公开(公告)号：DE112018000141T5

公开(公告)日：2019-07-25

申请号：DE112018000141

申请日：2018-01-04

Applicant: IBM

Inventor： MARZORATI MAURO ,  BAUGHMAN AARON ,  NASSAR AHMED ,  BARYLA MICHAEL

IPC: H04N21/00

Abstract: Aus einem Live-Streaming eines Hauptinhalts wird ein bereits übertragener Abschnitt des Hauptinhalts analysiert, um einen Eintritt eines Höhepunktereignisses in dem Hauptinhalt zu identifizieren. Auf Grundlage der Analyse wird eine Gruppe von Merkmalswerten aufgebaut, die für das Höhepunktereignis in dem bereits übertragenen Abschnitt des Hauptinhalts repräsentativ sind. Ein Zeitraum ohne Höhepunkt wird prognostiziert, in dem eine Wahrscheinlichkeit eines Eintritts eines Höhepunktereignisses unter einem Wahrscheinlichkeitsschwellenwert liegt. Während des Zeitraums ohne Höhepunkt wird ein sekundärer Inhalt in das Live-Streaming des Hauptinhalts eingefügt, sodass eine Wahrscheinlichkeit, dass die Einfügung des sekundären Inhalts das Live-Streaming während eines zweiten Höhepunktereignisses unterbricht, kleiner als ein zweiter Wahrscheinlichkeitsschwellenwert ist. Das Live-Streaming des Hauptinhalts wird fortgesetzt, nachdem der sekundäre Inhalt vollständig in das Live-Streaming übertragen wurde.

公开(公告)号：DE112019001636T5

公开(公告)日：2021-01-07

申请号：DE112019001636

申请日：2019-05-24

Applicant: IBM

Inventor： DIAMANTI GARY FRANCIS ,  BAUGHMAN AARON ,  MARZORATI MAURO

IPC: G06N3/00 ,  G06N5/00 ,  G06N20/00

Abstract: Dargestellt werden Verfahren, Computerprogrammprodukte und Systeme. Die Verfahren enthalten zum Beispiel: Identifizierung eines Schulungsdatensets und Definieren eines Fensters für einen ersten Beta-Wert, der eine Ausrichtung darstellt, die beim Formulieren einer Erwartung toleriert wird, die für jeden Merkmalsvektor aus dem Schulungsdatenset bedingt ist. Die bedingten Erwartungen werden unter Verwendung eines DNA-Computers parallel reguliert. Aus zahlreichen Kombinationen von Kandidatenmodellen wird eine am besten geeignete Gruppe als das Maschinenlernmodell zum Vorhersagen von zielgerichteten Resultaten auf Grundlage von Eingaben erzeugt, die von dem Schulungsdatenset verschieden sind.

公开(公告)号：DE112019000427T5

公开(公告)日：2020-10-01

申请号：DE112019000427

申请日：2019-01-08

Applicant: IBM

Inventor： MARZORATI MAURO ,  DOLEH YASER ,  BOLGER ROSA ,  NYIRI JURAJ

IPC: H04L29/06

Abstract: Verschiedene Verfahren zum Erkennen eines Man-In-The-Middle (MITM) während HTTPS-Datenübertragungen werden offenbart, einschließlich in einigen Aspekten ein Herstellen einer TCP-Verbindung für das Abrufen einer Webseite aus einem Domänennamen unter Verwendung einer alternativen IP-Adresse, die sich von der IP-Adresse der Zieldomäne unterscheidet, wobei der Empfang der Ziel-Webseite in Reaktion auf eine HTTP-GET-Nachricht angibt, dass ein MITM vorhanden ist, ein Verwenden eines Domänennamens als die SNI in einer TLS-Verbindung und eines alternativen Domänennamens in einer HTTP-GET-Nachricht, wobei der Empfang einer Ziel-Webseite des alternativen Domänennamens angibt, das ein MITM vorhanden ist, und ein Generieren eines alternativen Domänennamens unter Verwendung eines Algorithmus zur Domänengenerierung und ein Verwenden des generierten alternativen Domänennamens als die SNI in der TLS-Nachricht, wobei der Empfang eines Zertifikats für den generierten alternativen Domänennamen angibt, dass ein MITM vorhanden ist.

公开(公告)号：DE112020000873T5

公开(公告)日：2021-11-11

申请号：DE112020000873

申请日：2020-05-15

Applicant: IBM

Inventor： TRIM CRAIG ,  RUDDEN MARY ,  MARZORATI MAURO ,  FOX JEREMY

IPC: G06N5/02

Abstract: Systeme und Verfahren zur automatisierten Auflösung von Überspezifikation und Unterspezifikation in einem Wissensgraphen werden offenbart. In Ausführungsformen enthält ein Verfahren: Bestimmen, durch eine Datenverarbeitungseinheit, dass eine Größe eines Objekt-Clusters eines Wissensgraphen einen Schwellenwert erfüllt, der eine Unterspezifikation einer Wissensbasis des Wissensgraphen angibt; Bestimmen, durch die Datenverarbeitungseinheit, von Unterklassen für Objekte des Wissensgraphen; Reinitialisieren, durch die Datenverarbeitungseinheit, des Wissensgraphen auf Grundlage der Unterklassen, um einen verfeinerten Wissensgraphen zu erzeugen, wobei die Größe des Objekt-Clusters in dem verfeinerten Wissensgraphen verringert ist; und Erzeugen, durch die Datenverarbeitungseinheit, einer Ausgabe auf Grundlage von Informationen, die aus dem verfeinerten Wissensgraphen bestimmt werden.