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]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]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
  • [实用新型]一种附着式升降脚手架吊点提升桁架-CN202320082980.9有效
  • 张锋;韩玮祎;李玉新 - 北京中铁建建筑科技有限公司;中铁建设集团有限公司
  • 2023-01-28 - 2023-07-21 - E04G5/00
  • 本实用新型公开了一种附着式升降脚手架吊点提升桁架,包括横杆和竖杆组成的正方形框架,两个所述横杆的中部设有与所述竖杆平行的中间立杆,所述中间立杆的底端与两侧所述竖杆间均设有斜杆,每个所述竖杆的两端在所述正方形框架内侧均设有螺栓孔加强板,所述正方形框架在所述中间立杆的底端处的一侧设有背板,所述正方形框架在所述中间立杆的底端处的另一侧设有对称的吊板,两个所述吊板位于所述中间立杆的两侧,每个所述吊板的安装孔外侧均设有吊板加强片,两个所述吊板与所述背板固定连接。本实用新型通过一端中部设置背板,在背板组焊接伸出双钢板的吊点,可满足上下吊点的使用,通用性强,而且结构牢固,在使用过程中也不容易变形。
  • 一种附着升降脚手架提升桁架
  • [实用新型]一种附着式升降脚手架钢网片固定装置-CN202320082534.8有效
  • 张锋;王海波;韩玮祎 - 北京中铁建建筑科技有限公司;中铁建设集团有限公司
  • 2023-01-28 - 2023-07-21 - E04G5/00
  • 本实用新型公开了一种附着式升降脚手架钢网片固定装置,包括钢网片固定卡,所述钢网片固定卡包括连接件主背板、限位板和卡板,所述连接件主背板的两侧中部均设有所述限位板,所述连接件主背板的底端与所述限位板同向设有所述卡板,所述连接件主背板的中部设有螺栓孔,所述螺栓孔内设有螺栓,所述螺栓孔通过垫片与所述螺栓的螺帽端连接,所述螺栓的中部套设有垫块。本实用新型通过钢网片固定卡的限位板、卡板与垫块形成的空间将防护网框架牢牢锁住,通过螺栓与脚手架固定,使防护网得以加固,无论在多恶劣的建筑环境中都不易脱落,而且还可以联通各防护网使其具有了整体性,同时还兼具通用性,安装操作方便,而且还可以循环实用。
  • 一种附着升降脚手架钢网片固定装置
  • [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
  • [发明专利]识别异常数据方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310402814.7在审
  • 张诚;程佩哲;韩玮祎 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2023-04-14 - 2023-06-06 - G06F18/2433
  • 本申请涉及一种识别异常数据方法、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:获取多个客户端的各模型训练参数;在各客户端的各模型训练参数中,识别局部离散模型训练参数、满足预设极值范围的极值模型训练参数、以及全局离散模型训练参数,并基于所述局部离散模型训练参数对应的客户端、所述极值模型训练参数对应的客户端以及所述全局离散模型训练参数对应的客户端,确定异常客户端;基于各模型训练参数的高斯分布信息,识别每个异常客户端的各模型训练数据中的端值模型训练数据,并将各所述端值模型训练数据作为目标异常数据。采用本方法能够提升异常数据的识别精准度。
  • 识别异常数据方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310467837.6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 - 2023-05-30 - G06F21/56
  • 本申请涉及一种模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质。本申请涉及信息安全技术及人工智能技术领域。方法包括:获取多种不同类型的攻击方式,以及初始目标模型;分别基于各攻击方式对初始目标模型进行仿真攻击处理,得到每个攻击方式对应的模型防御值,并建立多个攻击组;基于各攻击组对初始目标模型进行仿真攻击处理,得到每个攻击组对应的综合防御值,并在不存在综合防御值满足预设防御条件的情况下,返回上述步骤,直到存在满足预设防御条件的综合防御值;将满足预设防御条件的综合防御值对应的攻击组,作为目标攻击组,并基于目标攻击组对初始目标模型进行训练,得到目标模型。采用本方法能够提升目标模型的训练效果。
  • 模型训练方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]微服务架构应用的污点分析方法及装置-CN202310361440.9在审
  • 旷亚和;叶红;姜城;韩玮祎 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2023-04-07 - 2023-05-05 - G06F11/36
  • 本发明提供了一种微服务架构应用的污点分析方法及装置,涉及信息安全技术领域,具体涉及污点分析技术领域。为解决微服务污点分析覆盖率低、易出现路径遗漏的技术问题,该方法包括:响应于污点分析指令,对待分析应用所采用的微服务框架进行扫描,以获取各微服务节点的服务提供函数和服务消费函数;对待分析应用的源代码进行静态扫描,以确定各微服务节点的污点传播路径;根据各微服务节点的服务提供函数和服务消费函数将各微服务节点的污点传播路径串联,以生成全链路污点传播路径;基于全链路污点传播路径确定污点分析结果。通过本发明提供的方法,实现微服务架构下跨应用、跨进程的节点间的静态污点分析,分析覆盖率高。
  • 微服架构应用污点分析方法装置

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