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[发明专利]一种同时制备多种海藻寡糖的方法-CN202310766290.X在审
发明人：曲武;应宇珮;许嘉航;何培妍;张雨欣;丁泽坪;王定全;王健鑫;曾润颖 -专利权人：浙江海洋大学
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： C12P19/12 文献下载
摘要：本发明涉及生物技术领域，提供了一种同时制备多种海藻寡糖的方法。该同时制备多种海藻寡糖的方法包括以下步骤：将Shewanella sp.YPW8432细菌酶解液置于海藻多糖溶液中，摇匀，40℃水浴20min后取出，所述海藻多糖溶液中海藻多糖选自卡拉胶、褐藻胶和琼脂中的一种或多种。本发明提供的方法可以同时制备包括琼胶寡糖、卡拉胶寡糖、褐藻胶寡糖在内的三种海藻寡糖，极大程度地降低了海藻寡糖生产成本。
一种同时制备多种海藻寡糖方法

[发明专利]基于不可靠伪标签半监督学习的恶意流量分类方法和设备-CN202310746304.1有效
发明人：曲武 -专利权人：北京金睛云华科技有限公司;金睛云华（沈阳）科技有限公司
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明的实施例提供了基于不可靠伪标签半监督学习的恶意流量分类方法和设备。所述方法包括获取流量数据样本，进行预处理，得到标记样本和未标记样本；将标记样本输入第一网络模型进行训练；通过训练后的第一网络模型对部分未标记样本进行预测，将预测结果作为伪标签对部分未标记样本进行标记；将具有伪标签的未标记样本与标记样本混杂后输入第二网络模型进行训练，通过训练后的第二网络模型对网络流量数据进行恶意流量分类。以此方式，可以在恶意流量分类任务中，减少对标注数据集的依赖程度，最大程度利用流量样本，增加模型对于恶意流量的识别能力，提高模型的学习性能，从而增强模型对恶意流量识别分类的效率和准确率。
基于不可靠标签监督学习恶意流量分类方法设备

[发明专利]一种AIGC服务隐私保护方法和设备-CN202310898354.1有效
发明人：曲武 -专利权人：北京金睛云华科技有限公司;金睛云华（沈阳）科技有限公司
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提供一种AIGC服务隐私保护方法和设备。所述方法包括所述用户账户端向中介服务端发送用户账户凭证和服务等级需求；生成第一私有随机数作为输入参数计算第一散列函数，得到第一结果，经中介服务端发送至AIGC账户端；计算第一访问键值，将请求内容加密后存入内容存储服务端；生成第四私有随机数作为第一散列函数的输入参数，得到第四结果，经中介服务端发送至AIGC账户端；计算第四访问键值发送至内容存储服务端，对第二消息内容进行读取并解密，得到内容请求对应的应答内容。以此方式，能够防止AIGC服务跟踪用户的查询内容，阻止服务方对用户实施精准画像，确保除用户外的其他各方均不能同时掌握用户身份及其所请求内容。
一种 aigc 服务隐私保护方法设备

[实用新型]一种土壤修复装置-CN202321349790.5有效
发明人：曲武 -专利权人：曲武
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： B09C1/08 文献下载
摘要：本实用新型涉及环境保护的技术领域，特别是涉及一种土壤修复装置，其可以调节豁土深度，且采用自动豁土，减少外部部人力损耗，对于土壤修复更加均匀，提高实用性；包括车板、液箱、进剂口、排出管和修复喷头，还包括：豁土机构，豁土机构用于土壤修复的辅助，所述豁土机构包括套架、螺纹套、滑套、螺纹杆、拧手、轴承、轴架、电机、减速机、转轴、豁土轮和约束滑条，车板后中侧内部与套架外侧相连接，套架中部内侧连接欧螺纹套，套架左右侧内部分别连接有一组滑套，螺纹杆在螺纹套内螺装连接，螺纹杆顶端与拧手底端中部相连接，转轴转动连接在轴架内，转轴外侧连接有多组豁土轮，排出管连接在轴架前侧；移动机构，移动机构用于整体装置的移动。
一种土壤修复装置

[发明专利]基于迁移学习的网络异常流量识别方法、装置和设备-CN202310674715.4有效
发明人：曲武;李成达 -专利权人：北京金睛云华科技有限公司;金睛云华（沈阳）科技有限公司
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明的实施例提供了基于迁移学习的网络异常流量识别方法、装置和设备。所述方法包括获取网络流量数据，进行预处理；对预处理后的网络流量数据分别提取词向量图和纹理特征；对所述词向量图和纹理特征通过CNN网络模型进行特征提取，得到显著特征；将所述显著特征输入基于Bagging算法的集成模型，输出异常流量特征。以此方式，可以完成对不同设备收集到的不同类别的网络异常流量的准确识别，提高迁移学习的性能和效果。
基于迁移学习网络异常流量识别方法装置设备

[发明专利]基于秘密分享的可验证图片相似度识别方法和装置-CN202310538145.6有效
发明人：曲武 -专利权人：北京金睛云华科技有限公司;金睛云华（沈阳）科技有限公司
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明的实施例提供了基于秘密分享的可验证图片相似度识别方法和装置。所述方法包括第一数据提供方和第二数据提供方根据三个随机数进行图片向量扩充，并进行分片，发送相应分片至对应的计算服务器；对应的计算服务器计算得到安全参数对，发送至指定计算服务器，由指定计算服务器计算得到第一安全参数和第二安全参数，发送至第一数据提供方和第二数据提供方；第一数据提供方和第二数据提供方计算第三安全参数和第四安全参数，对图片相似度进行识别。以此方式，可以通过增加验证过程，当验证成功时，才能证明双方均在不暴露隐私的前提下发送了真实数据，使得图片相似度的结果计算结果有效，同样实现对计算结果正确性的验证。
基于秘密分享验证图片相似识别方法装置

[发明专利]一种基于知识图谱的黑客攻击场景构建方法和设备-CN202210394256.X有效
发明人：胡文友;曲武;胡永亮;李家豪 -专利权人：北京金睛云华科技有限公司;金睛云华（沈阳）科技有限公司
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明的实施例提供了一种基于知识图谱的黑客攻击场景构建方法和设备。所述方法包括获取告警信息，对所述告警信息进行预处理，得到多维矩阵关联模型；将所述多维矩阵关联模型中的一类逻辑链条映射到知识图谱结构中；对所述多维矩阵关联模型中的二类逻辑链条和三类逻辑链条进行补充，将补充后形成的一类逻辑链条映射到所述知识图谱结构中，构建知识图谱。以此方式，可以对知识图谱的完整性进行改良完善，更好的推理出黑客攻击场景，对攻击场景的补全和逻辑分析拥有较好的效果。
一种基于知识图谱黑客攻击场景构建方法设备

[发明专利]全流量存储回溯分析系统中NAT规则优化配置方法-CN202210368497.7有效
发明人：曲武 -专利权人：北京金睛云华科技有限公司;金睛云华（沈阳）科技有限公司
申请日： 2022-04-09 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： H04L41/0823 文献下载
摘要：本发明属于全流量存储回溯分析系统的优化配置方法技术领域，具体涉及一种全流量存储回溯分析系统中NAT规则优化配置方法，包括如下步骤：建立基于(ip，port)的映射规则；worker线程对内网口流量进行处理；worker线程对外网口流量进行处理；在未确定sessionA和sessionB的NAT映射关系前，构建NAT映射表；根据NAT映射表，识别sessionA和sessionB的NAT映射关系；流量分析与存储流程。本发明基于内网口和外网口同时进行全流量存储的具有NAT规则配置的场景，优化设计流量分析与存储，使用户可以清晰获得NAT规则，同时大幅提升整体性能。
流量存储回溯分析系统 nat 规则优化配置方法

[发明专利]一种VANETs隐私保护方法和设备-CN202310120316.3有效
发明人：曲武;齐珈玉;龚子晏 -专利权人：北京金睛云华科技有限公司;金睛云华（沈阳）科技有限公司
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： H04W12/02 文献下载
摘要：本发明的实施例提供了一种VANETs隐私保护方法和设备。所述方法包括可信授权认证中心生成并广播系统公共参数，并向路边单元颁发公钥证书；可信授权认证中心向通过身份注册的车辆单元颁发初始假名和票据；车辆单元向临近的路边单元发送身份认证消息，路边单元根据所述身份认证消息对车辆单元进行身份验证；路边单元向通过身份认证的车辆单元颁发假名和对应的部分密钥；通过身份认证的车辆单元使用假名与其他车辆单元进行V2V通信。以此方式，可以通过认证RSU并颁发证书，让RSU充当传统密钥生成中心的角色，使得车辆只要附近有RSU便可向其申请部分私钥，同时减少了计算开销。
一种 vanets 隐私保护方法设备

[发明专利]基于密码学访问控制的端到端流数据加密方法和系统-CN202310330568.9有效
发明人：曲武 -专利权人：北京金睛云华科技有限公司;金睛云华（沈阳）科技有限公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： H04L9/20 文献下载
摘要：本发明的实施例提供了基于密码学访问控制的端到端流数据加密方法和系统。所述方法包括数据生产者生成派生密钥，对流数据进行加密，得到加密流数据，将加密流数据与派生密钥发送至服务器；隐私管理模块生成隐私转换令牌，将隐私转换令牌发送至服务器；服务器收集隐私转换令牌和加密流数据，共同发送至隐私转换模块；隐私转换模块通过隐私转换函数对加密流数据进行聚合，对隐私转换令牌进行隐私转换；将隐私转换后的隐私转换令牌与聚合加密流数据进行配对，生成隐私符合数据。以此方式，可以实现基于多流数据聚合隐私控制的数据转换，保证大量流数据的即时传输与处理，在正常获取和使用用户数据时不侵犯其隐私。
基于密码学访问控制端到端流数据加密方法系统

[发明专利]一种基于人工智能的模型建立方法和风险评估方法及装置-CN201910086990.8有效
发明人：曲武 -专利权人：北京金睛云华科技有限公司
申请日： 2019-01-29 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于人工智能的模型建立方法和风险评估方法及装置。所述方法包括：在获取到至少两个主机执行漏洞利用操作后，获取漏洞利用成功的主机的漏洞利用的数据；从所述漏洞利用数据中，获取主机的漏洞利用特征信息与漏洞利用有效负载payload的对应关系；根据所述主机的漏洞利用特征与漏洞利用payload的对应关系，建立以漏洞利用特征为输入量的分类模型。
一种基于人工智能模型建立方法风险评估装置

[发明专利]一种网络入侵检测方法、装置和设备-CN202310032794.9有效
发明人：曲武 -专利权人：北京金睛云华科技有限公司;金睛云华（沈阳）科技有限公司
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明的实施例提供了一种网络入侵检测方法、装置和设备。所述方法包括获取目标数据，得到训练数据集；构造CatBoost模型的基分类器以及高度自适应Focal loss函数；构造结合高度自适应Focal loss函数的CatBoost模型的目标函数；使用目标函数在CatBoost模型训练过程中优化目标，得到入侵检测模型；利用训练数据集对入侵检测模型进行训练，得到训练后的入侵检测模型；通过训练后的入侵检测模型对网络入侵数据进行入侵检测。以此方式，可以在无需对数据进行复杂处理的情况下，使得模型自适应地保持对少数类数据的高度关注，从而提高模型对攻击数据的识别能力，解决了现有入侵数据不平衡问题。
一种网络入侵检测方法装置设备

[发明专利]基于强化学习的网络病毒传播防御方法、装置和设备-CN202211240445.8在审
发明人：杨润峰;曲武;胡永亮 -专利权人：北京金睛云华科技有限公司;金睛云华（沈阳）科技有限公司
申请日： 2022-10-11 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提供了基于强化学习的网络病毒传播防御方法、装置和设备。方法包括将目标网络抽象成二维空间Graph形式作为训练数据进行存储；构建强化学习训练模型，定义强化学习训练模型的训练环境；强化学习模型的训练环境包括：训练环境规则、服务器状态、入侵者攻击规则以及训练结束条件；对强化学习训练模型进行训练，得到强化学习防御模型；部署到管理服务器，将目标网络中的服务器状态输入到强化学习防御模型，将输出结果中的服务器进行离线。以此方式，可以在能够检测到病毒攻击的前提下，只考虑攻防双方的反应速度，不考虑防御或攻击强度，从宏观上对服务器群进行保护，使复杂网络中少部分电脑被入侵时，整体依然可以运行。
基于强化学习网络病毒传播防御方法装置设备

[发明专利]基于自注意力生成对抗网络的恶意域名检测方法、装置和电子设备-CN202210717496.9有效
发明人：杨润峰;曲武;高燊 -专利权人：北京金睛云华科技有限公司;金睛云华（沈阳）科技有限公司
申请日： 2022-06-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明的实施例提供了基于自注意力生成对抗网络的恶意域名检测方法和装置。所述方法包括获取真实域名数据；创建生成对抗网络，初始化生成器模型、判别器模型以及参数，创建随机噪声数据；以真实域名数据和随机噪声数据训练生成器模型，得到生成域名样本和生成域名样本类别标签；训练判别器模型，得到自注意力生成对抗网络模型；将待检测的域名样本输入自注意力生成对抗网络模型，输出检测结果。以此方式，可以减少深度神经网络易受对抗性攻击的风险，并提高恶意域名检测的准确率。
基于注意力生成对抗网络恶意域名检测方法装置电子设备

[发明专利]智能网络应用防护系统模型的构建方法和装置-CN201910128774.5有效
发明人：曲武 -专利权人：北京金睛云华科技有限公司
申请日： 2019-02-21 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种智能网络应用防护系统模型的构建方法和装置。所述方法包括：步骤A，获取训练样本数据；步骤B，利用至少两种特征提取算法，分别获取所述训练样本数据对应的不同类别的特征向量；步骤C，使用不同的监督学习算法，和训练样本数据的不同类别的特征向量文件，分别训练基模型，并进行交叉验证；步骤D，采用集成学习技术，根据基模型构建得到智能网络应用防护系统模型。
智能网络应用防护系统模型构建方法装置

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