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1. (WO2019025386) DÉTECTION DE CHANGEMENTS DANS DES CARACTÉRISTIQUES DE PAGE WEB À L'AIDE DU MACHINE LEARNING
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N° de publication : WO/2019/025386 N° de la demande internationale : PCT/EP2018/070632
Date de publication : 07.02.2019 Date de dépôt international : 30.07.2018
CIB :
H04L 29/06 (2006.01) ,G06N 99/00 (2010.01) ,H04L 29/08 (2006.01)
H ÉLECTRICITÉ
04
TECHNIQUE DE LA COMMUNICATION ÉLECTRIQUE
L
TRANSMISSION D'INFORMATION NUMÉRIQUE, p.ex. COMMUNICATION TÉLÉGRAPHIQUE
29
Dispositions, appareils, circuits ou systèmes non couverts par un seul des groupes H04L1/-H04L27/135
02
Commande de la communication; Traitement de la communication
06
caractérisés par un protocole
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
N
SYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
99
Matière non prévue dans les autres groupes de la présente sous-classe
H ÉLECTRICITÉ
04
TECHNIQUE DE LA COMMUNICATION ÉLECTRIQUE
L
TRANSMISSION D'INFORMATION NUMÉRIQUE, p.ex. COMMUNICATION TÉLÉGRAPHIQUE
29
Dispositions, appareils, circuits ou systèmes non couverts par un seul des groupes H04L1/-H04L27/135
02
Commande de la communication; Traitement de la communication
06
caractérisés par un protocole
08
Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
Déposants :
BRITISH TELECOMMUNICATIONS PUBLIC LIMITED COMPANY [GB/GB]; 81 Newgate Street London EC1A 7AJ, GB
Inventeurs :
EL-MOUSSA, Fadi; GB
DU, Xiaofeng; GB
Mandataire :
BRITISH TELECOMMUNICATIONS PUBLIC LIMITED COMPANY, INTELLECTUAL PROPERTY DEPARTMENT; Ground Floor, Faraday Building 1 Knightrider Street London EC4V 5BT, GB
Données relatives à la priorité :
17184578.702.08.2017EP
Titre (EN) DETECTING CHANGES TO WEB PAGE CHARACTERISTICS USING MACHINE LEARNING
(FR) DÉTECTION DE CHANGEMENTS DANS DES CARACTÉRISTIQUES DE PAGE WEB À L'AIDE DU MACHINE LEARNING
Abrégé :
(EN) A computer implemented method to detect an anomalous change to a web application, the web application executing with a web server, the method comprising: receiving a first set of records for the web application operating in a training mode of operation, each record including characteristics of a content of a web page for the web application; generating a sparse distributed representation of the set of records to form a training set for a hierarchical temporal memory (HTM); training the HTM based on the training set in order that the trained HTM provides a model of the operation of the web application in the training mode of operation; receiving a second set of records for the web application, each record including characteristics of content of the web page; generating a sparse distributed representation of the second set of records to form an input set for the trained HTM; executing the trained HTM based on the input set to determine a degree of recognition of the records of the input set; and responsive to a determination that a degree of recognition of one or more records of the input set is below a threshold degree, identifying an anomalous change to the web page.
(FR) Un procédé mis en œuvre par ordinateur pour détecter un changement anormal d'une application web, l'application web s'exécutant avec un serveur web, le procédé consistant à : recevoir un premier ensemble d'enregistrements pour l'application web fonctionnant dans un mode de fonctionnement d'apprentissage, chaque enregistrement comprenant des caractéristiques d'un contenu d'une page web pour l'application web; générer une représentation distribuée éparse de l'ensemble d'enregistrements pour former un ensemble d'apprentissage pour une mémoire temporelle hiérarchique (HTM); à entraîner le HTM sur la base de l'ensemble d'apprentissage afin que le HTM entraîné fournisse un modèle du fonctionnement de l'application web dans le mode de fonctionnement d'entraînement; à recevoir un second ensemble d'enregistrements pour l'application web, chaque enregistrement comprenant des caractéristiques de contenu de la page web; à générer une représentation distribuée éparse du second ensemble d'enregistrements pour former un ensemble d'entrées pour le HTM entraîné; exécuter le HTM entraîné sur la base de l'ensemble d'entrées pour déterminer un degré de reconnaissance des enregistrements de l'ensemble d'entrées; et en réponse à une détermination selon laquelle un degré de reconnaissance d'un ou plusieurs enregistrements de l'ensemble d'entrée est inférieur à un degré de seuil, identifier un changement anormal de la page web.
front page image
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)