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申请/专利权人：中移动金融科技有限公司;中国移动通信集团有限公司
摘要：本申请公开了一种网络风险识别方法、装置、设备及存储介质，涉及网络安全技术领域，该方法包括：对监视到的网络数据进行预处理，获得待识别数据；将所述待识别数据输入到预设风险特征提取模型，获得所述待识别数据的待识别特征，所述预设风险特征提取模型为结合量子态震荡优化训练的神经网络模型；对所述待识别特征进行识别分类，获得所述待识别数据的识别结果。在本申请中，通过对网络数据进行预处理后，再通过量子态震荡优化训练的神经网络模型可以有效避免梯度消失、梯度爆炸和局部最优解，提高特征提取的精准度，以通过提供高家特征提取的精准度，提高根据特征识别风险的准确性。
主权项：1.一种网络风险识别方法，其特征在于，所述网络风险识别方法，包括：对监视到的网络数据进行预处理，获得待识别数据；将所述待识别数据输入到预设风险特征提取模型，获得所述待识别数据的待识别特征，所述预设风险特征提取模型为结合量子态震荡优化训练的神经网络模型；对所述待识别特征进行识别分类，获得所述待识别数据的识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中移动金融科技有限公司 中国移动通信集团有限公司 网络风险识别方法、装置、设备及存储介质
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