一种基于未训练卷积神经网络的快速目标识别方法及系统

    公开(公告)号:CN115527066A

    公开(公告)日:2022-12-27

    申请号:CN202211182103.5

    申请日:2022-09-27

    IPC分类号: G06V10/764 G06V10/82 G06N3/04

    摘要: 本发明提供一种基于未训练卷积神经网络的快速目标识别方法及系统。该方法包括:构建未训练卷积神经网络模块并初始化;将若干张已知类别的图像集输入至未训练卷积神经网络模块中,提取得到每张已知类别图像的特征图谱;基于每张已知类别图像的特征图谱,提取并保存各类别图像的共同激活神经元集群;将待识别图像输入至未训练卷积神经网络模块,提取待识别图像的特征图谱;基于待识别图像的特征图谱,提取待识别图像的激活神经元集群;将待识别图像的激活神经元集群与已保存的各类别图像的共同激活神经元集群进行逐一比对,确定并输出待识别图像所属的类别。本发明无需对卷积神经网络权重参数进行训练和修正,可大幅降低计算资源和训练时间消耗。

    一种基于拟态域名服务器的DNS动态调度方法

    公开(公告)号:CN108900654B

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN201810880953.X

    申请日:2018-08-04

    IPC分类号: H04L29/12 H04L29/08 H04L29/06

    摘要: 本发明提供一种基于拟态域名服务器的DNS动态调度方法,包括:步骤1.1、初始化Ccur;步骤1.2、从Ch中选择k个物理服务器组成候选集合Hk,从Hk中选择在的执行体子池中选择执行体c加入Ccur;步骤1.3、若Hk中已没有候选物理服务器,执行步骤1.5;反之执行步骤1.4;步骤1.4、从Hk中选择根据预设安全增益算法,在的执行体子池中确定使系统安全增益最大的执行体c’,加入Ccur,执行步骤1.6;步骤1.5、遍历当前执行体所在执行体子池中的其余所有执行体,根据预设安全增益算法,在所述其余所有执行体中确定使系统安全增益最大的执行体c’,加入Ccur;步骤1.6、重复执行步骤1.3,直至Ccur的执行体个数达到m。本发明基于安全增益选择在线执行体,从而能够最大化系统安全增益。

    一种用于高速大规模并发数据流的数据流表处理方法及装置

    公开(公告)号:CN111541617B

    公开(公告)日:2021-11-02

    申请号:CN202010305885.1

    申请日:2020-04-17

    摘要: 本发明实施例公开了一种用于高速大规模并发数据流的数据流表处理方法及装置,涉及网络通信技术领域,能够避免在高速网络中由于数据流表操作时间的不确定,降低报文处理时延,以及缓减丢包的问题。本发明包括:根据待插入数据流的数据流标识,获取指纹表中的候选桶的地址和数据流指纹;检测指纹表的候选桶是否存在非空单元,若存在非空单元,则选择存在空闲单元的一个候选桶作为目标桶;从目标桶的底部单元向顶部单元依次查询空单元,当查询到目标桶中的空单元时,将待插入数据流的数据流指纹写入查询到的空单元,并将待插入数据流的流记录写入与候选桶对应的记录桶。本发明适用于高速大规模并发数据流的场景。

    一种基于拟态防御的蜜罐防御方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN112187825B

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202011091422.6

    申请日:2020-10-13

    IPC分类号: H04L9/40

    摘要: 本发明公开了一种基于拟态防御的蜜罐防御方法、系统、设备及介质,应用于网络安全技术领域,所述蜜罐系统中在控制应用层内设置虚拟化管理子系统,虚拟化管理子系统包括依次连接的镜像管理模块、蜜罐管理模块、虚拟网络管理模块和控制调度器,镜像管理模块通过KVM虚拟机镜像技术构建拟态蜜罐镜像,获取若干个虚拟高交互的蜜罐及拟态蜜罐系统,蜜罐均为拟态蜜罐;蜜罐管理模块对蜜罐进行管理操作和监控蜜罐状态;虚拟网络管理模块控制蜜罐系统进行数据访问与网络通信;控制调度器根据拟态蜜罐的输出裁决结果,对拟态蜜罐和网络进行动态切换。本发明通过将拟态防御与蜜罐系统相结合,提高网络空间安全防御的安全性和可控性。