이름 기준 검색 결과이며 법적 주체의 동일성을 확인한 것이 아닙니다. 동명인·조직, 별칭 및 이전 이름을 자동 통합하지 않습니다.

원래 이름 필드 전체와 정확히 일치하는 기록입니다. 여러 출원인 또는 다른 역할의 당사자가 포함될 수 있습니다. 이름 경계와 법적 주체는 미확인이며 구두점을 분리하지 않습니다.

색인된 특허 기록 1건

특허 건수는 이 사이트에 수록된 중복 없는 특허 기록 수이며 출원인의 전체 특허 수가 아닙니다. 공동 명의 문자열은 단일 기업을 뜻하지 않습니다.

검증된 수록 기간과 마지막 가져오기 시간은 현재 제공되지 않습니다. 공개일은 가져오기 날짜가 아닙니다. 캐시로 인해 새 기록의 표시가 지연될 수 있습니다.

로컬 원본 출원인 필드에 이 전체 문자열이 포함된 기록을 검색합니다. 공동 명의나 더 긴 이름이 포함될 수 있으며 정확한 주체 검색이 아닙니다.

基于深度学习的计算机数据存储安全管理方法及系统

本发明公开了基于深度学习的计算机数据存储安全管理方法及系统，通过CNN卷积神经网络提取所述多模态数据的局部模式，输出时空特征向量，利用LSTM长短期记忆网络进行时序建模生成动态行为特征，输出时序特征向量，基于GNN图神经网络提取设备关联特征，输出设备关联向量；通过多头注意力模块对时空特征向量、时序特征向量和设备关联向量进行权重分配，通过全连接层输出风险评分指数；基于风险评分指数判断当前操作是否为高风险行为，若为高风险行为则通过聚类算法进行异常分析，识别偏离正常模式的离群点，根据异常结果动态调整防护措施。有效减少数据泄露、设备故障等安全事件发生概率。

❖湖南蛛蛛机器人科技有限公司贺永生; 王健明; 余俊豪; 宋启明; 许东亮; 蔡文贤; 吴恩英; 卢廿廿§ 2/10 청구항G06F 3/06 (2006.01), G06F 18/25 (2023.01), G06F 18/2321 (2023.01) +812