公开(公告)号：CN114661621A

公开(公告)日：2022-06-24

申请号：CN202210517682.8

申请日：2022-05-13

申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院 ,  浙江国利网安科技有限公司

发明人： 张钶 ,  还约辉 ,  杨根科 ,  褚健

IPC分类号： G06F11/36 ,  G06N20/00

摘要： 本发明公开了一种基于强化学习的工控协议模糊测试系统和方法，涉及工控协议安全领域，所述系统包括：种子池、协议格式的数据模型、变异策略学习模块；测试用例生成模块；测试用例修正模块；程序执行检测模块。所述方法包括以下步骤：步骤1、选择待测的工控协议，根据所述工控协议的协议格式提取数据块；步骤2、初始化种子池和变异策略学习模块；步骤3、开始调度所述种子池；步骤4、提取选取的所述种子的状态，并使用ε贪心策略选择所述数据块的变异策略；步骤5、进行变异；步骤6、对变异后的第二实例进行修正；步骤7、程序执行检测模块进行检测；步骤8、重置种子，回到所述步骤3进行循环模糊测试，直到人为停止或达到设定目标。

公开(公告)号：CN113341870A

公开(公告)日：2021-09-03

申请号：CN202110702875.6

申请日：2021-06-24

申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院 ,  浙江国利网安科技有限公司

发明人： 陈景皓 ,  还约辉 ,  褚健 ,  杨根科 ,  王宏武

IPC分类号： G05B19/05

摘要： 本发明公开了一种控制代码异常识别的系统与方法，涉及工业控制系统安全技术领域，所述系统包括：数据存储模块与分析运行功能模块；所述数据存储模块包括：执行设备参数数据库模块，在所述执行设备参数数据库模块中存储由PLC控制的执行设备，记录所述执行设备的类型，所述PLC中用于控制所述执行设备的控制变量，所述控制变量的定义域，记录所述执行设备的控制信号单位时间内变换幅度及频率；物理过程事故数据库模块，在所述物理过程事故数据库模块中存储所述执行设备可以引发的物理过程事故；PLC原始控制方案存储模块，在所述PLC原始控制方案存储模块中存储原始控制方案；所述分析运行功能模块包括：PLC控制方案上载模块、控制方案解析模块、分析模块。

公开(公告)号：CN117171619A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311137076.4

申请日：2023-09-05

申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院 ,  浙江国利网安科技有限公司

发明人： 郭宁 ,  褚健 ,  杨根科 ,  还约辉

IPC分类号： G06F18/24 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/094

摘要： 本发明公开了一种智能电网终端网络异常检测模型，涉及智能电网终端异常检测技术领域，包括生成器学习模块、判别器学习模块、对抗训练学习模块和输出模块。本发明还公开了一种智能电网终端网络异常检测方法，包括：S100、数据采集；S200、特征提取；S300、模型定义；S400、模型训练；S500、模型预测。本发明提高了异常检测的准确性和鲁棒性，降低了故障发生的风险和损失。

公开(公告)号：CN115484102A

公开(公告)日：2022-12-16

申请号：CN202211131264.1

申请日：2022-09-16

申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院 ,  浙江国利网安科技有限公司

发明人： 夏武 ,  还约辉 ,  杨根科 ,  褚健

IPC分类号： H04L9/40 ,  H04L67/125 ,  H04L41/16 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种面向工业控制系统的异常检测系统和方法,涉及异常检测领域，所述系统包括：数据采集模块、数据预处理模块、异常检测模型训练模块、阈值设定模块、异常检测模块和结果输出模块。所述方法包括：步骤1、采集训练数据；步骤2、进行数据预处理；步骤3、学习时间维特征；步骤4、学习时间序列相关性；步骤5、重构所述多维时间序列数据；步骤6、设置异常阈值；步骤7、实时在线检测；步骤8、输出检测结果。本发明能够有效的对时间序列进行建模，学习正常序列的周期规律，且能够有效对异常污染的时间序列数据进行鲁棒性建模；采用极值定理对训练过程中的重构误差进行学习，自动化设定阈值，避免按照经验值设定的不便。

公开(公告)号：CN114661621B

公开(公告)日：2022-08-23

申请号：CN202210517682.8

申请日：2022-05-13

申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院 ,  浙江国利网安科技有限公司

发明人： 张钶 ,  还约辉 ,  杨根科 ,  褚健

IPC分类号： G06F11/36 ,  G06N20/00

摘要： 本发明公开了一种基于强化学习的工控协议模糊测试系统和方法，涉及工控协议安全领域，所述系统包括：种子池、协议格式的数据模型、变异策略学习模块；测试用例生成模块；测试用例修正模块；程序执行检测模块。所述方法包括以下步骤：步骤1、选择待测的工控协议，根据所述工控协议的协议格式提取数据块；步骤2、初始化种子池和变异策略学习模块；步骤3、开始调度所述种子池；步骤4、提取选取的所述种子的状态，并使用ε贪心策略选择所述数据块的变异策略；步骤5、进行变异；步骤6、对变异后的第二实例进行修正；步骤7、程序执行检测模块进行检测；步骤8、重置种子，回到所述步骤3进行循环模糊测试，直到人为停止或达到设定目标。

公开(公告)号：CN116596341A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310576856.2

申请日：2023-05-20

申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院 ,  浙江国利网安科技有限公司

发明人： 张宇扬 ,  还约辉 ,  杨根科 ,  褚健

IPC分类号： G06Q10/0637 ,  G06Q50/30 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06F17/16 ,  G06F17/15

摘要： 本发明公开了一种城市轨道交通客流预测系统，涉及城市轨道交通场景下客流预测技术领域，包括自适应邻接矩阵学习模块、特征学习模块和特征输出模块；本发明还公开了一种城市轨道交通客流预测方法，包括S100、数据采集；S200、数据清理与标注；300、定义系统参数；S400、系统训练；S500、客流预测。本发明减少了数据噪声对性能的影响，加速了训练速度与预测速度，提升了性能。

公开(公告)号：CN113341870B

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202110702875.6

申请日：2021-06-24

申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院 ,  浙江国利网安科技有限公司

发明人： 陈景皓 ,  还约辉 ,  褚健 ,  杨根科 ,  王宏武

IPC分类号： G05B19/05

摘要： 本发明公开了一种控制代码异常识别的系统与方法，涉及工业控制系统安全技术领域，所述系统包括：数据存储模块与分析运行功能模块；所述数据存储模块包括：执行设备参数数据库模块，在所述执行设备参数数据库模块中存储由PLC控制的执行设备，记录所述执行设备的类型，所述PLC中用于控制所述执行设备的控制变量，所述控制变量的定义域，记录所述执行设备的控制信号单位时间内变换幅度及频率；物理过程事故数据库模块，在所述物理过程事故数据库模块中存储所述执行设备可以引发的物理过程事故；PLC原始控制方案存储模块，在所述PLC原始控制方案存储模块中存储原始控制方案；所述分析运行功能模块包括：PLC控制方案上载模块、控制方案解析模块、分析模块。

公开(公告)号：CN118941592A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202411016906.2

申请日：2024-07-26

申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院

发明人： 陈碧仪 ,  王成光 ,  杨根科 ,  褚健

IPC分类号： G06T7/246 ,  G06T7/269 ,  G06T7/277 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明公开了一种用在体育场景分析中的检测跟踪系统与方法，涉及多目标检测跟踪领域，所述系统包括摄像头模块、目标检测模块、外观特征提取模块、预测模块、运动相机补偿模块、高分匹配模块、位置特征提取模块、低分匹配模块、更新模块、轨迹维护模块。所述方法包括：步骤1、捕捉视频图像数据；步骤2、生成预测框；步骤3、识别运动员的位置信息，生成高分检测框和低分检测框；步骤4、提取运动员的外观特征；步骤5、计算检测框和轨迹之间的相似性并进行贪婪匹配；步骤6、提取低分检测框的位置特征；步骤7、计算检测框和轨迹之间的相似性并进行匹配；步骤8、对轨迹的卡尔曼滤波参数进行更新；步骤9、对轨迹的外观特征进行更新。

公开(公告)号：CN118642443A

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202410751674.9

申请日：2024-06-11

申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院

发明人： 朱雨潇 ,  殷翔 ,  李贤伟 ,  杨根科 ,  褚健

IPC分类号： G05B19/418

摘要： 本发明公开了一种基于#imgabs0#网建模的实时异常检测系统与方法，涉及工业自动化和过程控制领域，所述系统包括混合#imgabs1#网建模模块、异常检测模块和实时异常检测模块；混合#imgabs2#网建模模块包括混合#imgabs3#网，混合#imgabs4#网定义为#imgabs5#，#imgabs6#为库所的集合，#imgabs7#为变迁的集合，#imgabs8#为当前节点的前节点，#imgabs9#为当前节点的后续节点，#imgabs10#代表当前节点是离散节点还是连续节点，#imgabs11#代表每个库所中的资源数量，#imgabs12#为初始标记，即给每个库所的#imgabs13#赋一个初始值；异常检测模块负责检测异常情况，异常情况包括控制策略异常和#imgabs14#液位传感器异常；实时异常检测模块获取库所的实时状态，与异常检测模块检测出的异常情况进行实时对比，判断异常情况，输出异常告警。

公开(公告)号：CN118024253A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410295945.4

申请日：2024-03-14

申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院

发明人： 张涛 ,  谢红军 ,  张克勤 ,  褚健 ,  杨根科

IPC分类号： B25J9/16 ,  B25J15/08

摘要： 本发明公开了一种基于去噪扩散模型的物品抓取方法，涉及机器人技术领域，包括：S100、场景点云数据处理；S200、正向过程的加噪网络训练；S300、点云数据补全；S400、物体抓取模拟；S500、特征聚合；S600、聚合特征加噪；S700、特征热图抓取；S800、最终抓取姿态矩阵计算。本发明实现了用于平行夹爪的六自由度多样性抓取姿势的生成，提高了抓取的成功率和准确性、多样性。