语义分割网络的训练方法、图像语义分割方法及装置

    公开(公告)号:CN118799567A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202410107595.4

    申请日:2024-01-25

    摘要: 本发明提供一种语义分割网络的训练方法、图像语义分割方法及装置,该语义分割网络的训练方法包括:将训练图像输入到待训练的语义分割网络的编码器中,得到所述编码器输出的多层特征图,所述编码器包括骨干网络;将所述多层特征图输入到所述待训练的语义分割网络的解码器中,得到预测的分割结果,所述解码器包括:联合注意力融合模块,所述解码器使用所述联合注意力融合模块对输入的多层特征图进行融合得到融合后的特征图,并基于所述融合后的特征图得到所述预测的分割结果;根据所述预测的分割结果确定损失函数,以所述损失函数作为目标函数对所述到待训练的语义分割网络进行优化,得到训练后的语义分割网络。本发明中可以提升语义分割网络性能。

    IOC提取模型训练方法、IOC提取方法、装置及相关设备

    公开(公告)号:CN118133989A

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN202410546352.0

    申请日:2024-05-06

    IPC分类号: G06N20/00 G06F21/55

    摘要: 本发明涉及安全技术领域,提供一种IOC提取模型训练方法、IOC提取方法、装置及相关设备,该IOC提取模型训练方法,包括:获取多个训练样本;其中,各训练样本包括安全报告训练数据、IOC训练数据和与IOC训练数据对应的关联训练数据;获取基础IOC提取模型,将训练样本输入至基础IOC提取模型中进行迭代训练;在检测到基础IOC提取模型满足收敛条件后,停止迭代训练,将结束训练时的基础IOC提取模型确定为IOC提取模型;其中,IOC提取模型用于提取安全报告中的IOC信息和IOC信息对应的关联信息。通过本发明提供的技术方案,能够准确的提取出安全报告中的IOC信息和关联信息,并准确的对攻击进行监测。

    异常流量的检测方法、装置和计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN116232612A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202111460698.1

    申请日:2021-12-01

    IPC分类号: H04L9/40 G06F18/241

    摘要: 本申请公开了一种异常流量的检测方法、装置和计算机可读存储介质,异常流量的检测方法包括:获取终端的流量数据;将流量数据与沙盒模型中的预设特征进行比对,得到第一比对结果;根据第一比对结果确定流量数据中的第一正常流量数据,对第一正常流量数据进行分类;对分类后的第一正常流量数据进行筛选,根据筛选结果确定第一正常流量数据中的第一异常流量数据。本申请通过对流量数据进行二次检测以及分类,从而确定异常流量数据,提高了APT的检测精度。