专利名称
主分类
A 农业
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
G 物理
H 电学
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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
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
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
清华大学
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]一种基于生成对抗网络的上网行为异常预测方法-CN202211006197.0在审
  • 王秀青;安阳 - 河北师范大学
  • 2022-08-22 - 2022-12-13 - H04L9/40
  • 本发明公开了一种基于生成对抗网络的上网行为异常预测方法,所述方法以生成对抗网络作为上网行为异常预测模型,将带异常值的上网行为数据输入生成对抗网络进行拟合训练;然后使用生成对抗网络中的生成器生成带异常值的拟真上网行为数据;对于每个需要预测异常值的无异常值的上网行为数据,找到与之欧氏距离最小的拟真上网行为数据,并将该拟真上网行为数据的异常值作为其自身的异常值,最后根据异常值实现上网行为异常预测。本发明利用生成对抗网络生成带异常值的拟真上网行为数据,根据最相似拟真上网行为数据确定各上网行为数据的异常值,从而实现上网行为的异常预测,可以及时发现和制止上网异常行为,保护企业或个人的合法权益。
  • 一种基于生成对抗网络上网行为异常预测方法
  • [发明专利]结合RPA的多媒体数据检测方法及系统-CN202310933160.0在审
  • 吕国伟;李超;王丽;赵银龙;宋占元 - 北京中关村科金技术有限公司
  • 2023-07-27 - 2023-10-10 - G06V10/774
  • 本申请实施例提供一种结合RPA的多媒体数据检测方法及系统,在获取第一数量个携带先验异常违规特征数据的多媒体交互图像序列和第二数量个不携带先验异常违规特征数据的多媒体交互图像序列时,先对基础异常违规检测网络进行无监督网络学习优化,再循环训练优化后的第一异常违规检测网络第三数量次数,生成最终的第二异常违规检测网络,而后生成第一模糊异常违规特征数据,结合该携带先验异常违规特征数据的多媒体交互图像序列和该不携带先验异常违规特征数据的多媒体交互图像序列及对应的第一模糊异常违规特征数据训练该第二异常违规检测网络,从而提高异常违规检测网络的训练速度,减少训练标注的工作量。
  • 结合rpa多媒体数据检测方法系统
  • [发明专利]网络诊断方法及装置-CN201910473240.6在审
  • 苗素超 - 北京小米移动软件有限公司
  • 2019-05-31 - 2020-12-01 - H04W24/08
  • 本公开是关于一种网络诊断方法及装置。该方法包括:获取网络异常事件;在接入点与终端处于网络连接状态时,向接入点发送网络异常事件,以使得无线控制器在预设诊断规则中查找到有与网络异常事件对应的诊断策略时,向接入点发送诊断策略,接入点在确定诊断策略为终端的诊断策略时,向终端发送诊断策略;终端根据诊断策略对网络异常事件进行修复。该技术方案终端在获取到诊断策略时,终端根据诊断策略对网络异常事件进行修复,实现对网络异常的自动修复,维修效率高。
  • 网络诊断方法装置
  • [发明专利]一种网络故障预警方法及装置-CN201910898114.5有效
  • 李敏敏 - 中盈优创资讯科技有限公司
  • 2019-09-23 - 2022-09-13 - H04L41/06
  • 本发明提供了一种网络故障预警方法及装置,其中,方法包括:采集网络故障数据及用网感知指标数据;分析网络故障数据及用网感知指标数据的相关性,确定相关指标;利用时间序列预测算法预测相关指标是否异常,如果异常,则该相关指标为异常指标;对于每一用户级网络设备,采集异常指标数据,若预定值个异常指标发生异常,则确定该用户级网络设备发生网络故障。本发明能够准确定位发生故障的用户级网络设备,且各用户级网络设备网络故障预警使用的指标数据统一,能够覆盖全网。
  • 一种网络故障预警方法装置
  • [发明专利]一种基于深度学习的异常网络连接检测方法-CN201810487746.8有效
  • 马卫;王利明;杨婧 - 中国科学院信息工程研究所
  • 2018-05-21 - 2020-07-10 - H04L29/06
  • 本发明涉及一种基于深度学习的异常网络连接检测方法,对每个网络流记录提取网络连接标识字段,并根据网络连接标识字段,对所有网络流记录进行聚合;构建一个基于深度神经网络网络连接模型;构建一个异常网络连接检测器,使用网络连接模型的输出作为输入,与网络连接模型同步进行训练,得到对网络连接的检测结果;使用数据集对网络连接模型和异常网络连接检测器进行调参优化与误报控制,如果达到预期效果则训练结束并保存网络参数及结构;将待检测网络连接记录输入训练完成的网络连接模型和异常网络连接检测器的组合模型,输出异常网络连接记录。本发明能发现异常网络连接,且不依赖于人工建立的网络连接模型。
  • 一种基于深度学习异常网络连接检测方法
  • [发明专利]一种异常报文接入点的发现方法和装置-CN200710107265.1有效
  • 郭勇 - 杭州华三通信技术有限公司
  • 2007-05-25 - 2008-11-26 - H04L29/12
  • 本发明公开了一种异常报文接入点的发现方法,用于查找异常报文在网络中的接入点,包括以下步骤,计算网络设备之间的物理连接关系;根据所述物理连接关系,查看当前某一学习到所述异常报文MAC地址的网络设备的端口是否存在相连的网络设备;如果所述网络设备的端口存在相连的网络设备,则将该端口对端的网络设备作为当前待查看的学习到异常报文MAC地址的网络设备;直到查找到某一网络设备的端口不存在相连的网络设备,则该网络设备就是异常报文接入点。本发明实施例通过网络设备之间的物理连接关系以及异常报文的MAC地址使用户可以很直接的利用该方案找到异常报文在网络中的接入点,从而在攻击初期及时发现攻击。
  • 一种异常报文接入发现方法装置
  • [发明专利]基于广域网的网络管理方法及装置-CN202111672387.1在审
  • 刘鹤年 - 锐捷网络股份有限公司
  • 2021-12-31 - 2022-04-15 - H04L41/0677
  • 本发明公开了一种基于广域网的网络管理方法及装置,包括:对从所述核心汇聚交换设备镜像来的会话流量进行初步筛选,得到候选异常会话;对所述候选异常会话的报文进行分析,确定异常类型;所述异常类型包括客户端异常网络异常以及服务器异常;当第一候选异常会话的异常类型为网络异常时,按照预设的异常位置规则,确定第一候选异常会话的异常位置;以及当一个预设周期内存在第二候选异常会话的异常报文个数与总报文个数的比值大于预设阈值时,确定所述第二候选异常会话异常,并输出异常告警;所述异常告警包括异常类型、异常位置的一种或多种。本发明实施例能够解决现有技术中广域网如何有效进行网络管理的问题。
  • 基于广域网网络管理方法装置

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