公开(公告)号：CN119728285A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202510010998.1

申请日：2025-01-03

Applicant: 杭州安恒信息技术股份有限公司

Inventor： 叶雷鹏 ,  王伦 ,  孟凡锦 ,  傅彬

IPC: H04L9/40 ,  H04L67/12 ,  G06N3/098

Abstract: 本申请公开了物联网架构中的模型安全训练方法、装置、设备及介质，涉及物联网安全领域，包括：获取当前全局模型以及当前训练策略，根据当前训练策略将当前全局模型分割为第一模型部分和第二模型部分；训练第一模型部分得到训练后敏感模型，训练第二模型部分得到训练后共享表示模型；将训练后共享表示模型传输至服务器，以便服务器对梯度信息进行聚合，得到聚合后共享表示模型；将服务器传输的聚合后共享表示模型与训练后敏感模型合并，将合并后的当前全局模型传输至服务器，以便服务器确定新的当前训练策略，将当前训练策略发送至各物联网设备，以触发下一轮迭代训练，直到当前全局模型满足预设收敛条件。确保模型的完整性和机密性。

公开(公告)号：CN119150199A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411604592.8

申请日：2024-11-11

Applicant: 杭州安恒信息技术股份有限公司

Inventor： 王伦 ,  叶雷鹏 ,  孟凡锦 ,  龚莲婷

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/25 ,  G06F9/50

Abstract: 本申请公开了一种异常检测模型的训练方法、异常检测方法及相关产品。多个边缘节点端根据多个边缘节点端分别对应的车辆训练数据，获得多个边缘节点端分别对应的异常检测子模型的模型参数，并由多个边缘节点端将多个边缘节点端分别对应的异常检测子模型的模型参数发送至中心服务器，其中一个边缘节点端对应获得一个边缘节点端对应的异常检测子模型的模型参数；中心服务器对多个边缘节点端分别对应的异常检测子模型的模型参数进行聚合处理，获得模型聚合参数；中心服务器根据模型聚合参数，生成异常检测模型。如此，在本申请中既可以使得训练得到的模型能够适用于多边缘节点场景，也能够提高对于数据的隐私保护性，以及提高对于数据的传输效率。

公开(公告)号：CN119854044A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510327002.X

申请日：2025-03-19

Applicant: 杭州安恒信息技术股份有限公司

Inventor： 段平霞 ,  孟凡锦

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/0604 ,  H04L41/0631 ,  H04L41/16

Abstract: 本发明公开了一种网络安全告警方法、装置、设备及存储介质，应用于网络安全领域，从结构化知识及半结构化知识中提取告警元语集，并基于告警元语集构建告警聚合规则；基于告警聚合规则构建规则树，确定各规则树之间的树间相似度，基于树间相似度通过聚类算法将规则树进行聚类，将各聚类中的规则树进行合并；合并完成之后，基于规则关系对规则树进行关联生成有向关联图，基于规则树及有向关联图聚合告警数据生成网络安全事件。本发明方法通过告警聚合规则构建规则树，对相似规则树进行合并，并基于规则关系进行规则树之间的关联，降低规则之间的重复度，从规则层面获取并维护逻辑关系，避免了重复或者抑制触发安全事件的情况发生。