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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]估计装置、估计方法以及估计程序-CN202080107106.5在审
发明人：永井智大;山田真德;高桥知克;寺本泰大;山中友贵 -专利权人：日本电信电话株式会社
申请日： 2020-11-19 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：估计装置(10)针对被判定为异常或正常的各个数据包，通过对该数据包的有效载荷逐个字符地进行可逆变换来生成特征量，并对生成的特征量赋予该数据包是异常或正常的判定结果。估计装置(10)将上述数据包的有效载荷的特征量以及该数据包是异常或正常的判定结果作为训练数据，通过机器学习来进行模型的学习。估计装置(10)提取学习后的模型中的对分类的贡献度为预定值以上的特征量的维数。并且，估计装置(10)使用提取出的特征量的维数，估计被判定为异常的数据包的有效载荷中的异常的原因部位，并输出该估计的结果。
估计装置方法以及程序

[发明专利]学习装置、检测系统、学习方法以及学习程序-CN201980098475.X在审
发明人： 山田真德 -专利权人：日本电信电话株式会社
申请日： 2019-07-18 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06F13/00 文献下载
摘要：学习装置(10)具有：取得部(11)，其取得多个作为学习对象的正常通信数据；第1估计部(121)，其学习正常通信数据，估计正常通信数据的概率密度，更新模型的参数；聚类部(122)，其根据由第1估计部(121)估计出的概率密度对正常通信数据进行聚类；第2估计部(123)，其按照由聚类部(122)聚类后的每个聚类进行学习，对参数的初始值使用在第1估计部(121)中已学习的参数，估计每个聚类的正常通信数据的概率密度，更新表示每个聚类的正常通信数据的概率密度的特征的模型的参数；以及整合部(124)，其对估计出的每个聚类的概率密度进行整合。
学习装置检测系统学习方法以及程序

[发明专利]信息处理装置、生成方法和生成程序-CN201980096519.5在审
发明人： 山田真德 -专利权人：日本电信电话株式会社
申请日： 2019-05-20 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：信息处理装置(10)计算针对利用标签进行分割的数据集的、利用各标签时的分割方法各自的信息量，其中所述标签是分割数据时的指标的候选。然后，信息处理装置(10)基于计算出的信息量中的最高信息量的分割方法，将数据分割为多个数据集，使用分割后的数据集，按照每个数据集分别生成已学习模型。
信息处理装置生成方法程序

[发明专利]评价装置、评价方法以及评价程序-CN202080018178.2在审
发明人：高桥知克;山田真德 -专利权人：日本电信电话株式会社
申请日： 2020-03-11 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：评价装置接受变分自编码器的隐变量的输入，对所输入的隐变量进行聚类，按每个聚类对属于该聚类的隐变量赋予表示上述聚类的标签。然后，评价装置进行分类器的学习，以按照所赋予的标签正确地对隐变量进行分类，对学习后的分类器进行Adversarial Attack的耐性评价，输出耐性评价的结果。由此，评价装置即使是使用无标签数据作为输入数据的变分自编码器，也能够进行Adversarial Attack的耐性评价。
评价装置方法以及程序

[发明专利]检测装置和检测方法-CN201980038762.1在审
发明人： 山田真德;五十岚弓将;山中友贵 -专利权人：日本电信电话株式会社
申请日： 2019-06-07 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：检测装置(10)取得设备的网络日志以及主机日志。此外，检测装置(10)将网络日志转换为能够输入到多模态的生成模型的形式的网络特征量，该生成模型基于由概率变量表示的多个潜在变量生成输出数据。另外，检测装置(10)将主机日志转换为能够输入到生成模型的形式的主机特征量。此外，检测装置(10)将网络特征量和主机特征量中的至少一方输入到生成模型，计算输出数据。此外，检测装置(10)使用基于输出数据计算出的异常得分，进行设备的异常的检测。
检测装置方法

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共 5 条

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