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公开(公告)号:CN109471932A
公开(公告)日:2019-03-15
申请号:CN201811415780.0
申请日:2018-11-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F17/27 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于学习模型的谣言检测方法、系统及存储介质,其中检测方法包括:构建新闻语料库;构建博文语料库;对新闻语料库中的数据进行模型训练,获得第一分类器模型;对博文语料库中的数据进行特征提取,获得训练特征,利用训练特征进行模型训练获得第二分类器模型;利用第一分类器模型和第二分类器模型对社交平台中的博文数据进行谣言检测。本发明通过对新闻数据中的谣言和非谣言数据进行采集构建新闻语料库,再进行模型训练获得第一训练模型;再对社交平台中的谣言和非谣言数据进行采集构建博文语料库,再进行模型训练获得第二训练模型,最后利用两个训练模型对社交平台中的数据进行谣言检测,使最终的检测结果更加准确可靠。
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公开(公告)号:CN108768921A
公开(公告)日:2018-11-06
申请号:CN201810264535.8
申请日:2018-03-28
Applicant: 中国科学院信息工程研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供一种基于特征检测的恶意网页发现方法,包括以下步骤:通过读取URL文件,提取URL相关网络行为特征;通过读取DNS文件,提取域名相关网络行为特征;通过读取NetFlow文件,提取流量相关网络行为特征;针对URL相关网络行为特征,域名相关网络行为特征及流量相关网络行为特征进行规则匹配,根据匹配结果识别恶意URL。同时,基于实时捕获的网络流,构建了实现上述方法的在线的具有检测及识别功能的系统,并通过该系统实施在线网页识别,能从实时网络流中实时识别恶意网页的URL。
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公开(公告)号:CN104361037B
公开(公告)日:2017-12-19
申请号:CN201410591807.7
申请日:2014-10-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种微博分类方法及装置。该方法包括:步骤1,对训练语料集合进行预处理,对预处理后的训练语料进行分词,获取候选特征,并对候选特征进行权重计算,根据权重计算结果进行特征选择,获取最终的分类特征;步骤2,根据最终的分类特征,采用贝叶斯分类器进行模型训练,获取分类模型;步骤3,采用贝叶斯分类器根据分类模型对微博文档进行分类。借助于本发明的技术方案,提高了分类的召回率与准确率。
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公开(公告)号:CN106937363A
公开(公告)日:2017-07-07
申请号:CN201710157202.0
申请日:2017-03-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供一种终端接入网络的方法及装置,用于解决现有技术中移动网络控制机制不能高效支持共享网络切片的服务机制的问题。该方法包括:在对终端进行附着鉴权时,请求获取终端的网络切片签约信息,签约信息中包括终端被授权接入的服务网络的身份标识ID;在终端发起建立连接请求后,根据建立连接请求以及签约信息为终端选择目标服务网络。该方案提高了终端与网络的连接效率。
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公开(公告)号:CN106201441A
公开(公告)日:2016-12-07
申请号:CN201610539099.1
申请日:2016-07-08
Applicant: 汉柏科技有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06F9/30 , G06F9/5027 , G06F9/5044 , G06F9/505
Abstract: 本发明实施例公开一种网络设备中CPU利用率的获取方法及装置。所述方法包括:获取在预设时间段内CPU执行完整的工作循环的循环次数,以及在所述循环次数内、在报文处理流程中未接收到报文的空转次数;获取所述非报文处理流程对应的第一权重值和所述报文处理流程对应的第二权重值;根据所述循环次数、所述空转次数、所述第一权重值和所述第二权重值,获取CPU利用率。所述装置用于执行所述方法。本发明实施例提供的方法,可准确地获取到网络设备中的CPU利用率。
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公开(公告)号:CN105912716A
公开(公告)日:2016-08-31
申请号:CN201610285420.8
申请日:2016-04-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种短文本分类方法及装置。该方法包括:对待分类的短文本进行分词预处理,并获取分词得到的每个词语的扩展词;根据预先构建的词项集获取每个词语及其扩展词的权重值;根据权重值,利用多个类别SVM分类模型获取短文本所属每个类别的概率;根据预设的概率分类模型确定短文本的所属类别。本发明所提供的短分本分类方法,克服了短文本特征稀疏的问题,有效降低采用多分类模型的复杂度,更符合实际应用。
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