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公开(公告)号：CN117271835A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310656670.8
申请日：2023-06-05
申请人： 天津科技大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司华北分部
IPC分类号： G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/36 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N5/02
摘要： 本发明公开了基于知识图谱的电力通信设备故障信息多特征推荐方法，包括如下步骤：获取用户历史检索信息和电力通信设备故障信息；根据用户历史检索信息，构建用户历史检索子图；根据用户历史检索子图，提取用户特征；根据电力通信设备故障信息，利用Neo4j构建电力通信设备故障知识图谱；根据电力通信设备故障知识图谱中的目标节点领域信息，提取图谱特征；将用户特征和图谱特征输入至交叉压缩单元中进行交叉学习，输出电力通信设备故障预测信息。该方法可以实现电力通信设备故障信息的精准检索和个性化推荐，辅助电力通信设备智能运维。
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公开(公告)号：CN116723006A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310582002.5
申请日：2023-05-23
申请人： 天津科技大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司华北分部
摘要： 本发明公开了基于边缘计算和BiLSTM的物联网入侵检测方法及系统，该方法通过感知装置采集获取物联网终端的数据包，将数据发送至边缘计算节点进行数据预处理和存储，并将处理后的数据上传至云中心；在云中心内构建基于BiLSTM神经网络的物联网入侵检测模型，并利用处理后的数据进行训练，训练完成后将模型分发至边缘计算节点；在边缘计算节点利用物联网入侵检测模型对物联网终端的数据进行特征提取，检测是否存在物联网入侵，存在物联网入侵时，发送入侵告警。该方法可以高效地准确地识别出物联网设备中的入侵行为和各种异常行为，从而提高了物联网的安全性和稳定性，保障设备和数据的安全。
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公开(公告)号：CN116896453A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310666800.6
申请日：2023-06-07
申请人： 天津科技大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司华北分部
IPC分类号： H04L9/40 , H04L67/02 , H04L61/103
摘要： 本发明公开了一种基于进化策略模糊测试突变优化的漏洞分析方法及系统，该方法包括以下步骤：获取目标程序的URL并进行解析；应用进化策略算法突变生成模糊测试用例；采用HTTP通信的方式，将所述模糊测试用例通过HTTP请求并根据所述URL发送给服务端进行测试；对测试结果进行异常分析，判断所述目标程序是否存在漏洞。该方法应用进化策略算法突变生成模糊测试用例，通过利用进化策略的遗传学原理以及利用插桩程序的覆盖率信息和历史响应信息更新突变算子的概率分布，优化测试用例的突变调度，生成更多有效测试输入，将其输入到目标应用程序，监测并分析程序异常；有助于提高web模糊测试效率，提升测试性能。
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公开(公告)号：CN118313381A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410418617.9
申请日：2024-04-09
申请人： 天津科技大学
IPC分类号： G06F40/295 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F40/35
摘要： 本发明公开了一种强化特征表示的专有名词命名实体识别方法，包括：分别生成命名实体的上下文词嵌入表示和图嵌入表示；利用BERT模型中预训练好的transformer自注意力权重对图卷积网络的图注意力机制进行动态初始化；将词嵌入表示和图嵌入表示一一对应输入至BERT模型和初始化后的图卷积网络；基于BERT模型对词嵌入表示进行特征提取，获得命名实体的局部上下文特征表示；基于图卷积网络对图嵌入表示进行特征提取，获得命名实体全局动态的辅助特征表示；对上下文特征表示和辅助特征表示进行特征融合，得到强化特征；基于条件随机场模型对强化特征进行序列标注。本发明能够同时提取文本的局部信息和全局信息进行命名实体识别，提升了命名实体识别模型的性能。
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公开(公告)号：CN115906073A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211211589.0
申请日：2022-09-30
申请人： 深圳市国电科技通信有限公司 , 深圳智芯微电子科技有限公司 , 天津科技大学
IPC分类号： G06F21/56 , G06F18/2135 , G06F18/22
摘要： 本发明公开了一种硬件木马检测方法、装置、融合终端及介质。方法包括：获取待测芯片的功耗特征信息，将功耗特征信息与预先构建的硬件木马特征知识库中的数据进行匹配，获得匹配结果，在匹配结果为未匹配时，对功耗特征信息进行特征提取，并将特征提取结果输入到预先训练好的硬件木马检测网络，根据硬件木马检测网络的输出结果确定待测芯片的硬件木马信息。由此，不需要破坏待测芯片，检测之后，待测芯片能够继续工作，降低了检测成本，同时，基于预先构建的硬件木马特征知识库和预先训练好的硬件木马检测网络对待测芯片的硬件木马信息进行检测，原理简单，易实现，提高了检测速度和准确率。
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公开(公告)号：CN115906072A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211209321.3
申请日：2022-09-30
申请人： 深圳市国电科技通信有限公司 , 深圳智芯微电子科技有限公司 , 天津科技大学
IPC分类号： G06F21/56 , G06F30/27 , G06F30/33 , G06F18/23213 , G06F18/241
摘要： 本发明公开了一种硬件木马检测方法、装置、设备及存储介质。其中，方法包括：采用不同的方式对多个芯片样本进行分类，得到正常样本集合和木马样本集合；获取正常样本集合和木马样本集合中每个样本的样本数据，得到正常样本数据集合和木马样本数据集合；根据正常样本数据集合和木马样本数据集合，构建样本数据训练集；利用样本数据训练集对预设分类模型进行训练，得到训练后的分类模型；利用训练后的分类模型检测待检测样本是否存在硬件木马。由此，能够提高木马检测的效率和准确度，且方法简单易实现、成本低。
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公开(公告)号：CN106972981A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710107274.4
申请日：2017-02-27
申请人： 天津科技大学 , 北京国电通网络技术有限公司 , 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国家电网公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种电力线载波技术在配用电通信中的测试方法，其特征在于，包括：在服务器与客户端配套运行测试程序以模拟预设的应用场景，并在电力线上加载干扰源以引入噪声；选择PLC设备和电源环境，记录测试数据；采用预设的调制算法和预设的物理层速率对PLC设备进行测试；不断增加客户端的数据传输请求，直至网络无法正常传输数据，记录此时的请求数量作为系统的传输极限；采用预设的码流带宽对视频文件的数据源进行测试；根据所述传输极限，获得传输速率变化曲线；维持网络设备和拓扑不变，改变信道噪声，获得数据传输受信道噪声的影响的测试数据；本发明能够为电力线载波技术在配用电中的应用提供有力支持。
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公开(公告)号：CN117312769A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311216850.0
申请日：2023-09-20
申请人： 天津科技大学
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G16Y40/10
摘要： 本发明涉及数据检测技术领域，具体涉及一种基于BiLSTM的物联网时序数据异常检测方法，包括：获取上一时段的物联网感知时序数据，并进行预处理；将预处理后的时序数据输入预先训练好的BiLSTM模型，输出下一时段的预测时序数据；将下一时段采集的实际时序数据与预测时序数据间的残差分别与预设的多个阈值进行比较，若大于阈值，则标记为异常值，否则标记为正常值；若某一数据点被标记为异常值的次数多于被标记为正常值的次数，则判定该数据点为异常数据。本发明考虑了物联网感知数据的时序特征，同时对物联网感知数据进行多阈值判断，保证检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116250823A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202111503075.8
申请日：2021-12-10
申请人： 天津科技大学
摘要： 本发明涉及一种基于MSET和实时动态基线的睡眠呼吸异常预警方法，其主要技术特点是：利用大量的数据训练睡眠呼吸状态健康状态评估模型，根据模型偏差的大小进行睡眠呼吸状态评估，对患者存在的潜在异常信息进行挖掘。采用支持向量回归预测法计算实时动态基线，实现对睡眠呼吸状态的判断并且可以预测未来的睡眠呼吸状态。比固定阈值方法更加准确。依据呼吸监测指标贡献率，进一步挖掘呼吸监测指标的异常信息，为医生提供更加精准的信息。该方法能在早期准确发现身体异常状态，提醒人们及时采取有效措施。本发明的方案旨对睡眠呼吸状态进行实时监测，对异常状态做出预警并且可以进行趋势预测，为患者提供宝贵的治疗时间，提高预警的准确率。
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公开(公告)号：CN108280153B
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN201810013215.5
申请日：2018-01-08
申请人： 天津科技大学
摘要： 本发明涉及一种碎片化知识智能化聚合方法，步骤如下：步骤1.定义知识元本体；步骤2.定义碎片化知识本体关联聚合；步骤3.建立基于本体蕴涵的关联聚合规则；步骤4.聚合关联规则判定；步骤5.基于知识元本体的碎片知识关联规则判定；步骤6.碎片知识聚合关联发现；步骤7.实现碎片化知识聚合。本方法通过支持度及置信度判定，判定两个或多个知识元本体关联关系，通过强关联方法实现碎片化知识聚合；该方法分析了碎片化知识特征，面向在线学习要求，将原有固态的知识结构进行重新分割与动态聚合为具有自组织能力的知识簇，最终完成碎片化知识聚合，引导学习者充分利用碎片化时间获取精准有意义的知识内容。
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