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公开(公告)号：CN116561334A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310403556.4
申请日：2023-04-14
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 长城计算机软件与系统有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/31 , G06N3/0464 , G06F18/22 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例涉及一种关系抽取方法、装置、图谱构建方法及存储介质，所述方法包括：确定预设实体库中各实体之间的关系，所述关系为所述实体库中技术与技术之间的关系，和/或所述实体库中技术与企业之间的关系；根据所述实体库中所述实体之间的关系，建立邻接矩阵；基于所述邻接矩阵，构建与所述实体对应的图卷积网络；利用所述图卷积网络抽取所述实体库中各实体之间的关系。由此，可以实现确定预设实体库中各实体之间的关系，根据实体之间的关系建立邻接矩阵，进而构建与实体对应的图卷积网络，以实现基于图卷积网络简单、便捷地确定各个实体之间的关系，提高效率，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN116561244A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310403811.5
申请日：2023-04-14
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 长城计算机软件与系统有限公司
IPC: G06F16/31 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F16/36 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F40/30 , G06N3/0499 , G06N3/0895
Abstract: 本发明实施例涉及一种目标关系的识别方法及装置，所述方法包括：获取目标关系对应的训练数据集和检测数据集；根据上下句预测和掩码预测对联合模型进行模型预训练，得到训练好的联合抽取预训练模型；将所述训练数据集输入到所述联合抽取预训练模型中进行模型训练，得到训练好的联合抽取模型；将所述检测数据集输入到所述联合抽取模型中进行数据抽取处理，得到检测抽取结果；根据所述检测抽取结果确定所述检测数据集对应目标关系的识别结果。通过将检测数据集输入到训练好的联合抽取模型中，实现数据抽取，得到检测抽取结果，将在抽取到的检测抽取结果进行判断分析，确定所述检测数据集的识别结果；由本方案，可以实现企业关系、资本谱系或实体关系的快速识别的技术效果。
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公开(公告)号：CN116561335A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310403733.9
申请日：2023-04-14
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/36 , G06F16/901 , G06F16/35 , G06F40/211
Abstract: 本发明实施例涉及一种图谱构建方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：从预设的产业数据库中确定与目标产业匹配的产业数据；根据所述产业数据确定产业链图谱中各实体之间的上下位关系；获取所述目标产业的企业信息；根据所述上下位关系及所述企业信息，构建所述目标产业的产业链图谱。由此，可以实现准确确定产业链图谱中各实体之间的上下位关系，避免需要人工大量的查阅产业资料，简化操作流程，提升了产业链图谱生成的便利性，一定程度上解决了人工构建可能不全面的问题。
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公开(公告)号：CN118965192A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410924472.X
申请日：2024-07-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/098 , G06F16/958
Abstract: 本公开提供一种基于多模态融合学习的生成式AI服务网站识别方法。输入人工智能生成服务网站的原始的多维度多模态信息，通过多模态特征提取模型将所述多维度信息转化为人工智能服务网站的文本、图片、代码三种特征向量，将所述三种特征向量输入多模态特征融合识别模型，输出人工智能生成服务网站是否提供人工智能服务的判别结果。本发明通过将网站的文本、图像和代码模态的特征融合实现更加准确的人工智能生成服务网站识别，以提高模型在新兴、多样化网站数据上的泛化性能，增强网站识别与分类模型泛化能力和适应性，突破单一数据类型进行分类的局限性，提高分类系统的泛化能力，使其能够适应不断变化和多样化的人工智能生成式网站内容。
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公开(公告)号：CN118656490A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410629623.9
申请日：2024-05-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及一种文本分类方法、装置、设备和存储介质，文本分类方法包括：获取待处理文本，待处理文本包含对于目标事件的目标观点；将大模型运用到特定文本分类任务上，在该分类任务的目标立场下对待处理文本进行分类处理，确定目标事件的事件类别，且大模型还是基于少数据量的数据集上训练的，准确率也很高，同时在分类任务的基础上，提出了多任务间的自我校验的可解释优化任务，确定反应目标观点情感倾向的可解释的倾向信息；使用二分类模型对可解释的倾向信息进行语义分析，审核大模型的分类准确性，确定反应目标观点情感倾向的倾向类别；根据倾向类别和事件类别，确定待处理文本的目标类别，有效提高了文本分类的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117278257A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311104842.7
申请日：2023-08-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 长安通信科技有限责任公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种加密挖矿代理软件服务端资源监测方法及装置。所述方法包括：定时运行挖矿软件和加密挖矿代理软件；基于加密挖矿代理软件运行进程ID，监测加密挖矿代理软件的网络流量，并生成流量数据包数据库；基于先验知识库进行加密挖矿代理软件服务端IP、端口和域名识别；基于识别出的加密挖矿代理软件服务端的信息进行防火墙策略配置；基于先验知识库的挖矿币种识别，更新服务端信息库和币种挖矿流量特征库。本发明通过对加密挖矿代理软件的自动运行、采集数据、分析，减少了人工操作环节，能够达到自动运行长期监测的目标，解决了加密挖矿代理软件不定时更改服务端信息问题。
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公开(公告)号：CN118734928A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410629625.8
申请日：2024-05-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本公开涉及一种微调指令的构造方法、装置、设备及介质，该方法包括：将负面文本样本的标签划分为多个级别的目标分类标签；基于目标分类标签，使用预设的大模型对负面文本样本构造初始微调指令数据；在检查待微调的目标模型无法遵循初始微调指令数据的情况下，将初始微调指令数据修改为目标微调指令数据。本公开针对从知识库或网络上中搜索到负面文本样本，先划分目标分类标签，在基于此构造初始微调指令数据，其中，对于模型不能理解指令的问题，本实施例可以检查目标模型是否能遵循初始微调指令数据，并在无法遵循的情况下，将初始微调指令数据修改为目标微调指令数据，由此得到的目标微调指令能够使文本分类任务更好的拟合预训练目标模型的知识，提高了微调指令的可用性。
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公开(公告)号：CN118627581A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410753364.0
申请日：2024-06-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06N3/082 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，涉及一种基于输入激活的大语言模型低秩近似剪枝方法和装置。该方法包括：根据权重和输入激活计算剪枝指标；根据剪枝指标对大语言模型的线性层的每个输出进行局部权重的比较和修剪；使用低秩近似法对剪枝后的大语言模型进行微调以促进大语言模型性能的恢复。本发明能够有效地压缩LLMs，实现了较高的计算效率，在单个前向传播中执行，并且只有很小的内存开销，不仅避免了在局部分层重建过程中计算逆矩阵，而且保持了与幅值剪枝一样的简洁性。
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公开(公告)号：CN117896277A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311604355.7
申请日：2023-11-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L43/026 , H04L9/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了基于特征提取的加密流量监控方法、装置及存储介质。其中，方法包括：确定作为监控对象的流量源和流量目标；根据网络监控日志生成与流量源和流量目标之间的第一加密流量相关的特征向量序列，其中特征向量序列中的各个特征向量分别与第一加密流量的数据包对应，用于指示相应数据包的流量信息；利用加密流量分割模型生成与特征向量序列对应的加密流量分割向量，其中加密流量分割向量的用于指示流量源和流量目标之间与通过计算获取区块链通证的行为相关的第二加密流量；以及根据加密流量分割向量确定第二加密流量。
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公开(公告)号：CN118365450A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410454918.7
申请日：2024-04-16
Applicant: 北京理工大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06Q40/04 , G06F18/243 , G06F18/214 , G06F18/21 , H04L47/2483 , G06Q20/06 , G06Q20/22 , G06Q20/38
Abstract: 本发明涉及一种基于流量群体特征的数字货币跨区域交易识别方法，属于区块链及数字货币监管技术领域。本方法通过分析交易涉及的跨域流量，分析流量数据包的统计特征，利用有监督学习实现交易发起账户域内(外)归属的分类，实现跨域交易的识别筛选。本发明只需要部署在网关处，减小网络管理员实施所需成本，同时仅需被动监听流量，不会对网络正常工作产生干扰。本方法通过模拟现实世界的真实数据集，充分验证了有效性。
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