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[发明专利]一种基于关联网络的高风险IP识别方法及系统-CN202310655248.0在审
发明人： 陈德蕾;陈龙;陈树华 -专利权人：北京顶象技术有限公司
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于关联网络的高风险IP识别方法及系统，包括：S1：构建IP‑设备关联网络，网络共有两种节点，分别是IP地址和设备指纹；S2：制定规则定义风险种子设备；获取风险种子设备对应的设备指纹节点列表；S3：通过IP‑设备风险传播算法，评估关联网络各节点的风险情况，进而识别得到高风险IP地址列表；S4：构建有向的IP‑设备关联网络；S5：在构建的有向网络中应用评估节点间关联程度的算法，得到各个节点的关联风险值；S6：将各节点的关联风险值进行排序,百分比排序值＝1‑排名/节点数量；S7：输出百分比排序值大于阈值T4的IP节点作为高风险IP输出。本发明采能有效提高业务风控系统识别高风险IP的识别覆盖率，以及识别精度。
一种基于关联网络风险 ip 识别方法系统

[发明专利]一种无缺口滑动验证码及其生成方法-CN202310626610.1有效
发明人： 陈德蕾;陈龙;陈树华 -专利权人：北京顶象技术有限公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F21/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种无缺口滑动验证码及其生成方法，包括如下步骤：S1.AI图片生成模块生成验证码的背景图；在生成过程中需要输入目标图片的语义描述，并且语义描述中包含希望生成的原始物体的名称；S2.AI目标检测模块检测生成的图片中目标物体所在位置；检测过程中需要提供目标物体的语义描述，AI目标检测模块输出目标物体的位置信息；S3.AI图像分割模块在目标物体所在边界框中，以像素级别分割出目标物体；S4.AI图像修补模块修补背景图；修复后的背景图没有缺口；S5.获得具有目标物体的滑块以及没有缺口的背景图后，将二者组合成为滑动验证码。本发明利用图像的语义信息来设计滑块，使得滑块与背景图像在视觉上无法区分，提高验证码安全性。
一种缺口滑动验证及其生成方法

[发明专利]基于神经网络和模型迁移学习的多源频域载荷识别方法-CN202010777756.2有效
发明人：王成;陈德蕾;崔振凯 -专利权人：华侨大学
申请日： 2020-08-05 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06N3/096 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于神经网络和模型迁移学习的不相关多源频域载荷识别方法，具体包括：S1：利用频率点的历史数据对不相关多源载荷识别的多输入多输出神经网络模型进行训练；S2：将S1中的神经网络模型的模型参数迁移到相邻的目标频域的神经网络中作为网络权值的初值；S3：利用目标频率的历史数据对目标频域的神经网络进行二次训练，从而得到目标频率的不相关多源频域载荷识别模型；S4：将目标频率下训练好的神经网络的模型参数迁移到下一个相邻频率的模型；S5：循环该过程直到建立所有频率点的神经网络模型。本发明提出了一种基于神经网络和模型迁移学习的不相关多源频域载荷识别方法，通过迁移学习得到的神经网络多源载荷识别模型得到较好的神经网络模型的初始权重，有效减少训练时间，并得到更高的识别精度。
基于神经网络模型迁移学习多源频域载荷识别方法

[发明专利]一种多要素语义验证码及其生成方法-CN202310706465.8在审
发明人：陈龙;陈德蕾;陈树华 -专利权人：北京顶象技术有限公司
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F21/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种多要素语义验证码及其生成方法，包括以下两个环节：S100.图文素材生成；通过图文素材生成模块实现图文素材生成，其中，图文素材包括描述文本库和与描述文本对应的图片库和信息库；S200.语义验证码生成；通过语义验证码生成模块实现语义验证码生成，包括确定多要素语义验证码对应的描述文本，确定目标图片和干扰图片，并将描述文本、目标图片和干扰图片组合成多要素语义验证码。采用本方法的验证码生产图片素材效率高、基于图文的多要素语义匹配难以轻易被模型破解，安全性高。
一种要素语义验证及其生成方法

[发明专利]基于MMD和TSP的频域载荷识别的模型迁移学习源域选择方法-CN202010777752.4有效
发明人：王成;陈德蕾;崔振凯 -专利权人：华侨大学
申请日： 2020-08-05 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06N3/126 文献下载
摘要：本发明提出一种MMD和TSP的频域载荷识别的模型迁移学习源域选择方法，首先利用MMD距离度量不同频率下样本数据间的差异，得到不同频率间MMD距离矩阵D；其次，通过遗传算法求解访问所有频率所需MMD距离总和的最小代价，求解MMD距离矩阵的TSP问题；最后，利用遗传算法得到迁移顺序频率序列进行频域载荷识别神经网络模型的迁移学习。本发明提出一种MMD和TSP的频域载荷识别的模型迁移学习源域选择方法，通过进行迁移顺序的选择，可以得到更好的神经网络模型，有效提高模型精度，减少训练时间、得到更高的识别精度。
基于 mmd tsp 载荷识别模型迁移学习选择方法

[发明专利]规则策略组的生成方法、系统及电子设备-CN202110488036.9有效
发明人：蔡鹏;陈德蕾;陈树华 -专利权人：杭州顶象科技有限公司
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明提供了一种规则策略组的生成方法、系统及电子设备，涉及金融决策技术领域，该方法首先获取金融业务数据，并将金融业务数据按照金融业务标注为正样本和负样本；再根据金融业务数据中的业务指标规则确定精简规则组，并根据精简规则组剔除金融业务数据中的正样本后生成初始规则组；然后根据初始规则组中包含的金融业务数据的业务指标规则确定迭代规则组，并根据迭代规则组对初始规则组中的规则性能进行迭代优化；最后将已完成迭代优化的初始规则组确定为规则策略组。该方法在生成的规则组的基础上进行了迭代寻优，实现了自动生成简单有效的规则组，并可直接配置到相关金融业务决策业务中，无需专家经验，节约了大量人力。
规则策略生成方法系统电子设备

[发明专利]分类预测方法、装置和电子设备-CN202210873058.1在审
发明人： 陈德蕾;陈龙;陈树华 -专利权人：北京顶象技术有限公司
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种分类预测方法、装置和电子设备，在得到二分类模型的第一预测结果后，可基于初始样本集合中样本间的属性关联关系，构建包含多个节点的初始关联关系网；之后基于第一预测结果为初始关联关系网中每个节点所对应的样本设置初始类别标签以得到第一关联关系网，并对第一关联关系网进行社区划分；根据社区划分结果，以社区为单位对同一社区内节点所对应样本的初始类别标签进行更新，得到第二预测结果。采用本发明可以提高二分类模型预测结果的可靠性，从而降低相关业务部门产生损失的风险。
分类预测方法装置电子设备

[发明专利]基于门控循环单元神经网络的主动学习协同过滤方法-CN201910796504.1有效
发明人：王成;陈德蕾;潘傲寒 -专利权人：华侨大学
申请日： 2019-08-27 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于门控循环单元神经网络的主动学习协同过滤方法，包括：获取用户评分数据集将其用户对商品评分矩阵转化为成时间序列数据，设置对应的门控循环单元神经网络结构；采用改进MinRating主动学习算法动态采样数据，主动选择合适的训练集，输入用户的时间序列数据到门控循环单元神经网络输入层进行训练，并将门控循环单元神经网络输出与目标值进行损失计算，根据迭代算法adma进行参数的更新；利用训练得到的神经网络模型进行协同过滤推荐，实现TopN推荐。本发明方法在短时预测成功率、召回率、项目覆盖和用户覆盖上优于传统协同过滤算法；主动学习部分能够帮助模型快速建立，在一定程度上解决推荐系统的冷启动问题。
基于门控循环单元神经网络主动学习协同过滤方法

[发明专利]多源数据挖掘的公交车上下车站点识别和检验方法-CN201910123126.0有效
发明人：王成;崔紫薇;陈德蕾 -专利权人：华侨大学
申请日： 2019-02-19 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明提供一种多源数据挖掘的公交车上下车站点识别和检验方法，包括根据常规公交的IC刷卡及运营车辆数据，进行基于聚类和关联分析的IC刷卡乘客上车站点识别；根据常规公交、BRT和地铁的IC刷卡及运营车辆数据，进行基于常规公交、BRT、地铁组成的IC刷卡乘客出行链下车站点识别；对未识别下车站点的数据进行基于历史乘车记录的IC刷卡乘客下车站点识别；对仍未识别下车站点的数据进行基于贝叶斯后验最大似然估计的IC刷卡乘客下车站点识别；对匹配上车站点的数据进行基于配对样本t检验的IC刷卡乘客上车站点识别检验；对匹配下车站点的数据进行基于换乘行为识别的IC刷卡乘客下车站点识别检验。本发明方法适用范围广、站点识别精度高。
数据挖掘公交车上下车站点识别检验方法

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