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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:CN118885867A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202410817588.3
申请日:2024-06-24
Applicant: 国网思极网安科技(北京)有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F17/10 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本申请提供一种电力数据识别方法、装置及电子设备,通过获取待识别电力系统在目标时间段下所对应的运行状态影响参数,综合考虑了运行状态影响参数,结合预先构建的运作状态识别函数,能够准确高效地确定出运行状态识别参数,进而再根据该运行状态识别参数与预设的运行状态识别阈值的对比结果可以更加准确高效地识别出待识别电力系统在目标时间段下的电力运行状态。
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