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基于人工智能和异常识别的模型训练方法及系统

摘要

本申请实施例提供一种基于人工智能和异常识别的模型训练方法及系统,分别通过异常时间片和异常数据片的识别模型,可以分别对异常时间片和异常数据片的异域特征进行分析和识别,综合考虑到时间特征和数据特征,而非单一的特征,从而可以得到更为精确的威胁态势识别结果,进一步的,对得到的包含异常时间片和异常数据片的威胁态势识别结果进行粒度异常检测,得到带有威胁态势拦截指标的目标异域数据,进一步提高了基于对异常时间片和异常数据片的威胁潜在信息的识别精度,有效确定出后续的威胁态势拦截指标,以便于提高通信过程中的安全性。

著录项

  • 公开/公告号CN112929386A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 詹能勇;

    申请/专利号CN202110248200.9

  • 发明设计人 不公告发明人;

    申请日2020-08-08

  • 分类号H04L29/06(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 518000 广东省深圳市南山区学府路粤兴三道虚拟大学园产业化综合楼A701

  • 入库时间 2023-06-19 11:17:41

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-01

    专利申请权的转移 IPC(主分类):H04L29/06 专利申请号:2021102482009 登记生效日:20220216 变更事项:申请人 变更前权利人:高南山 变更后权利人:山东前景互联网信息服务有限公司 变更事项:地址 变更前权利人:510000 广东省广州市应元路洪桂新街3号颐和雅轩南塔2201 变更后权利人:264003 山东省烟台市莱山区山海路117号

    专利申请权、专利权的转移

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