安全 算法模型 软件定制 案例

基于安全多方计算的隐私集合交集计算
1、实现了基于安全多方计算的隐私集合交集计算 2、接入PowerFL中,能够实现“语句解析-执行计划优化-隐私集合交集计算-返回结果”的全链路计算 3、方案具备可扩展性,可扩展至UNION等算子,并可支持后续的进一步SQL计算
云计算、安全
C++、CMake
智能Web异常流量多级检测系统
三级检测引擎 毫秒级初筛层 轻量CNN模型(35k参数)实时过滤流量: 正常请求:直接放行(耗时2-5ms) 可疑请求:转大模型复检(如含/admin.php?id=1'等非常规参数) 特征处理:URL标准化 + 词向量嵌入(16维) 语义级复检层 DeepSeek-R1-Qwen-1.5B微调模型: LoRA技术更新0.1%参数(rank=8, alpha=16) 识别复杂攻击逻辑(如<script>alert(document.cookie)</script>伪装为Base64) 混合精度推理:GPU用FP16(600ms/请求),CPU回退FP32 人工验证层 双模型冲突样本自动推送前端(如CNN判异常但大模型置信度<85%) 安全专家通过交互界面审核(带攻击特征高亮提示) 可视化系统 实时监控看板: deepseek_mermaid_20250709_4410a7.png 三维特征空间:PCA降维展示攻击聚类(如SQL注入聚集在Z轴高危区) 批量处理:支持万级URL文件上传,平均4.5分钟完成100条分析
人工智能、安全
Python、Django、Vue、Py...
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