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  • 本发明公开了基于事件图谱三角形计数的日志异常检测方法、系统及装置,涉及异常检测领域,方法包括收集日志数据;根据日志数据构建图结构化的事件图谱;对事件图谱进行三角形计数,获得的计数值作为第一特征;事件图谱和第一特征输入到异常检测模型进行异常检...
  • 本发明公开了一种面向文本分类的双前缀微调后门攻击方法,包括:1、构建预训练文本分类模型并初始化两组独立的可学习前缀参数;2、获取原始分类训练集并进行投毒,构造带毒训练集;3、将带毒训练集送入模型训练,构建干净前缀与后门前缀的联合训练流程,对...
  • 本申请涉及一种安全原子能力故障检测自愈方法、装置、电子设备及存储介质,应用于系统安全技术领域,其方法包括:获取目标实例的指标数据;对所述指标数据进行分析,确定当前故障信息;将所述指标数据输入风险预测模型中进行故障预测,得到预测故障信息,所述...
  • 本申请公开了一种模型输出安全检测方法、设备和存储介质,该方法包括:获取目标模型流式输出的当前流式单元;将当前流式单元缓存至缓存模块,缓存在缓存模块中的流式单元暂时不输出给用户;对当前缓存单元集合进行风险评估,得到当前缓存单元集合的风险值,其...
  • 本发明公开了一种攻击代码的对抗训练方法、装置、设备、介质及产品。该方法包括:对攻击行为的源代码进行解析,得到所述攻击行为的接口调用序列;根据检测模型确定所述接口调用序列中各接口对攻击行为检测的影响得分;根据所述接口调用序列中各接口对攻击行为...
  • 本发明提出了一种基于家族特征向量的安卓恶意软件检测方法。先使用逆向工具从安卓APK文件中提取出软件静态特征并转换为固定长度向量;再输入到预先训练的多分类器中,取最后一层未激活的输出作为该安卓软件的高维空间坐标;根据该坐标,计算与其余家族特征...
  • 本发明公开了基于近似优化算法的对抗性恶意软件检测方法。通过构建一个具有理论收敛性保证的对抗学习方法来提升深度学习检测器的鲁棒性。首先,对待测软件样本进行特征提取;其次,对恶意软件检测器进行平滑处理;构建一个包含恶意软件检测器与对抗样本检测器...
  • 本申请涉及大模型安全技术领域,公开一种用于评估代码大模型安全风险的方法,包括:根据代码大模型的基础功能,设置与基础功能相对应的测试场景和输入样本;根据测试场景,将输入样本输入代码大模型,以计算安全通过率指标;根据代码大模型安全风险等级划分依...
  • 本发明属于iOS移动开发技术领域,具体为一种iOS免越狱环境下实现游戏加速的方法,包括:静态重构子系统、运行时拦截子系统、策略调度子系统、安全与恢复子系统;各系统的组合使用方法如下:S1、在离线阶段对目标应用的Mach‑O文件进行解析、代码...
  • 本发明公开了基于可信计算的敏感数据审计方法,属于敏感数据安全审计技术领域,包括采集目标系统的架构拓扑图,确定多个指定敏感数据处理区域,并为各区域部署可信计算基组件以建立可信执行环境;基于历史访问记录,对多个指定敏感数据处理区域进行访问行为分...
  • 本发明属于嵌入式软件安全领域,具体说是一种基于代码度量和XGBoost的嵌入式软件漏洞挖掘方法,包括以下步骤:首先获取软件源码及漏洞数据集,对数据集进行平衡预处理,避免出现的不平衡数据影响漏洞挖掘的精确度;然后将数据集划分为测试集和训练集;...
  • 本申请实施例提供了一种终端状态检测方法、装置、电子设备及存储介质,涉及网络安全领域,该方法包括:响应于安全客户端对至少一个目标应用客户端进行安全管控过程中的管控相关参数满足第一设定条件,由安全客户端和各目标应用客户端分别向对方发起状态检测指...
  • 本发明提供了一种基于深度强化学习的智能合约漏洞检测方法包括:调度器在第t次训练中依据策略选择动作;将动作应用于目标智能合约,生成新的模糊测试试用例并执行;收集第t次训练后的执行结果;根据执行结果计算总奖励和本轮训练的状态,生成经验回放四元组...
  • 本发明公开了一种基于形式化证明的确定性计算架构及其操作方法,属于形式化验证、计算机体系结构、操作系统和安全计算领域,架构基于一个定义核心不变量和操作的机器可验证的形式化规范层,以及一个由该规范约束、在兼容硬件上运行的可信执行器层。执行器包含...
  • 本发明公开了一种可形式化证明计算架构的自验证、自伸缩及自进化方法与系统,属于形式化验证、计算机体系结构、操作系统、分布式计算及系统管理领域领域,该架构包含一个由形式化规范约束的可信执行器,执行器内置自动化形式规范验证模块,允许无需许可、零停...
  • 本发明公开了一种大语言模型安全性评估方法及相关设备,包括:识别待测试的潜在风险指令中的至少一个敏感词,将敏感词转换为不包含该敏感词本身的抽象化描述性表达,生成脱敏测试指令,脱敏测试指令中,敏感词被替换为通用占位符;检索与敏感词语义相关且内容...
  • 本发明公开了一种基于规则和语义双引擎的政务大模型应用安全防护方法及系统,涉及模型安全防护技术领域。该方法,通过规则引擎前置过滤与语义引擎深度校验的双引擎协同机制,既利用规则引擎快速筛除敏感信息、越权访问、格式违规等显性风险,提升防护效率,又...
  • 本发明公开了一种基于大模型增强图学习的可解释漏洞检测方法,1)对训练数据进行样本去噪并构建代码属性图,基于因果图学习训练漏洞检测模型;2)对待测样本进行静态分析与特征抽取,输入训练好的模型中进行漏洞检测;3)对检测出的漏洞样本进行上下文增强...
  • 本发明涉及大语言模型技术领域,特别涉及基于低资源语言的提示注入攻击检测方法和系统。本发明通过对比学习优化在低资源语言环境下,实现了对任务劫持越狱攻击输入的深层意图感知,本发明能够穿透表面特征干扰,准确区分高相似度的正常指令与恶意注入,显著提...
  • 本发明涉及一种基于冗余语义压缩与大语言模型增强的程序漏洞检测方法,包括以下步骤:将输入源代码映射为语义空间,并划分为功能语义子空间和冗余语义子空间;基于预定义的提示词引导大语言模型自动执行变量重写、冗余语句删除和控制结构替换中的至少一种;在...
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