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公开(公告)号：CN108182127B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN201711439623.9
申请日：2017-12-27
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种提取已删除文件碎片的方法、终端设备及存储介质，在该方法中，包括以下步骤S100：获取移动终端的镜像文件；S200：在镜像文件中定位出用户数据区；S300：提取用户数据区文件系统的未使用空间，设定该未使用空间的大小为K；S400：以逻辑块大小Z为单位，遍历用户数据区文件系统的未使用空间，提取所有明文和密文数据，应用明文可以直接作为SQLite记录分析的源碎片，而密文则需要进行解密；S500：对提取的密文进行解密。本发明通过遍历镜像文件的用户数据区的未使用空间，通过匹配应用的特征数据，提取所有的明文和密文碎片，并对密文碎片进行破解，还原成SQLITE文件碎片。
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公开(公告)号：CN112597521A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011605065.0
申请日：2020-12-30
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种业务数据存储方法及计算机可读存储介质，方法包括：获取业务数据；生成对称加密密钥，并通过所述对称加密密钥对所述业务数据进行加密，得到第一密文；生成非对称加密公钥和非对称加密私钥，并通过所述非对称加密公钥对所述对称加密密钥进行加密，得到第二密文；根据所述第一密文和第二密文，生成结构化加密数据；将所述结构化加密数据存储至预设的业务表字段中。本发明可有效保证数据安全性。
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公开(公告)号：CN112580101A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011588711.7
申请日：2020-12-29
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种数据解密方法及终端，通过对待解密的数据对应的应用进行反编译，获取该应用各个版本对应的解密数据并保存，再获取待解密的数据及对应的版本信息，根据版本信息从保存的各个版本对应的解密数据中获取对应的解密数据，利用解密数据对待解密的数据进行解密，即使应用的版本信息发生变化，也能够通过已保存的各个版本对应的解密数据查询到对应的解密数据，完成数据的解密，无需时刻关注应用是否升级而同步更新解密的密钥，提高了数据的解密效率，进一步提高了电子取证的工作效率并降低维护成本。
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公开(公告)号：CN112579336A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011619239.9
申请日：2020-12-31
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F11/07 , G06F16/21 , G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开一种数据库异常修复方法、装置、计算设备及存储介质，该方法包括：获取异常节点以及异常节点的错误信息；当异常节点为第一数据类型时，对异常节点执行跳过处理；当异常节点为第二数据类型时且用户选择跳过处理时，对异常节点执行跳过处理；当异常节点为第二数据类型时且用户选择修复处理，从数据库失联页面表中选出符合当前数据库结构的第一数据类型页面集合、第二数据类型页面集合和脏数据页面集合，并根据这些集合和异常节点的错误信息对所述异常节点执行修复处理；重复上述步骤以遍历所述脏数据页错误信息库的所有异常节点以完成数据库异常修复。根据本发明实施例可以实现一定程度的数据库异常修复，尽可能保证数据库解析的准确性。
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公开(公告)号：CN112381775A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011230556.1
申请日：2020-11-06
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种图像篡改检测方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集未篡改图像和对应的篡改图像，并将未篡改图像减去篡改图像得到篡改图像的差异图像，将未篡改图像和篡改图像共同组成训练集；S2：构建二分类网络模型，通过训练集对二分类网络模型进行训练，使得训练后的二分类网络模型能够区分图像是否被篡改；二分类网络模型包括特征提取层、图像注意力层和分类器；S3：通过训练后的二分类网络模型对图像是否被篡改进行识别。本发明将差异图像作为真实标签。以真实标签作为篡改监督信息，使用神经网络训练二值分类网络，引导网络获取准确的篡改检测概率值和伪造定位图，可以有效提升人脸篡改图像识别分类的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112052687A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010912076.7
申请日：2020-09-02
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/279 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种基于深度可分离卷积的语义特征处理方法、装置及介质，该方法包括：获取聊天数据使用词向量模型进行分词得到分词集合，将所述分词集合预处理为片段词嵌入矩阵；使用深度可分离卷积的不同高度的卷积核对片段词嵌入矩阵进行特征提取得到二维特征张量后拼接得到三维特征张量；使用一维最大池化操作提取出每个卷积核输出的最大值，将所有最大值拼接得到聊天文本的语义特征向量。本发明首先将聊天文本分割成子片段，片段中的每一句聊天作为词嵌入矩阵的每个通道维度，并设计了多尺度深度可分离一维卷积核获取子片段的语义特征，再提取每个卷积核中的最显著特征拼接成为该子片段的语义特征向量，其提取语义特征连续，更为符合聊天数据的上下文特征。
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公开(公告)号：CN111985483A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010761222.0
申请日：2020-07-31
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种拍屏文件图片检测方法、装置及存储介质，该方法包括：拍照设备中获取待检测的图片；使用第一卷积神经网络模型对所述待检测的图片进行检测，如果该图片为拍屏图片，则使用第二卷积神经网络检测该图片中是否包含文字，如果是，则进行文字识别；使用第三卷积神经网络模型对包含文字的拍屏图片进行文字识别，得到文本文件；使用所述文本文件与计算机系统中存储的文件进行匹配，如果匹配度大于第一阈值，则发出警报。本发明考虑到硬件的限制，设计了速度较快且准确率较好的图片分类模型，改进基于卷积神经网络的文字检测和文本识别算法，提升了文字检测和文本识别的速度，解决了拍屏文件图片检测和文本识别问题，可应用于低端手持设备，提升了用户体验。
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公开(公告)号：CN111783474A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010684529.5
申请日：2020-07-16
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/211 , G06F16/35 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提出了一种评论文本观点信息处理方法、装置及存储介质，该方法包括：对评论文本进行预处理得到该评论文本的低层语义表示；使用自注意力机制对所述低层语义表示进行量化词级特征间的语义关系并对上下文的局部语义特征进行编码得到编码结果；构建所述评论文本的句法依存树，使用所述编码结果初始化所述句法依存树，通过训练好的图注意力网络GAT获得评论文本的观点信息。本发明使用句法依存树将文本抽象的句法结构显式地表现出来，使用GAT更好的捕捉词级特征中的依存关系；考虑到注意力机制很难处理评论文本中重叠的观点极性特征，引入注意力正则作为损失项来分离重叠特征，有效地提高了观点分类的效果。
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公开(公告)号：CN111159663A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911403984.7
申请日：2019-12-30
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F21/14
Abstract: 本申请实施例公开了指令定位方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：确定待分析程序的输入数据或输出数据所使用的内存段；基于内存段，执行如下指令定位步骤：去除内存段的读写权限；运行待分析程序；响应于检测到读写数据异常信号，确定对应的读写指令在待分析程序中的位置，其中，读写数据异常信号用于表征向内存段写入数据时产生异常，读写指令用于对内存段进行读写操作；响应于针对读写指令的逻辑分析结束，且确定需要继续进行逻辑分析，确定内存段中的数据的来源内存段，并基于来源内存段继续执行指令定位步骤。该实施方式具有定位准确无遗漏，快速高效，操作简单，无任何环境配置或依赖，可以于分析时同步完成，不影响分析效率等特点。
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公开(公告)号：CN111078887A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911326228.9
申请日：2019-12-20
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/279 , G06F40/242 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例公开了文本分类方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待分类文本；对待分类文本进行分词，得到词语列表；对待分类本文中的文字进行声调划分，得到声调组合列表；确定词语列表中的每个词语的词向量，以及确定声调组合列表中的每个声调组合的声调向量；将所得到的词向量和声调向量输入预先训练的文本分类模型，得到用于表征待分类文本的类别的标签。该实施方式实现了将词向量和声调向量相结合，从词和声调两个维度分别提取文本的语义和语调特征，使用这些特征可以有效地改善字/词级特征存在的不足，提高文本分类的准确性。
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