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公开(公告)号：CN118965175B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411420869.1
申请日：2024-10-12
Applicant: 国网思极网安科技(北京)有限公司 , 北京邮电大学
IPC: G06F18/2415 , G06N3/042 , G06N3/0985 , G06F16/26 , G06F18/25 , H04L9/40
Abstract: 本申请提供一种基于大模型的网络安全风险评估方法及相关设备。所述方法包括：利用训练好的检测模型获取实时数据，并对所述实时数据进行监测和分析，识别得到网络安全风险；对所述网络安全风险进行定量评估，利用贝叶斯网络生成风险评估报告；基于所述网络安全风险，利用元学习对所述检测模型进行更新；将所述风险评估报告存储在数据库中，并对所述风险评估报告进行可视化展示。本申请实施例通过采用多模态深度学习大模型和元学习技术，对海量复杂数据进行实时监测和分析，提高网络安全威胁检测的准确性和及时性，并且具有自适应学习和优化能力。
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公开(公告)号：CN118965175A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411420869.1
申请日：2024-10-12
Applicant: 国网思极网安科技(北京)有限公司 , 北京邮电大学
IPC: G06F18/2415 , G06N3/042 , G06N3/0985 , G06F16/26 , G06F18/25 , H04L9/40
Abstract: 本申请提供一种基于大模型的网络安全风险评估方法及相关设备。所述方法包括：利用训练好的检测模型获取实时数据，并对所述实时数据进行监测和分析，识别得到网络安全风险；对所述网络安全风险进行定量评估，利用贝叶斯网络生成风险评估报告；基于所述网络安全风险，利用元学习对所述检测模型进行更新；将所述风险评估报告存储在数据库中，并对所述风险评估报告进行可视化展示。本申请实施例通过采用多模态深度学习大模型和元学习技术，对海量复杂数据进行实时监测和分析，提高网络安全威胁检测的准确性和及时性，并且具有自适应学习和优化能力。
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公开(公告)号：CN117560252A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202310985810.6
申请日：2023-08-07
Applicant: 中国电子科技集团有限公司电子科学研究院 , 北京邮电大学
IPC: H04L25/02 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的IRS信道估计方法及装置，包括：构建智能反射表面(IRS)辅助的通信系统，并建立所述通信系统中的链路模型；基于所建立的所述通信系统的链路模型，建立深度学习DL模型；利用预设训练样本对所建立的DL模型进行训练；对训练完成的DL模型，利用分离卷积代替传统的卷积操作，以优化所述DL模型；利用优化后的所述DL模型，确定最优的信道估计方案。本申请的方法在IRS辅助的无线通信系统中，利用DL的方法解决IRS‑MUC系统中信道的高维CSI估计问题。
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公开(公告)号：CN116777002A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310712087.4
申请日：2023-06-15
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 北京邮电大学 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 杨超 , 李桐 , 王磊 , 徐思雅 , 刘劲松 , 邵苏杰 , 雷振江 , 孙峰 , 宋进良 , 刘扬 , 李婷婷 , 陈剑 , 任帅 , 耿洪碧 , 陈得丰 , 齐芫苑 , 杨智斌 , 杨舒钧 , 陈洁蔚 , 刘芮彤
IPC: G06N20/00 , G06F18/23213 , G06F16/23 , G06F16/27
Abstract: 本发明提供一种基于有向无环图DAG区块链的联邦学习方法，该方法包括：在接收到管理设备发送的继续训练指令之后，获取当前DAG区块链；基于本地数据测试集和当前DAG区块链中节点内的模型参数，确定初始模型参数；基于本地数据训练集，对具有初始模型参数的预设模型进行训练，得到中间模型；基于中间模型的模型精度，对中间模型的模型参数进行压缩，得到当前目标模型参数；其中，当前目标模型参数用于更新当前DAG区块链得到新的DAG区块链；向管理设备发送当前目标模型参数。本发明提供的一种基于有向无环图DAG区块链的联邦学习方法用于节省通信开销。
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