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专利名称

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申请人
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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]基于神经网络算法的网络安全防护方法-CN201810138773.4有效
发明人：邹培利;林小淞;张靠勤 -专利权人：北京泰和利通科技有限公司
申请日： 2018-02-11 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： H04L29/12 文献下载
摘要：本发明属于计算机设备技术领域，更具体地，涉及一种基于神经网络算法的网络安全防护方法。该方法包括以下步骤，S1，构建神经网络，利用已知的IP地址及计算机或智能设备属性数据组对神经网络进行训练，从而得到神经网络模型；S2，获取新的计算机或智能设备属性数据组；S3，利用神经网络模型对新计算机或智能设备属性数据组进行处理，并输出处理结果，得到新的IP地址；S4，检测新的IP地址是否冲突，如果不冲突，则得到新的IP地址，否则，转到步骤S2。
基于神经网络算法网络安全防护方法

[发明专利]智能车网络安全控制方法及系统-CN201711154567.4在审
发明人：邹培利;林小淞;张靠勤 -专利权人：厦门卓讯信息技术有限公司
申请日： 2017-11-20 - 公布日： 2018-03-23 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明属于汽车控制技术领域，更具体地，涉及一种智能车网络安全控制方法及系统。智能车网络安全控制方法包括以下步骤，S1，身份获取单元用于获取汽车使用者进行身份信息，将身份信息发送给安全管理单元；S2，安全管理单元对接收到身份信息进行验证，如果验证没通过，则将该身份信息存储到恶意信息库，安全管理单元发送危险指令给安全处理单元，安全处理单元根据安全管理单元发送的危险指令执行防御措施；S3，如果验证通过，安全管理单元发送控制指令给权限控制单元，权限控制单元赋予汽车使用者对于汽车的操作权限，根据使用者的身份赋予使用者不同的权限。
智能网络安全控制方法系统

[发明专利]基于机器深度学习的网络安全态势特征聚类方法-CN201710277365.2在审
发明人：邹培利;林小淞;张靠勤 -专利权人：厦门卓讯信息技术有限公司
申请日： 2017-04-25 - 公布日： 2017-09-01 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明属于网络安全技术领域，具体涉及一种基于机器深度学习的网络安全态势特征聚类方法。包括以下步骤，S1、获取网络恶意数据包，以及恶意数据包对应的属性信息；S2、对恶意数据包，以及与恶意数据包对应的属性信息进行处理分析，得到恶意数据包的特征数据集；S3、采用聚类算法对恶意数据包所包含的特征进行聚类。
基于机器深度学习网络安全态势特征方法

[发明专利]一种网络安全态势模型训练方法、识别方法及识别装置-CN201710182743.9在审
发明人：邹培利;林小淞;张靠勤 -专利权人：厦门卓讯信息技术有限公司
申请日： 2017-03-24 - 公布日： 2017-08-15 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明属于计算机网络安全、机器学习技术领域，具体涉及一种网络安全态势模型训练方法、识别方法及识别装置。该网络安全态势模型训练方法，它包括以下步骤S101、获取网络数据；S102、从所述网络数据中提取网络数据样本；S103、处理提取的网络数据样本，对网络数据进行分析，得到网络数据的属性值，将网络数据的属性值与网络数据是否安全对应；S104、对网络数据属性值进行分析处理，得到网络数据属性值的特征向量；S105、通过网络数据属性值的特征向量，确定线性分类器的参数。
一种网络安全态势模型训练方法识别装置

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