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公开(公告)号：CN112990220B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110417894.4
申请日：2021-04-19
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种图像中目标文本智能识别方法。该方法步骤如下：将目标文本由像素点坐标表示，输入目标文本像素点坐标值对像素坐标识别神经网络进行训练，获得文本自编码模型和目标文本的表述特征；根据区域的高度值计算背景区域数量，提取覆盖背景区域，剩余区域为前景区域；利用训练好的文本自编码模型在前景区域中获得待识别的文本的表述特征，将文本的表述特征与期望的目标文本的表述特征进行对比判断，若两者误差达到预设阈值，则识别文字为目标文本。本发明还提供一种图像中目标文本智能识别系统。本发明通过基于文本自编码模型来识别目标文本，能够精准定位目标文本在图像中的位置，计算复杂度低，识别准确率高。
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公开(公告)号：CN113343219A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110606530.0
申请日：2021-05-31
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种自动高效的高风险移动应用程序检测方法，包括S1、获取待测App的SDK列表和权限列表，转化为向量形式，得到列表向量；计算待测App与已知的高风险App之间的相似度，判定为潜在风险App；S2、动态分析进一步判定是否为高风险App，若判定为“是”，将其标记为高风险App；S3、人工审核判定是否是高风险App，若“是”，添加至高风险App库，标记为高风险App。本发明采用以静态分析、动态分析为主，辅助以人工审核的方式，避免了人工审核存在的效率低、成本高、准确率低等问题，实现了高风险App得自动高效识别。
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公开(公告)号：CN113132383A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110421317.2
申请日：2021-04-19
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及大数据技术领域。本发明公开了一种网络数据采集系统，该系统包括服务器，服务器包括：任务下发模块，用于创建用户信息获取任务，将用户信息获取任务分配至不同的任务池，计算任务池优先级，根据任务下发规则，得到并传输具有优先级参数的用户信息获取任务；数据解析模块，与任务下发模块数据连接，用于获取来自中间代理服务端的用户信息流量数据，数据解析模块构建报文解析神经网络模型，将待解析报文信息输入训练后报文解析神经网络模型，判断待解析报文信息中是否包括指定用户信息并提取。通过设置任务优先级，优先处理重要的任务，提高任务处理效率。本公开实施例还公开了一种网络数据采集方法。
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公开(公告)号：CN118585608A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410750428.1
申请日：2024-06-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F18/2415 , G06F40/30 , G06F9/50
Abstract: 本发明涉及人工智能进行自然语言处理技术领域，尤其涉及一种短文本智能分析与分类优化方法，包括以下步骤：S1：对短文本信息进行初步处理，得到初步处理后的短文本信息；S2：引入均衡负载数据分片算法将初步处理后的短文本信息进行数据分片并存储至多个节点k，利用分布式分散处理算法实现数据并行处理；S3：引入语境深度理解算法，优化短文本信息分类的准确率；S4：各节点k利用优化自然语言处理算法对分得的短文本分片数据进行智能分析，并确定其所属类别；S5：汇总并分析全部节点k上的分类结果，得到短文本信息的最终分析与分类结果，本方法提高了短文本信息处理分析与分类中的效率及准确率。
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公开(公告)号：CN113343219B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202110606530.0
申请日：2021-05-31
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种自动高效的高风险移动应用程序检测方法，包括S1、获取待测App的SDK列表和权限列表，转化为向量形式，得到列表向量；计算待测App与已知的高风险App之间的相似度，判定为潜在风险App；S2、动态分析进一步判定是否为高风险App，若判定为“是”，将其标记为高风险App；S3、人工审核判定是否是高风险App，若“是”，添加至高风险App库，标记为高风险App。本发明采用以静态分析、动态分析为主，辅助以人工审核的方式，避免了人工审核存在的效率低、成本高、准确率低等问题，实现了高风险App得自动高效识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113132383B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202110421317.2
申请日：2021-04-19
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L69/22 , H04L67/562 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及大数据技术领域。本发明公开了一种网络数据采集系统，该系统包括服务器，服务器包括：任务下发模块，用于创建用户信息获取任务，将用户信息获取任务分配至不同的任务池，计算任务池优先级，根据任务下发规则，得到并传输具有优先级参数的用户信息获取任务；数据解析模块，与任务下发模块数据连接，用于获取来自中间代理服务端的用户信息流量数据，数据解析模块构建报文解析神经网络模型，将待解析报文信息输入训练后报文解析神经网络模型，判断待解析报文信息中是否包括指定用户信息并提取。通过设置任务优先级，优先处理重要的任务，提高任务处理效率。本公开实施例还公开了一种网络数据采集方法。
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公开(公告)号：CN112990220A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110417894.4
申请日：2021-04-19
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种图像中目标文本智能识别方法。该方法步骤如下：将目标文本由像素点坐标表示，输入目标文本像素点坐标值对像素坐标识别神经网络进行训练，获得文本自编码模型和目标文本的表述特征；根据区域的高度值计算背景区域数量，提取覆盖背景区域，剩余区域为前景区域；利用训练好的文本自编码模型在前景区域中获得待识别的文本的表述特征，将文本的表述特征与期望的目标文本的表述特征进行对比判断，若两者误差达到预设阈值，则识别文字为目标文本。本发明还提供一种图像中目标文本智能识别系统。本发明通过基于文本自编码模型来识别目标文本，能够精准定位目标文本在图像中的位置，计算复杂度低，识别准确率高。
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公开(公告)号：CN119600625A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510143447.2
申请日：2025-02-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，提供一种变体词识别方法及装置，所述方法包括：对待识别文本进行分词，得到至少一个文本分词；对各文本分词进行文本图像生成，得到各文本分词对应的分词图像；基于各文本分词的编码特征，以及对应分词图像的编码特征，得到各文本分词的变体词识别结果。本发明结合各文本分词的编码特征以及对应分词图像的编码特征，可以融合文本语义与视觉细节信息，将文本模态的文本分词和图像模态的分词图像对齐到同一语义空间，更全面地理解和识别变体词，有效提升了变体词识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114817661B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210448777.9
申请日：2022-04-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9035 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06F18/24
Abstract: 本发明涉及一种基于IP地址画像的大规模IP自动分类方法，本方法首先基于各个IP画像的相似度关系构建图结构，由此确定核心的IP节点，对于新加入的节点，本方法对其进行分类的计算复杂度为O(n)，n为核心节点的数量，因此适用于大规模IP数据的线上实时处理。同时，本方法在进行IP分类结果的更新时，会将之前的核心节点与新抽样的节点混合起来重新聚类，这一过程在一定程度上保证了各IP群体的核心稳定性，同时又能较好地反映它们的实时变化。本发明还涉及一种基于IP地址画像的大规模IP自动分类装置和存储介质。
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公开(公告)号：CN115190217B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202210801788.0
申请日：2022-07-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04N1/44 , H04N19/60 , H04L9/40 , G06T9/00 , G06F21/60 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种融合自编码网络的数据安全加密方法和装置，涉及互联网数据处理技术领域。本发明为了解决现有数据安全加密时面对包含大量图片的海量数据存储资源开销大、数据传输不安全、数据传输效率低的缺陷，其方法为采用文本加密模块对文本类型数据作加密处理，构建图片自编码网络模型，采用图片压缩模块对待加密的原始图片类型数据作预压缩处理；采用图片加密模块对图片压缩编码作加密处理，采用解密模块对需要应用于下游任务的文本密文数据或图片密文数据进行解密，采用图片重建模块对解密后的图片压缩编码进行重建复原，译码器将码字通过重建处理后得到重建图片类型数据。本发明主要用于海量数据传输。
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