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公开(公告)号：CN119863153A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411753658.X
申请日：2024-12-02
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06F17/16 , G06F17/15
Abstract: 本申请提出一种风险评估方法、装置、设备及存储介质，包括：基于数据安全文本、预设数据风险评估指标体系和医疗数据特征，确定目标医疗数据风险评估指标体系，以确保风险指标种类的更新迭代；基于处于末级的每个第一目标数据风险指标在多个评估内容下不同评估等级下的初始隶属度函数值，确定多个第一目标数据风险指标不同评估等级下的目标隶属度函数值；对评估内容进行量化以及结合不同评估内容，优化第一目标数据风险指标不同评估等级下的隶属度函数值，解决不同评估内容间存在冲突的问题，在评估风险等级的过程中，结合各第一目标数据风险指标的权重和不同评估等级下的目标隶属度函数值，以提高风险等级评估的准确性。
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公开(公告)号：CN119782470A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411861746.1
申请日：2024-12-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/3329 , G06F16/334 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N5/022 , G06N5/04
Abstract: 一种基于检索增强的大语言模型生成方法，属于计算机领域，包括：根据输入问题检索相似文档摘要，将输入问题和文档摘要转换为高维向量空间中的点，检索相关文档并将其转换为结构化的知识图谱，生成子问题并从中提取关键信息，将其转换为关键词，再调用大语言模型进行少样本学习生成联想提示词；结合联想提示词和子问题生成查询命令；通过执行查询命令获得子知识图谱信息并将其转换为文本和文本压缩转换；将转换后的文本与问题输入到GPT‑4大语言模型中生成自然语言答案。本发明能更准确地处理复杂问题中的多层次信息和复杂数据，提高在大规模数据集和复杂文档处理中的准确性、效率和质量，提供准确且连贯的回答，降低运行成本和资源消耗。
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公开(公告)号：CN118735759B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202410052037.2
申请日：2024-01-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L9/00
Abstract: 本发明提供用于CSE的Chebyshev Toeplitz混沌传感矩阵的方法，其特征在于，包括加密过程和解密过程；所述加密过程包括：图像稀疏表示、Arnold置乱算子、压缩感知算子、双边扩散算子以及混沌置乱算子；所述解密过程：为所述加密过程的反向操作；即，所述加密过程和解密过程呈反比关系；本发明通过压缩感知进行的图像加密，既能保护信息安全，同时大大降低了内存和计算复杂度，并且易于在硬件上实现，利用该Toeplitz矩阵对摄动图像进行压缩和采样，以降低传输带宽和数据量，最后，利用双边扩散算子和混沌加密算子对图像像素进行扰动和扩展，改变压缩图像的像素位置和像素值，最终得到加密图像；该算法在提高图像传输效率的同时，还引入了较高的安全性，适合推广应用。
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公开(公告)号：CN111242670B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN201911377938.4
申请日：2019-12-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q30/0241
Abstract: 本发明实施例提供的一种确定最大影响程度指标的种子集合的方法及装置，方法包括：获取有向图；利用预设的竞争节点，以及有向图中随机选择的起始节点，生成初始数量个子图；将获得的多个子图加入预设的集合，得到子图集合；将有向图中的每个节点，分别单独加入预设的种子集合中，获得不同的第一种子集合；针对有向图中的当前节点，将每个当前节点分别单独加入影响程度指标最大的第一种子集合中，获得第二种子集合，直至第二种子集合中的节点个数达到预设的种子用户的个数；将影响程度指标最大的第二种子集合，确定为目标种子集合。因此，本发明实施例能够减少确定目标种子集合的时间。
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公开(公告)号：CN113591077B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110875490.X
申请日：2021-07-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F21/55 , G06F17/16 , G06F16/951 , G06F18/214 , G06N3/044 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例提供的一种网络攻击行为预测方法、装置、电子设备及存储介质，应用于信息技术领域，可以对网络威胁信息进行标注和分割，得到多组特征信息，再通过冲突检测去除冲突的特征信息，然后通过知识推理得到多组学习到的关系，最后利用预先训练得到的网络模型，根据学习到的关系对当前的网络攻击进行预测，从而不但可以实现冲突的特征信息的去除，还可以通过知识推理得到深层的关系，从而提高网络攻击预测的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111144709B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911244272.5
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q10/0637 , G06F40/211 , G06F40/216 , G06F40/194 , G06F40/284
Abstract: 本发明实施例提供了一种机器生成文本的新颖度确定方法及装置：获取机器生成文本以及机器生成文本对应的多个参考文本；根据机器生成文本包括的词语，以及多个参考文本包括的词语，确定机器生成文本的重叠因子；根据机器生成文本包括的短句，确定机器生成文本的重复惩罚因子；根据机器生成文本的文本长度，多个参考文本的平均文本长度以及多个参考文本的最小文本长度，确定机器生成文本的长度惩罚因子；根据机器生成文本的重叠因子、重复惩罚因子和长度惩罚因子，确定机器生成文本的新颖度。综合考虑了机器生成文本与参考文本的重叠度，机器生成文本自身的重复度，机器生成文本和参考文本的长度因素，更有效的衡量机器生成文本的新颖度。
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公开(公告)号：CN111428033B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010203140.4
申请日：2020-03-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供了一种基于双层卷积神经网络的自动化威胁情报提取方法，可以通过网络模型进行对待分析数据中的文档进行识别，判断是否存在威胁情报，同时可以根据判断结果对待分析文档中的其余部分进行识别提取，从而便于对威胁情报进行提取，提高威胁情报的提取效率，降低人工成本。
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公开(公告)号：CN115913575A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211565729.4
申请日：2022-12-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L9/32 , H04L67/1061 , H04L9/24 , H04L9/40 , H04W12/069
Abstract: 本发明公开了一种轻量健壮的基于主从区块链的跨域身份认证方法，将整条区块链拆分为一条主区块链和多条从区块链,由跨域通信节点负责主链和从链之间的信息交互，把不同体制的信任域内不同功能的节点在主从链中进行功能匹配。由于区块链本身去中心化特性，可降低集中式风险，再使用区别于以往整链共识的局部共识，仅需在认证相关从链和主链进行共识即可完成数据共识共享，从链存储具体证书，主链存储证书的哈希值，有效地减少了共识参与节点数量，提高了认证效率。同时认证过程共需两次非对称加密、三次基于非对称加密的数字签名和验证、一次哈希运算，故计算复杂度进一步降低。
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公开(公告)号：CN115828180A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211711499.8
申请日：2022-12-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于解析优化和时序卷积网络的日志异常检测方法，基于固定深度树结构的日志解析方法，解决日志解析阶段按照日志进行匹配的效率问题，以应对日志中存在可变参数以及日志输出不稳定的情况；基于BERT的预训练模型来从日志模板中提取语义特征，利用窗口技术获取日志的序列特征，基于TF‑IDF捕获日志模板数量特征信息，充分提取日志解析中的特征，为日志特征提取环节提供了更为全面的视角，使得最后的异常检测更具有效率性和全面性；基于时序卷积网络TCN来处理序列特征，其能够实现并行化从而提高模型的运行效率；使用自注意力机制来完成三个特征的学习，给不同的特征分配不同的权重，最后使用全连接层组合所有的特征来获得最终的预测输出。
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公开(公告)号：CN113141394B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202110322386.8
申请日：2021-03-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L67/101 , H04L67/1023 , H04L67/56
Abstract: 本申请实施例提供的一种资源分配方法、装置、电子设备及存储介质，应用于信息技术领域，通过接收目标任务对应的任务请求；获取所述多个终端设备中各终端设备的综合信任值；选取对应的所述综合信任值大于预设阈值的终端设备，根据预设多组资源分配系数生成对应所述目标任务的多组资源分配列表；分别计算所述多组资源分配列表中每一组资源分配列表对应的多个性能参数；根据所述每一组资源列表对应的多个性能参数，计算所述每一组资源列表对应的综合时延能耗；选取并根据所述多组资源分配列表中对应的综合时延能耗最小的一组资源分类列表进行所述目标任务的分配。可以避免部分终端设备故障导致的计算效率下降，提高计算效率。
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