网络攻击预测方法、系统、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117318981A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311000479.4

    申请日:2023-08-09

    Abstract: 本申请实施例提供了一种网络攻击预测方法、系统、电子设备及存储介质,属于数据处理技术领域。方法包括:获取每一时间点的网络数据图谱和对应的历史特征映射向量;对网络数据图谱进行向量化处理得到图谱嵌入向量,并得到各个时间点对应的网络RGB图,将当前时刻的网络RGB图进行特征映射处理,得到第一特征映射向量;将每一时刻的网络RGB图和每一时刻相邻的至少一张网络RGB图进行光流图转换,得到网络光流图;将网络光流图进行特征映射处理得到第二特征映射向量;根据第一特征映射向量和第二特征映射向量构建预测特征映射向量;根据预测特征映射向量和历史特征映射向量从历史攻击数据中筛选出预测攻击数据,得到网络攻击预测结果。

    一种基于超图信号分解的联邦跨域推荐方法

    公开(公告)号:CN118277669A

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202410462841.8

    申请日:2024-04-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于超图信号分解的联邦跨域推荐方法,属于数据挖掘技术领域。解决了现有技术中传统的跨域推荐方法的难以避免全局模型混入领域特有信息的问题;本发明设定总通信轮次,使用本地数据初始化训练客户端模型,服务器随机选取客户端训练;客户端使用本地的低通超图滤波器和高通超图滤波器分别得到领域特定和领域共享的用户表征和物品表征;客户端和服务器之间运行本地‑全局知识迁移算法;服务器对得到的领域共享的用户表征和更新后的低通超图滤波器的模型进行聚合;服务器将聚合后的全局用户表征和聚合后的低通超图滤波器的模型发送给客户,重复上述步骤直至执行完总通信轮次。本发明避免了出现负迁移问题,可以应用于联邦跨域推荐。

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