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[发明专利]攻击链补全方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310737889.0在审
发明人：高浩浩;蔡挺;马奇辰;焦伟;张凯强;王景丽;赵佳祥;赵曦滨;孙逸伦;万海 -专利权人：中债金科信息技术有限公司;清华大学
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种攻击链补全方法、装置、电子设备及存储介质，应用于网络安全技术领域，所述方法包括：获取安全知识图谱和异常边；确定安全知识图谱中的多个依赖路径，对多个依赖路径进行聚类，得到多个类簇和对应的主机行为类别；从每个异常边所属的依赖路径中选取目标依赖路径，将所有异常边对应的目标依赖路径中具有相同实体和主机行为类别的目标依赖路径进行合并，得到多个局部攻击链；根据每个类簇内局部攻击链中的实体与该类簇内其他局部攻击链中的实体之间的连接概率，建立类簇内局部攻击链之间的连接；根据每个类簇中的实体与其他类簇中的实体之间的连接概率，建立类簇间局部攻击链之间的连接。本申请可以提高攻击链的完整性。
攻击链补全方法装置电子设备存储介质

[发明专利]高级可持续性威胁攻击检测方法、装置及电子设备-CN202310539179.7在审
发明人： 赵曦滨;周泽龙;张轩诚;李霄翔;吴都;万海 -专利权人：清华大学
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种高级可持续性威胁攻击检测方法、装置及电子设备，应用于网络安全技术领域，所述方法包括：获取主机日志信息，确定主机日志信息在行为特征指标集合中对应的目标行为特征指标；根据行为特征指标和实体状态位图、实体状态位图中的比特位的映射关系，确定目标行为特征指标在目标行为特征指标对应的实体状态位图中对应的目标比特位；根据目标行为特征指标，对目标比特位的值进行设置，得到目标实体状态位图；在目标实体状态位图发生变化的情况下，将目标实体状态位图输入预先训练的检测分类器，得到目标实体状态位图对应的类别；如果该类别属于恶意攻击，根据该类别进行对应的预警处理。本申请可有效地防御APT攻击。
高级持续性威胁攻击检测方法装置电子设备

[发明专利]一种基于KL散度优化的3D物体数据分类系统与方法-CN201811540690.4有效
发明人：高跃;吉书仪;赵曦滨;黄晋 -专利权人：清华大学
申请日： 2018-12-17 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/2413 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于KL散度优化对3D物体数据进行分类的方法：将原始的图像、文本等数据进行数据预处理，将对象建模成多维分布；从有标签的训练数据中选择一定量的三元组进行模型训练；将所选择的三元组作为训练数据，在所有的均值向量上施加一个线性映射A并通过迭代优化学习最佳的线性映射，学习过程基于度量学习的基本假设，即同类样本之间的距离变小，不同类样本之间的距离变大；采用一种内蕴的梯度下降算法进行优化，将目标函数的梯度投影到同一个流形的切线空间之后，在给定一个仿射不变黎曼度量的SPD矩阵的流形上执行黎曼梯度下降；计算测试集与训练集之间的KL散度，采用K近邻(KNN)分类器对样本进行分类。本方法能够有效地提高系统的分类精度，并且拥有更稳定的性能。
一种基于 kl 优化物体数据分类系统方法

[发明专利]一种面向金融的语言情感分析和标注方法-CN202310283869.0在审
发明人：华娇娇;唐华云;周泽龙;万海;赵曦滨;商丽丽;王延昭;黄鑫玉 -专利权人：中债金科信息技术有限公司;清华大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向金融的语言情感分析和标注方法，本发明涉及机器学习技术领域，其中包括：获取待分析的舆情文本；根据预设文字索引表，确定所述舆情文本中每个字符对应的索引；根据所述每个字符对应的索引，确定所述舆情文本对应的输入向量矩阵；将所述舆情文本对应的输入向量矩阵输入至预设舆情分析模型中进行文本情感分类，得到所述舆情文本对应的情感分类结果，其中，在所述预设舆情分析模型的精调训练过程中对舆情训练样本进行局部文字遮挡；基于所述情感分类结果对所述舆情文本进行情感极性标注。本发明能够提高海量舆情文本数据的分析效率和精度。
一种面向金融语言情感分析标注方法

[发明专利]用于对样本进行可视化的方法、系统和可读存储介质-CN202310633032.4在审
发明人：刘世霞;周雨星;杨维铠;陈嘉澍;陈长建;赵曦滨 -专利权人：清华大学;北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F9/451 文献下载
摘要：本发明公开了用于对样本进行可视化的方法、系统和可读存储介质。其中，系统包括：接收模块用于接收多个样本，其中每个样本的信息包括该样本对应的特征向量、该样本的聚类类别与标注类别；投影模块用于根据多个样本中的每个样本的特征，获得多个样本在二维平面上的投影点的位置；网格生成模块用于根据多个样本中的每个样本将其投影点的位置，获得多个样本在二维平面上对应的网格；网格调整模块用于迭代调整样本对应的网格的位置，从而获取多个样本对应的网格更新后的位置；可视化模块被配置为根据多个样本中的每个样本对应的网格与网格更新后的位置，在二维平面上对多个样本进行可视化展示。
用于样本进行可视化方法系统可读存储介质

[发明专利]基于事件数据增强的运动物体重建方法及装置-CN202310269687.8在审
发明人：高跃;卢嘉轩;万海;赵曦滨 -专利权人：清华大学
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于事件数据增强的运动物体重建方法及装置，其中，方法包括：采集包含运动物体的运动视频数据；基于运动视频数据生成满足第一预设帧率条件的高帧率重构图像序列；将单视图深度图输入预设点云生成网络，生成单视图稠密点云；将每个视角下的单视图稠密点云输入预设多视图点云融合网络，得到融合后的稠密点云；将每一时刻获得的融合后的稠密点云进行处理，渲染得到物体三维运动轨迹。由此，解决了相关技术中，通过检测或分割算法，难以获得高速运动物体准确的运动轨迹，鉴于传统相机在采集数据时基于固定帧率，阻碍了对高速运动物体的追踪能力，降低了对运动物体重建的精细化水平等问题。
基于事件数据增强运动物体重建方法装置

[发明专利]一种基于神经网络的立体网格数据处理方法和系统-CN201811540285.2有效
发明人：高跃;冯玉彤;赵曦滨 -专利权人：清华大学
申请日： 2018-12-17 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于神经网络的立体网格数据处理方法和系统，其中，该系统包括：数据获取单元用于获取数据库中的待处理数据，其中，待处理数据的数据类型为立体网格型，待处理数据包括中心点数据、顶点向量数据、单位法向量数据和相邻面数据；特征计算单元用于根据神经网络模型，计算待处理数据对应的融合特征，其中，神经网络模型包括空间描述子模型和结构描述子模型；全局特征计算单元用于根据神经网络模型中的全局多层感知模型和最大池化模型，计算融合特征对应的全局特征值，全局特征值用于描述待处理数据。通过本申请中的技术方案，有利于提高对三维模型的立体网格数据的特征提取能力，提高了立体网格数据处理的准确性。
一种基于神经网络立体网格数据处理方法系统

[发明专利]一种WEB异常检测系统及方法-CN202211721220.4在审
发明人：周博雅;彭贻豪;吴奕鸣;王瑞华;万海;赵曦滨;常宗;严人宁;李宁;张小龙 -专利权人：中债金科信息技术有限公司;清华大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种WEB异常检测系统及方法，其中该方法包括：将不同用户的历史web请求记录归类为不同的API接口，并将不同的API接口数值编码为API ID序列；创建基于API ID序列的检测异常web请求的多个异常检测模型；采用各个异常检测模型，分别检测目标web请求是否为异常请求；检测结果为异常请求的异常检测模型产生告警；通过统计发出的告警的异常检测模型的个数是否符合预设阈值，判断是否上调该web请求的IP地址的风险等级。本案通过将web请求转换成异常检测模型可以直接使用的数据并综合多个异常检测模型的效果，提高检测准确性。
一种 web 异常检测系统方法

[发明专利]用于视频事件定位模型的学习样本选择的方法和系统-CN202310002699.4在审
发明人：陈长建;刘世霞;王昊泽;陈嘉澍;赵曦滨;杨赟 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司;清华大学
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于视频事件定位模型的学习样本确定的方法、系统和计算机可读存储介质。该方法包括：接收第一、第二视频，该第一、第二视频对应属于同一事件类型的第一、第二事件；获得第一视频包含的每个帧在第二视频中的对应帧；通过将第一视频中的一个帧与其在第二视频中的一个对应帧表示为一个对应关系，记录第一视频中的帧与第二视频中的帧的全部对应关系集合；选择全部对应关系集合中满足时序约束的最大对应关系集合，该最大对应关系集合为全部对应关系集合的子集；根据最大对应关系集合，从第一视频确定第三视频，从第二视频确定第四视频。第三、四视频为精确的学习样本，利用其获得的视频事件定位模型的性能更好。
用于视频事件定位模型学习样本选择方法系统

[发明专利]一种应用基于PBFT优化实现多节点高性能协议的网络系统-CN202110785351.8有效
发明人：戴晓;张嗣昆;许骏洲;丁旋;赵曦滨;唐华云;李荣 -专利权人：中债金科信息技术有限公司;清华大学
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： H04L67/1001 文献下载
摘要：本发明公开一种应用基于PBFT优化实现多节点高性能协议的网络系统，网络系统包括主节点和多个副节点，网络系统的节点总数N不小于3f+1，其中，f为拜占庭节点的数量，f和N均为正整数，本发明中，主节点根据提前准备信息生成N‑1份子信息，将各子信息发送至各副节点，由于主节点仅向各副节点发送了一份子信息，而不是整个提前准备信息，因此减少了主节点与副节点之间的网络带宽消耗，主节点通过发送聚合签名至各副节点而不是发送多个签名的方式，进一步减少主节点与副节点之间的网络带宽消耗，且除了进行子信息获取外，各副节点之间无需进行信息传递，减少了各个副节点之间的网络带宽消耗，保证网络系统共识成功，提高交易确认成功率。
一种应用基于 pbft 优化实现节点性能协议网络系统

[发明专利]基于关联图的异常分析方法及装置-CN202111137284.5有效
发明人：周博雅;万海;焦伟;严人宁;王兆阳;赵曦滨 -专利权人：中债金科信息技术有限公司;清华大学
申请日： 2021-09-27 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于关联图的异常分析方法及装置，通过获取不同厂家不同设备的聚合异常；根据历史聚合异常生成关联表；根据所述关联表、在网络上每个历史聚合异常对应的设备网络拓扑图，构建包含所述当前聚合异常的当前关联图；在所述当前关联图中，按照威胁程度从大到小排序，选择前预设数量个威胁路径；将预设数量个威胁路径合并生成威胁图发送至服务器。可以辅助安全人员辨别攻击场景。由于本发明根据聚合异常之间的关联生成关联表，并结合网络拓扑图构建当前关联图，从而解决复杂关联导致分析不准确的问题，同时按照威胁程度选择威胁路径组成威胁图进行分析，提高分析复杂关联异常的准确度。
基于关联异常分析方法装置

[发明专利]一种面向债券风险智能监测方法和装置-CN202211403593.7在审
发明人：唐华云;赵曦滨;贾鹏飞;林松;王福华;黄鑫玉;杨雪;商丽丽;王延昭 -专利权人：中债金科信息技术有限公司;清华大学
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向债券风险智能监测方法和装置，其中，该方法包括：获取影响企业违约的指标数据；将指标数据输入训练好的违约分析模型进行分析计算得到实时风险评估结果；其中，违约分析模型是通过比对多个预设算法模型的训练评估结果得到选定分析模型，并判定选定分析模型的分析结果是否达到预设风险评估结果，以根据判定结果训练选定分析模型得到的；基于实时风险评估结果确定企业金融风险的风险值。本发明通过构成风险评估的指标体系，开展城投债、金融债和产业债等债券主体的违约风险分析，实现完善的风险监测模型，对信用债市场的债券做违约概率预测与风险评分。
一种面向债券风险智能监测方法装置

[发明专利]一种基于轨道交通工业互联网的工业时序数据检索方法-CN202010632977.0有效
发明人：黄晋;胡昱坤;孟天闯;赵曦滨;杨殿阁;钟志华 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-07-02 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于轨道交通工业互联网的工业时序数据检索方法，该方法包括：步骤1，获取轨道交通系统中列车行驶过程中的时序数据集，并将时序数据集进行图片化变换，生成图片数据集；步骤2，构建卷积神经网络模型，并利用轨道交通系统中的历史数据集，对卷积神经网络模型进行训练，利用训练好的卷积神经网络模型对图片数据集中的数据进行特征提取，生成特征向量；步骤3，计算特征向量与历史数据集中数据之间的相似度，将相似度最高的数据，记作时序数据集中数据的检索数据。通过本申请中的技术方案，对轨道交通系统中的时序数据进行图片化，使得可以分析的数据覆盖面更全，提高轨道交通时序数据检索的有效性和准确性。
一种基于轨道交通工业互联网时序数据检索方法

[发明专利]时间触发调度模型的训练、时间触发调度方法及装置-CN202111137291.5有效
发明人：万海;贾宏宇;赵曦滨 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-09-27 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： H04L41/16 文献下载
摘要：本发明公开一种时间触发调度模型的训练、时间触发调度方法及装置，包括：将由链路的基础特征向量、嵌入向量和全局向量拼接获得的目标向量输入策略网络，确定待调度TT流的第一下一跳链路、第一转发相位及第一时隙；若当前调度所到达的网络设备不是终点，则更新目标向量以及时隙占用情况，并将更新后的目标向量输入策略网络确定待调度TT流的第二下一跳链路、第二转发相位及第二时隙，并利用第二时隙和第二下一跳链路对待调度TT流进行调度，直至达到终点；在到达预设调度终止条件时，利用策略梯度算法更新时间触发调度模型的参数，利用更新后的时间触发调度模型继续对待调度TT流进行调度，直至目标函数取值最大时，获得目标时间触发调度模型。
时间触发调度模型训练方法装置

[发明专利]一种基于Linux系统的调度处理方法及装置-CN202011318413.6有效
发明人：万海;赵曦滨;李德建;王慧 -专利权人：国家电网有限公司;国网江西省电力有限公司;国网信息通信产业集团有限公司;清华大学
申请日： 2020-11-23 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明公开一种基于Linux系统的调度处理方法及装置，包括：当高精度定时器函数启动时，将标记变量置为启动标识符；判断标记变量是否为所述启动标识符；若为是，则运行高精度定时器函数的回调函数，设置回调函数中的MVB定时器的超时时长为第一超时时长，将状态变量置为MVB时段标识符；判断MVB定时器是否触发；若为是，则将状态变量置为Linux时段标识符，设置回调函数中的MVB定时器的超时时长为第二超时时长；判断MVB定时器是否触发，所述MVB定时器的超时时长为所述第二超时时长；若为是，则返回执行设置回调函数中的MVB定时器的超时时长为第一超时时长的步骤。应用本发明能够保证MVB任务被按时完成。
一种基于 linux 系统调度处理方法装置

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