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]一种高可靠的异构平台的大型图数据库系统的实现方法-CN202010961877.2有效
  • 孔胜嵩;季振洲;和树繁 - 哈尔滨工业大学(威海)
  • 2020-09-14 - 2023-03-17 - G06F16/51
  • 本文结合存储高度关联的大型图数据库的需求,并结合在上述数据库中提高操作时的安全性与性能的需求,以及传统的原生图数据库Neo4j存在的安全性差、性能不能满足数据量较大时的大量查询的问题,在原有的存储结构基础上,结合GPGPU的高带宽和大吞吐量以及高计算密度的特点,通过增添安全校验码改良原有数据存储结构,提出了一种以GPU为存储和操作核心的模型,并且在提高了数据库的安全性的同时、不损失常用查询效率的数据库结构。本发明创新地利用GPU处理数据时按块对齐、并行处理的特点,做到了图数据库的安全可靠与性能稳定的统一;同时对于一些常用操作的效率明显优于传统的原生图数据库,且对硬件要求较低、兼容性较强,性价比较高,可扩展性较强。
  • 一种可靠平台大型数据库系统实现方法
  • [发明专利]一种基于多维间序列的工控异常检测方法-CN202110964073.2在审
  • 季振洲;李冲;贾东升;和树繁;孔胜嵩 - 哈尔滨工业大学(威海)
  • 2021-08-21 - 2021-12-21 - G06K9/62
  • 本发明提供了一种基于多维时间序列的工控异常检测方法和系统,该方法采用全连接网络提取一些设备之间的关联特征,然后利用长短期神经网络学习工控设备的正常工作模式,得到工控设备异常检测模型。该系统包括模型训练模块、数据收集模块、模型检测模块和异常输出模块。模型训练模块从工控设备正常工作状态的历史数据库中读取数据,训练得到工控异常检测模型。数据收集模块实时接收工控设备的数据,传递给检测模块。模型检测模块预测接的数据,当它和实时收到的数据差距过大时,则认为系统异常。异常检测模块分析预测数据和实时接受到的异常数据在各个特征维度的差距,定位发生异常的设备,方便管理员分析设备的发生异常的原因。
  • 一种基于多维序列异常检测方法
  • [发明专利]一种基于策略库的云边协同工控网络安全防护方法-CN202110971368.2在审
  • 季振洲;贾东升;李冲;和树繁;孔胜嵩 - 哈尔滨工业大学(威海)
  • 2021-08-24 - 2021-11-30 - G06F21/57
  • 本发明提供了一种基于策略库的云边协同工控网络安全防护方法,该方法通过在云端的由生成模型网络——长短期记忆(LSTM)网络和新型判别模型网络——树突网络(DendriteNetorDD)的生成式对抗网络(GAN)生成异常情况的识别规则库,然后再将这些规则部署到对应的边端上,并给每条规则匹配相应的应对策略,最终形成云边协同的策略库来满足工控网络的低时延安全防护。该方法的边端包含数据收集模块和策略库模块,云端包含数据处理模块、生成式对抗网络模块、规则生成模块和规则库模块。同时规则库和策略库又包含由长短期记忆网络所提取的时序特征所生成的预测规则和树突网络所生成的识别规则。不同规则所对应的策略可以由工控系统的管理员设置。
  • 一种基于策略协同网络安全防护方法

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