩，其中确定所述分量的第三分布的特别是使用至少一个权重加权的总和，以及其中根据总和确定行为的预测。
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公开(公告)号：CN114254550A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111121411.2
申请日：2021-09-24
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及机器学习用于根据第一参数将数据集映射为任务的解的模型的设备和计算机实现的方法，其特征在于，确定第二参数以用于在第一次学习迭代中将第二参数分配给第一参数，且确定第三参数以用于根据第三参数和根据用于评估任务的解的度量来确定在至少一次学习迭代中改变第一参数的速率，其中确定第二参数或第三参数包括确定初始值问题的解，该解取决于度量关于第一参数的导数，其中确定解包括根据初始值确定初始值问题的解的第一部分，根据第一部分确定初始值问题的解的第二部分，确定第一部分的偏导数，确定第二部分的偏导数，并根据偏导数中的至少一个确定第二参数和/或第三参数。
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公开(公告)号：CN114154389A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111031918.9
申请日：2021-09-03
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G06F30/27 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08
Abstract: 用于训练标准化流(70)的计算机实现的方法(1)，其中，该标准化流(70)被配置成基于第一输入图像(x)预测第一密度值，其中，该第一密度值表征第一输入图像出现的可能性，其中，该第一密度值是基于标准化流的第一卷积层的中间输出而预测的，其中，该中间输出是基于第一卷积层的多个权重而确定的，其中，训练的方法包括以下步骤：●确定(101)第二输入图像(xi)；●确定(102)输出()，其中，输出()是通过将第二输入图像(xi)提供给标准化流并且提供标准化流的输出作为输出()而确定的；●基于输出张量并且基于多个权重来确定(103)第二密度值；●确定(104)多个权重相对于第二密度值的自然梯度；●根据该自然梯度适配(105)多个权重。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112529174A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202010985584.8
申请日：2020-09-18
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Inventor： J·皮特斯 , E·胡格布姆 , M·韦林 , M·坎德米尔 , K·S·M·巴尔西姆
Abstract: 公开了用于从经训练神经网络生成压缩网络的设备和方法，其中该方法包括：模型（402）从第一训练数据（304）生成压缩图（412），该压缩图（412）表示模型（402）的模型分量响应于第一训练数据（304）对第一输出数据的影响；通过根据压缩图（412）压缩（604）经训练神经网络来生成压缩网络（606）；经训练神经网络（610）响应于第二训练数据（306）生成经训练网络输出数据（612）；压缩网络（606）响应于第二训练数据（306）生成压缩网络输出数据（608）；通过将经训练网络输出数据（612）与压缩网络输出数据（608）进行比较来训练模型（402）。
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公开(公告)号：CN119004451A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410608084.0
申请日：2024-05-16
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于在具有多个通过数据通信网络连接的计算单元(6、7)的计算机系统(2)的攻击识别系统(10)中进行扩展数据采集的方法，其中，该攻击识别系统(10)被配置为识别(110)安全事件，其中，在存储区(12)中存储(100)安全相关数据，其中，在该存储区中，在存在要写入的新的安全相关数据的情况下，如果该存储区已满，则存储在该存储区中的至少对于新数据的一部分来说较旧的数据被较新的数据所覆盖，而且其中，针对所识别出的安全事件中的至少一个所选择的安全事件：‑从该存储区中读取(130)安全相关数据，而且‑将所读出的安全相关数据存储在除该存储区(12)之外的另一存储器中和/或转发(140)以进行进一步处理。
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公开(公告)号：CN115700616A
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202210857465.3
申请日：2022-07-21
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 用于机器学习的设备、计算机程序和计算机实现方法，其中所述方法包括：提供（200）包括多臂老虎机问题或上下文老虎机问题的动作空间和以动作为条件的奖励上的分布的任务；提供（202）超先验，其中所述超先验是所述动作空间上的分布；取决于所述超先验来确定（224）超后验，针对所述超后验，当使用从所述超后验采样的先验时关于未来老虎机任务的期望奖励的下界限具有尽可能大的值，并且其中所述超后验是所述动作空间上的分布。
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公开(公告)号：CN118192219A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202311725409.5
申请日：2023-12-13
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Inventor： A·G·博特罗 , C·E·路易斯贡萨尔维斯 , F·博肯坎普 , J·皮特斯 , J·维诺格拉斯卡
IPC: G05B13/04
Abstract: 根据各种实施例，描述了一种用于训练控制策略的方法，包括：通过求解贝尔曼不确定性方程，来估计将状态与所述状态的值相关联或将状态和动作的对与所述对的值相关联的值函数的方差，其中对于多个状态中的每一个，所述贝尔曼不确定性方程的奖励函数被设置成与所述状态之后的后续状态的值的均值有关的总不确定性和所述后续状态的值的平均偶然不确定性之差；以及在训练中使所述控制策略偏向下述区：对于所述区，与对于其他区相比，所述估计给出所述值函数的更高方差。
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公开(公告)号：CN117390947A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202310843018.7
申请日：2023-07-10
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Inventor： A·G·博特罗 , C·E·路易斯贡萨尔维斯 , F·博肯坎普 , J·皮特斯 , J·维诺格拉斯卡
IPC: G06F30/27 , G05B19/02 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明涉及计算机控制系统的受约束控制的计算机实现的控制方法(700)。根据控制输入来控制系统，如果由计算机控制系统的控制产生的约束量超过约束阈值，则控制输入是安全的。当前控制输入是基于先前控制输入和对应的先前有噪测量来确定的。根据当前控制输入来控制计算机控制系统，由此获得结果得到的约束量的当前有噪测量。当前控制输入是基于表示由当前控制输入产生的约束量的第一随机变量和指示另外的控制输入是否安全的第二随机变量之间的互信息来确定的。
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