-
公开(公告)号：CN113569992B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202110990511.2
申请日：2021-08-26
Applicant: 中国电子信息产业集团有限公司第六研究所
IPC: G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本公开涉及一种异常数据识别方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：将第N个训练批次的第t组样本数据，输入前一个训练周期的神经网络进行训练，获得第t个训练周期的神经网络，以及第t个训练周期的误差指标；对第t个训练周期的神经网络进行验证，获得第t个训练周期的验证准确率指标；根据误差指标、验证准确率指标、预设的误差阈值和预设的准确率阈值，确定是否存在异常样本数据；如果存在异常样本数据，执行异常纠正处理。根据本公开的实施例的异常数据识别方法，可确定在线训练中的误差指标和验证准确率指标，从而确定是否存在
-
公开(公告)号：CN113569992A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110990511.2
申请日：2021-08-26
Applicant: 中国电子信息产业集团有限公司第六研究所
Abstract: 本公开涉及一种异常数据识别方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：将第N个训练批次的第t组样本数据，输入前一个训练周期的神经网络进行训练，获得第t个训练周期的神经网络，以及第t个训练周期的误差指标；对第t个训练周期的神经网络进行验证，获得第t个训练周期的验证准确率指标；根据误差指标、验证准确率指标、预设的误差阈值和预设的准确率阈值，确定是否存在异常样本数据；如果存在异常样本数据，执行异常纠正处理。根据本公开的实施例的异常数据识别方法，可确定在线训练中的误差指标和验证准确率指标，从而确定是否存在异常样本数据，可判断训练数据中是否包括异常样本数据，提升网络安全性。
-
公开(公告)号：CN114332700B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202111601426.9
申请日：2021-12-24
Applicant: 中国电子信息产业集团有限公司第六研究所
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , H04L9/40
Abstract: 本公开涉及一种网络病毒分类方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取网络中的多个数据包；将所述数据包的数据以矩阵形式排列，生成视频帧；针对各所述视频帧组成的视频，确定表征网络病毒种类的第一病毒特征，所述第一病毒特征表示表征各视频帧的视频帧特征之间的相互关联信息；利用所述第一病毒特征，确定所述网络病毒的种类。本公开实施例在确定第一病毒特征时，不仅考虑了视频帧中的表征病毒种类的视频帧的特征，也综合考虑了各视频帧的特征之间的相互关联信息，提高了网络病毒分类的准确率和效率，扩大了适用范围，并且节省计算机硬件资源。
-
公开(公告)号：CN114332700A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111601426.9
申请日：2021-12-24
Applicant: 中国电子信息产业集团有限公司第六研究所
Abstract: 本公开涉及一种网络病毒分类方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取网络中的多个数据包；将所述数据包的数据以矩阵形式排列，生成视频帧；针对各所述视频帧组成的视频，确定表征网络病毒种类的第一病毒特征，所述第一病毒特征表示表征各视频帧的视频帧特征之间的相互关联信息；利用所述第一病毒特征，确定所述网络病毒的种类。本公开实施例在确定第一病毒特征时，不仅考虑了视频帧中的表征病毒种类的视频帧的特征，也综合考虑了各视频帧的特征之间的相互关联信息，提高了网络病毒分类的准确率和效率，扩大了适用范围，并且节省计算机硬件资源。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.04 seconds)
