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  • 本发明公开一种基于人工智能的互联网营销数据处理方法及系统。包括:S1、获取营销数据集,所述营销数据集包括多个不同区块的数据分发量,所述区块为不同类型的用户交互类型的互联网平台区域;S2、获取用户数据集,所述用户数据集为用户对不同所述区块中的...
  • 本发明公开了一种基于TEE的强化学习的安全增强方法及系统,涉及机器学习技术领域,旨在解决现有强化学习存在的计算通信开销大、缺乏计算完整性验证及模型易泄露的问题。该方法包括:在可信域内同步全局网络与异步工作者的策略网络、价值网络参数;异步工作...
  • 本发明公开了一种基于机器学习的智能数据处理系统及方法,本发明涉及数据保护处理技术领域,解决了缺乏针对性、存储管理无序以及适应性差的技术问题,本发明通过按使用频率将数据分为常用数据和不常用数据,对不常用数据采用硬盘存储,对常用数据进行精细化加...
  • 本发明提供了一种公共数据平台政务数据的安全管控方法及装置,包括:对原始政务数据表进行拆分,得到身份标识信息表和属性信息表;其中,身份标识信息表和属性信息表通过主键ID进行关联;将身份标识信息表进行加密后,存储至预先构建的独立物理隔离的敏感域...
  • 本申请涉及访问控制技术领域,提供一种功能权限配置方法、装置、设备、介质及程序产品,该方法包括:在为新增管理员配置已有功能的权限的情况下,将配置相关的第一属性信息输入至已有功能对应的第一权限决策树,输出新增管理员的权限配置结果;在为待授权管理...
  • 本发明实施例涉及互联网技术领域,公开了一种自旋锁设计方法、装置、电子设备及存储介质。本发明实施例至少能够缓解现有CP AUTOSAR OS系统所存在写操作的稳定性差,没有设置超时机制、可能造成过长的等待、进而影响系统响应速度的问题,通过加入...
  • 本申请公开了一种细粒度数据访问控制策略智能化生成方法、设备及介质,属于数据安全和人工智能技术领域,所述方法包括:S1:数据获取;S2:数据处理;S3:策略参数生成,利用存储用户信息以及访问日志,获取聚类所需初始数据集,再结合DAC算法,获取...
  • 本发明涉及角色权限控制技术领域,且公开了一种基于公卫体检平台的角色权限控制方法及系统,所述方法为:权限分配模块中采用基于属性的安全访问控制模型,构建细粒度访问规则,将权限控制规则细化为用户、资源、操作上下文属性,并进行多维度关联;在业务流程...
  • 本发明公开了一种基于区块链的分布式数据存储与访问控制方法,涉及数据安全技术领域。该方法包括:将用户数据分片并使用加密算法加密后存储于多个分布式节点;将数据分片的哈希值与存储位置作为元数据记录于区块链,通过智能合约进行完整性验证;当用户访问时...
  • 本发明属于文档加密技术领域,公开了基于文档参数化特征的文档加密溯源方法,选用文档中与字符相关的参数化特征作为密码信息的载体,采用不相重叠的的两个参数值的数值范围分别表征二进制编码的1和0。加密时,对文档中相应特征的参数大小做出与1和0相对应...
  • 本申请涉及一种代码漏洞检测方法、装置、计算机设备、存储介质和产品,涉及代码缺陷分析技术领域,能够提升缺陷检测的全面性、准确性与可靠性。方法包括:获取待检测的目标代码对应的类似代码;类似代码与目标代码的相似度满足目标条件;根据类似代码和类似代...
  • 本申请实施例公开了移动应用的安全检测方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括:获取目标移动应用的安装包文件,以及获取安装包文件的反编译文件;根据静态风险分析规则对反编译文件进行静态风险检测,得到静态风险分析结果;根据静态风险分析结果对目标...
  • 本发明公开了一种基于检索增强的代码漏洞检测方法、装置、终端设备及存储介质,涉及计算机安全领域,方法包括:获取待测代码片段和基础检测提示词,输入至大语言模型生成首轮分析报告;若第一置信度评分低于预设阈值,对待测代码片段进行语义编码,得到目标语...
  • 本发明提供了一种基于多目标粒子群优化的模糊测试方法和装置,首先将每个种子进行粒子化,在粒子中引入反映种子模糊测试效果的个指标,形成维的粒子个体适应度向量;采用多目标粒子群优化算法MOPSO进行优选种子搜索,根据粒子个体适应度向量判断粒子的帕...
  • 本发明公开了一种大语言模型上下文学习代码漏洞自动修复方法及系统,旨在解决现有LLM零样本修复易生成无效补丁、误解漏洞成因、缺验证,以及传统方法依赖标注数据或测试输入的问题,该方法包括如下步骤:处理含多个不同CWE类型的漏洞代码‑补丁对与目标...
  • 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...
  • 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...
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