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]用于应用程序的安全检测方法、装置、电子设备和介质-CN202310705480.0有效
  • 牟天宇;程佩哲;谭桂涛;李沅坷 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2023-06-15 - 2023-09-19 - G06F11/36
  • 提供了一种用于应用程序的安全检测方法、装置、电子设备和介质,可以应用于信息安全和软件测试技术领域。所述方法包括:获取待检测的应用程序中用于组装网络报文的第一函数;通过对第一函数进行插桩,获取第一函数发生调用时该第一函数获取的目标参数信息;遍历第一函数的调用链,以获取位于用户界面层的第二函数;通过对第二函数进行插桩,获取与该第二函数对应的应用程序前端页面上的页面元素信息;比较目标参数信息和页面元素信息;以及响应于目标参数信息未与页面元素信息对应,判定应用程序存在安全风险。通过插桩技术和调用链分析,在提高检测方法可操作性的情况下,能够有效降低误报率,从而实现了应用程序安全风险的有效检测。
  • 用于应用程序安全检测方法装置电子设备介质
  • [发明专利]回归测试规划方法、装置、计算机系统和介质-CN202010735302.9有效
  • 叶红;程佩哲;旷亚和;周京 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2020-07-27 - 2023-09-05 - G06F11/36
  • 本公开提供了一种回归测试规划方法,包括:从代码仓库中获取待测应用的当前版本源代码和前一版本源代码;比较当前版本源代码和前一版本源代码,以确定当前版本源代码相对于前一版本源代码的增量代码函数清单;确定与增量代码函数清单相关联的目标代码路径;以及,从测试案例库中确定针对目标代码路径的历史测试案例,以作为待测应用的回归测试案例。本公开还提供了一种回归测试规划装置、计算机系统和介质。本公开提供的回归测试规划方法和装置可以应用于金融领域以及其他相关领域的软件回归测试场景,既可以避免回归测试用例覆盖不足,也可以降低低价值回归测试用例本的投入,进而有效提高回归测试效率及有效性。
  • 回归测试规划方法装置计算机系统介质
  • [发明专利]识别异常客户端的方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310453944.3在审
  • 张诚;程佩哲;韩玮祎 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2023-04-25 - 2023-08-15 - G06F18/22
  • 本申请涉及一种识别异常客户端的方法、装置、计算机设备和存储介质。本申请涉及信息安全及人工智能技术领域。方法包括:获取多个客户端的模型训练数据;将满足预设相似度条件的模型训练数据对应的客户端作为第一标记客户端,得到第一客户端集合;将满足异常值条件的客户端作为第二标记客户端,得到第二客户端集合;基于各客户端的模型训练数据的相似度,通过动态聚类算法,对各客户端进行聚类处理,得到多个客户端组,并将不满足预设聚类条件的客户端组中的所有客户端作为第三标记客户端,得到第三客户端集合;将第一客户端集合、第二客户端集合和第三客户端集合共同包含的客户端作为异常客户端。采用本方法能够提升异常客户端的识别精度。
  • 识别异常客户端方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]互联网安全情报的收集分析方法和装置-CN202310457603.3在审
  • 刘宇驰;程佩哲;程元鸿;金驰 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2023-04-24 - 2023-08-01 - G06F16/31
  • 本发明提供了一种互联网安全情报的收集分析方法和装置,涉及信息安全技术领域,方法包括:获取目标服务器的通讯数据并对所述通讯数据进行预处理;对所述预处理后的通讯数据利用KNN近邻算法进行归类运算,通过在不同维度的特征关键词进行匹配,计算出所述通讯数据属于互联网安全情报的概率;将所述概率与预设临界阈值进行比对,根据比对结果判定所述通讯数据是否属于互联网安全情报。本发明能够实现对互联网安全情报的及时获取及快速处理,KNN近邻算法的应用使得识别结果更加精准;另外本申请利用随机森林算法继续学习强化训练情报特征,解决了互联网安全情报特征冗余的问题,通过继续学习训练高维特征,降低了安全测试团队在后续人工观测的复杂度。
  • 互联网安全情报收集分析方法装置
  • [发明专利]训练数据生成方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310467910.X在审
  • 张诚;程佩哲;韩玮祎 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2023-04-27 - 2023-07-21 - G06F18/214
  • 本申请涉及一种训练数据生成方法、装置、计算机设备和存储介质。本申请涉及信息安全及人工智能技术领域。方法包括:获取初始业务数据集;根据预设的补充策略,对各初始业务数据进行补充处理,并对补充处理后的初始业务数据进行数据清洗处理,得到各业务数据;对各业务数据进行聚类处理,得到各业务数据组,并从各业务数据组中,筛选满足预设聚类条件的业务数据组为初始目标训练组;从各初始目标训练组中,抽取多个业务数据,作为初始目标训练数据,并对每个初始目标训练数据进行数据拆分重组处理,得到各目标训练数据,目标训练数据用于训练人工智能模型。采用本方法能够减少生成的业务数据中的攻击数据。
  • 训练数据生成方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]联邦学习系统防御方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310405381.0在审
  • 张诚;程佩哲;韩玮祎 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2023-04-17 - 2023-07-21 - H04L9/40
  • 本申请涉及一种联邦学习系统防御方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品,涉及机器学习技术领域、人工智能技术领域、信息安全领域。所述方法包括:获取各客户端模型的模型参数;针对模型参数中包含的各个维度,根据预设随机采样策略对模型参数进行随机采样,得到多个数据集,对每一数据集进行分类,确定目标分类结果,并保留数据集中目标分类结果对应的目标数据子集;根据目标数据子集中的模型参数被保留的频率,确定模型参数中的重要模型参数;对重要模型参数进行预处理,得到目标模型参数,并根据目标模型参数对应的客户端,确定正常客户端。采用本方法能够实现数据联邦学习系统中防御不良客户端进行后门攻击。
  • 联邦学习系统防御方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]模型防御训练方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310454089.8在审
  • 张诚;程佩哲;韩玮祎 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2023-04-25 - 2023-07-21 - G06N20/00
  • 本申请涉及一种模型防御训练方法、装置、计算机设备和存储介质。本申请涉及人工智能和信息安全技术领域。所述方法包括:获取模型的多个模型数据、以及多个当前的后门攻击方式的攻击样本数据;通过异常数据识别策略,识别各所述模型数据中的异常模型数据;分别计算每个异常模型数据与各所述攻击样本数据之间的相似度,并在存在所述异常模型数据与各所述攻击样本数据之间的相似度均小于相似度阈值的情况下,确定各所述相似度均小于相似度阈值的目标异常模型数据;通过样本生成网络和目标异常模型数据,生成各目标攻击样本数据,并基于各所述目标攻击样本数据对所述模型进行训练,得到目标模型。采用本方法能够提高目标模型防御训练的效果。
  • 模型防御训练方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]联邦学习防御方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310440467.7在审
  • 张诚;程佩哲;韩玮祎 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2023-04-23 - 2023-07-14 - G06N20/20
  • 本申请涉及一种联邦学习防御方法、装置、计算机设备和存储介质,涉及机器学习技术领域、人工智能技术领域、信息安全领域。所述方法包括:获取各客户端模型的模型参数;对模型参数中的目标模型参数进行裁剪,并基于裁剪情况对疑似恶意客户端进行标记;将裁剪后的模型参数添加噪声并在全局模型中进行训练,得到训练后的全局模型;将添加噪声的模型参数作为更新后的模型参数,执行对模型参数中的目标模型参数进行裁剪,并基于裁剪情况对疑似恶意客户端进行标记的步骤;在各轮次的全局模型的训练过程中,基于各疑似恶意客户端的标记次数确定恶意客户端,并将恶意客户端剔除联邦学习系统。采用本方法能够提高全局模型的鲁棒性。
  • 联邦学习防御方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]识别关键异常用户的方法、装置、电子设备和介质-CN202310566737.9在审
  • 李沅坷;金驰;程佩哲;许啸 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2023-05-19 - 2023-07-04 - G06F16/9536
  • 提供了一种识别关键异常用户的方法、装置、电子设备和介质,可以应用于大数据技术领域、人工智能技术领域和信息安全技术领域。所述方法包括:获取第一异常用户网络;分析第一异常用户网络,以获得第一异常用户网络的结构特征;从第一异常用户网络中去除部分节点和边,以获得第二异常用户网络,第二异常用户网络的结构特征与第一异常用户网络的结构特征一致;利用影响力最大化算法分析第二异常用户网络,以获得关键异常用户的集合。通过简化原始的异常用户网络的规模,过滤了网络中影响力较低的节点,但不影响网络的整体结构特征,从而在保证关键异常用户识别的准确率不受影响的情况下,降低了影响力最大化算法的时间复杂度,节约了算力资源。
  • 识别关键异常用户方法装置电子设备介质
  • [发明专利]识别异常客户端方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310397517.8在审
  • 张诚;程佩哲;韩玮祎 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2023-04-14 - 2023-06-30 - H04L9/40
  • 本申请涉及一种识别异常客户端方法、装置、计算机设备和存储介质。本申请涉及信息安全和人工智能技术领域。方法包括:获取多个客户端的训练数据;针对预设的每个中位数算法,通过中位数置信度区间算法,确定中位数算法对应的置信度区间;基于各中位数算法对应的置信度区间,将不满足各中位数算法的置信度区间的训练数据对应的客户端,标记为第一异常客户端;基于梯度距离算法、以及各客户端的训练数据,筛选满足梯度距离条件的客户端,标记为第二异常客户端;将同时标记为第一异常客户端、以及第二目标客户端的客户端,作为目标异常客户端。采用本方法能够提升对异常客户端的识别效果。
  • 识别异常客户端方法装置计算机设备存储介质

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