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公开(公告)号：CN117082818A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311021540.3
申请日：2023-08-14
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心上海分中心
Abstract: 一种数据中心温度测量装置的等效系统和方法，技术领域本，说明书涉及数据中心节能控制技术领域，尤其是涉及一种数据中心温度测量装置的等效系统和方法。背景技术数据中心是信息系统的主要载体，同时也是能源消耗大户，2020年我国数据中心用电量突破2000亿千瓦时。在数据中心能耗结构中，信息系统能耗占1/2，暖通空调能耗超过1/4。本专利研究将从暖通空调入手，以数据中心热环境为研究方向。数据中心热环境中按照热源属性来分，有三类设备：(1)热源设备，主要是信息系统机柜；(2)冷源设备，主要是暖通空调；(3)无源设备，暂不作为研究对象。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113034331A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110490157.7
申请日：2021-05-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心上海分中心
IPC: G06Q50/34 , G06F16/951 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合的安卓赌博应用识别方法和系统，属于安卓应用安全技术领域，该识别方法具体过程如下；(1)批量获取网站评论和赌博网站中安卓赌博应用下载线索信息；(2)通过在目标网站发现以APK结尾的应用下载链接，提取疑似安卓应用；(3)提取安卓应用安装包的包名、图标、证书、IP地址、URL域名和电子邮件地址；(4)通过多模态融合的安卓赌博应用识别模型，判定识别赌博应用包括图像模型、文本模型和Multihead Attention融合模型；(5)存储发现的安卓应用基本信息及应用安装包；本发明多模态识别模型能够精确地识别出安卓平台中的赌博应用，有利于减少网络赌博违法犯罪活动。
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公开(公告)号：CN110830986A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911107988.0
申请日：2019-11-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心上海分中心 , 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京神州绿盟信息安全科技股份有限公司 , 北京神州绿盟科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种物联网卡异常行为检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取待检测的物联网卡的标识信息及访问地址信息；判断预先保存的标识信息黑名单中是否存在所述物联网卡的标识信息，或判断预先保存的访问地址黑名单中是否存在所述物联网卡的访问地址信息；如果上述任一判断结果为是，确定所述物联网卡存在异常行为。由于在本发明实施例中，检测设备判断该物联网卡的标识信息存在于标识信息黑名单中，或者访问地址信息存在于访问地址黑名单中，则确定该物联网卡存在异常行为。不受场景的限制，无需投入大量的人力资源，基于预先保存的物联网卡黑名单进行检测，物联网卡异常行为检测的准确率和效率较高，并且人力资源耗费较小。
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公开(公告)号：CN112214402B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202011008564.1
申请日：2020-09-23
Applicant: 深圳大学 , 南方科技大学 , 上海工业控制安全创新科技有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心上海分中心
Abstract: 本申请适用于软件安全技术领域，提供了一种代码验证算法的选择方法、装置及计算机可读存储介质，所述选择方法包括：将待验证代码块输入预先构建的算法选择模型进行处理，得到待验证代码块对应的目标验证算法置信度向量；其中，目标验证算法置信度向量用于描述待验证代码块对应的各个预设验证算法的得分值；根据目标验证算法置信度向量确定待验证代码块对应的目标验证算法；基于目标验证算法对待验证代码块进行验证，得到验证结果。上述选择方法不仅适用范围大，还提高了在实际软件工程中的代码验证效率。
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公开(公告)号：CN110830986B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN201911107988.0
申请日：2019-11-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心上海分中心 , 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 绿盟科技集团股份有限公司 , 北京神州绿盟科技有限公司
IPC: H04W12/128 , H04W12/72
Abstract: 本发明公开了一种物联网卡异常行为检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取待检测的物联网卡的标识信息及访问地址信息；判断预先保存的标识信息黑名单中是否存在所述物联网卡的标识信息，或判断预先保存的访问地址黑名单中是否存在所述物联网卡的访问地址信息；如果上述任一判断结果为是，确定所述物联网卡存在异常行为。由于在本发明实施例中，检测设备判断该物联网卡的标识信息存在于标识信息黑名单中，或者访问地址信息存在于访问地址黑名单中，则确定该物联网卡存在异常行为。不受场景的限制，无需投入大量的人力资源，基于预先保存的物联网卡黑名单进行检测，物联网卡异常行为检测的准确率和效率较高，并且人力资源耗费较小。
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公开(公告)号：CN115713462A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211412609.0
申请日：2022-11-11
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 , 国家计算机网络与信息安全管理中心上海分中心
IPC: G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了超分辨模型训练方法、图像识别方法、装置及设备，属于图像处理技术领域，获取多个样本数据，样本数据包括获取同一场景成对的 ；构建图像超分辨率模型：将含有多个卷积网络模块的深度神经网络模型分别对低分辨率图像和高分辨率图像的特征进行提取和映射，学习特征间非线性的映射关系，最终将提取到的特征进行加权融合；构建目标方程：将低分辨率图像LR(x)输入到图像超分辨率模型中，获得超分辨率图像SR(x)，SR(x)与对应的高分辨率图像HR(x)计算损失用于约束网络的训练过程。本申请能够使得重建后的高分辨率图像具有更清晰的纹理细节，进而提高图像检测的精确率。
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