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公开(公告)号：CN114448599A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210151457.7
申请日：2022-02-18
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司 , 暨南大学
IPC: H04L9/00
Abstract: 本发明公开一种入侵检测方法及系统，其由边缘节点对边缘侧自身的设备特征数据进行边缘入侵检测模型的构造，由云节点基于所有边缘节点的边缘入侵检测模型的模型输入和模型输出训练云节点的全局模型参数，其中，所述全局模型为基于贝叶斯深度学习的模型；同时云节点基于全局模型预测的误差精度自适应调整全局模型输入的采样数据量，本发明不仅能减少云节点通信传输的压力，还提升了云节点响应服务的能力。同时，本发明每隔一检测周期进行入侵检测模型的更新，全局模型的参数更新会随着边缘节点的数据分布的变动而变动，从而能提高入侵检测的准确率。
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公开(公告)号：CN119696827A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411677995.5
申请日：2024-11-22
Applicant: 中电科普天科技股份有限公司 , 暨南大学 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
IPC: H04L9/40 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06N3/045 , H04L41/0631 , H04L41/16
Abstract: 本发明涉及互联网技术领域，公开了一种基于多模态融合的网络异常检测方法和系统；方法包括：利用多头注意力提取多模态信息的数据特征；引入标签形成表达对网络入侵检测的影响程度的权重并根据权重对数据特征进行特征融合；将融合后的特征输入分类器实现网络异常检测。通过多模态数据的融合，实现了信息互补和信息相互验证的优势；采用多注意力机制实现网络流级别、进程级别和告警事件级别等多模态特征的融合，挖掘不同数据源之间存在的关联规则，实现多源异构信息共享，减少网络流量突发性、随机性等噪声对网络异常产生的影响。
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公开(公告)号：CN118138339A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410357625.7
申请日：2024-03-27
Applicant: 中电科普天科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司 , 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网设备的安全保护方法、系统、设备和介质，涉及物联网技术领域，方法包括：通过卷积神经网络锁定异常滑动窗口，之后采用偏移距离分析法，锁定异常的物联网设备；根据交互行为信任度和数据一致性水平，得到综合信任度，实现物联网设备的信任度评估；引入综合信任度阈值调整访问权限，实现物联网设备安全保护。采用告警事件和物联网设备构建物联网设备的入侵机制；引入零信任的持续评估机制，结合交互行为信任度和数据一致性水平实现物联网设备的信任度评估；引入综合信任度阈值调整访问权限，实现物联网设备安全保护，对物联网设备的身份进行统一管理，实时评估物联网设备的安全性问题。
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公开(公告)号：CN117876799B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410269658.6
申请日：2024-03-11
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06V10/82 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种物流供应链品控缺陷检测方法及系统，其中方法包括：采集有关物流供应链品控的训练数据，并提取训练数据的缺陷特征；基于特征缺陷，构建混合检测模型；优化检测模型，得到最终模型；利用最终模型，完成物流供应链上的品控缺陷检测。本发明通过融合形变检测和穿透性破损检测两个神经网络模块，实现了对物流供应链纸箱包装的综合检测。本发明能够同时兼顾形变检测和穿透性破损检测，解决了目前方法只能单一处理这两个方面的问题。这将会进一步提高物流供应链纸箱包裹运输过程中的安全性和效率，为物流行业带来更大的便利和效益。
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公开(公告)号：CN114866278B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202210298928.7
申请日：2022-03-25
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 暨南大学
IPC: H04L9/40 , H04L45/028
Abstract: 本发明提供了一种网络安全动态防御方法、装置、设备及介质，能够根据网络安全可靠性的大小动态调整网路的可行路径集合，并结合网络安全可靠性的变动方向动态调整网络通信的存活时隙，以此构建边缘计算网络下的网络可行路径集合，并采用随机选取通信路径的方式，在一定程度上降低了攻击者通过监听掌握通信路径后发起跟随攻击的可能性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114866278A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210298928.7
申请日：2022-03-25
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 暨南大学
IPC: H04L9/40 , H04L45/028
Abstract: 本发明提供了一种网络安全动态防御方法、装置、设备及介质，能够根据网络安全可靠性的大小动态调整网路的可行路径集合，并结合网络安全可靠性的变动方向动态调整网络通信的存活时隙，以此构建边缘计算网络下的网络可行路径集合，并采用随机选取通信路径的方式，在一定程度上降低了攻击者通过监听掌握通信路径后发起跟随攻击的可能性。
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公开(公告)号：CN117932606B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410266168.0
申请日：2024-03-08
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F21/56 , G06F18/2135 , G06F18/243 , G08G1/01 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的智能交通车辆安全检测方法及系统，其中方法包括以下步骤：构建基于Transformer迁移学习的智能交通载体安全攻击检测模型，并分为数据预处理模块和安全检测模块两部分。对于智能交通车辆数据预处理部分，采用主成分分析和决策树方法，进行数据特征降维，剔除数据中大部分不相关特征，保留数据最关键的攻击特征以及时序特征。对于安全检测模型部分，则视其为一种目标检测任务，以判断智能交通车辆是否受到外部攻击。Transformer结合了多头自注意力机制和目标分类技术，多头自注意力机制可以很好的学习智能交通车载网络数据的时序特征，而目标分类技术则可以用于识别不同的入侵攻击数据类型。
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公开(公告)号：CN117932606A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410266168.0
申请日：2024-03-08
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F21/56 , G06F18/2135 , G06F18/243 , G08G1/01 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的智能交通车辆安全检测方法及系统，其中方法包括以下步骤：构建基于Transformer迁移学习的智能交通载体安全攻击检测模型，并分为数据预处理模块和安全检测模块两部分。对于智能交通车辆数据预处理部分，采用主成分分析和决策树方法，进行数据特征降维，剔除数据中大部分不相关特征，保留数据最关键的攻击特征以及时序特征。对于安全检测模型部分，则视其为一种目标检测任务，以判断智能交通车辆是否受到外部攻击。Transformer结合了多头自注意力机制和目标分类技术，多头自注意力机制可以很好的学习智能交通车载网络数据的时序特征，而目标分类技术则可以用于识别不同的入侵攻击数据类型。
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公开(公告)号：CN114448599B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202210151457.7
申请日：2022-02-18
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司 , 暨南大学
IPC: H04L9/00
Abstract: 本发明公开一种入侵检测方法及系统，其由边缘节点对边缘侧自身的设备特征数据进行边缘入侵检测模型的构造，由云节点基于所有边缘节点的边缘入侵检测模型的模型输入和模型输出训练云节点的全局模型参数，其中，所述全局模型为基于贝叶斯深度学习的模型；同时云节点基于全局模型预测的误差精度自适应调整全局模型输入的采样数据量，本发明不仅能减少云节点通信传输的压力，还提升了云节点响应服务的能力。同时，本发明每隔一检测周期进行入侵检测模型的更新，全局模型的参数更新会随着边缘节点的数据分布的变动而变动，从而能提高入侵检测的准确率。
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公开(公告)号：CN118036768A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410148779.5
申请日：2024-02-01
Applicant: 中电科普天科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司 , 暨南大学
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种联邦学习模型优化方法、设备、介质及程序产品，所述方法包括：获取边缘端采集的多属性数据，并计算边缘端的数据量因子、数据质量因子以及数据分布特征因子，从而得到边缘端的可信度；选取可信边缘端进行全局模型的参数更新；向可信边缘端发送第一全局参数，以使可信边缘端进行本地模型的训练，并得到本地模型参数；根据本地模型的平均误差以及预设的全局模型学习率，计算得到动态学习率；根据第一全局参数、动态学习率、可信边缘端的可信度以及本地模型参数，计算得到第二全局参数，实现全局模型的参数更新。本发明实施例解决了数据异构所导致的全局模型性能低下的问题，实现了全局参数更新速度和算法稳定度的平衡。
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