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公开(公告)号:CN116401479A
公开(公告)日:2023-07-07
申请号:CN202310269520.1
申请日:2023-03-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/955 , H04L9/40 , G06F16/958 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于加密流量双向突发序列的网站内容行为识别方法和系统。该方法包括以下步骤:获取加密网站的行为流量数据;将行为流量数据预处理为双向突发序列;建立网站内容行为识别模型,以双向突发序列为输入对网站内容行为识别模型进行训练;利用训练完成的网站内容行为识别模型进行加密网站的网站内容行为识别。本发明选择双向突发序列作为输入,可以更好地捕获网站内容行为之间的差异;采用卷积神经网络构建流量表示模型,实现了自动地流量表示与特征提取,避免了人工特征提取和选择,最终达到准确识别加密网站内容行为流量的目的。
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公开(公告)号:CN114461931B
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202111573021.9
申请日:2021-12-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/9537 , G06N3/0442 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及一种基于多关系融合分析的用户轨迹预测方法和系统。该方法根据用户的历史轨迹相似关系和位置邻近关系,构建轨迹关系图,然后基于轨迹关系图中用户间的关系,利用融入注意力机制的轨迹预测模型对目标用户的未来轨迹进行预测。本发明充分考虑了用户出行具有的时间规律性特征,并充分挖掘了人群中的社会行为信息,预测精度具有明显的提高;本发明使用融入注意力机制的轨迹关系图来计算影响力大小,融入了不同用户对轨迹影响的差异,更加符合实际情况;本发明不仅利用了位置相邻的行人的轨迹行为信息,也考虑了历史轨迹相似用户的轨迹情况,将两种影响人群结合在一起构建轨迹关系图,解决了怎样对多种类型信息进行建模的问题。
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公开(公告)号:CN118709688A
公开(公告)日:2024-09-27
申请号:CN202410746400.0
申请日:2024-06-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F40/295 , G06F40/242 , G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开一种基于问答机制的文本变体词识别方法、装置及设备,属于文本信息识别领域。所述方法包括:构建变体词库,并通过汉字的字形和拼音的分别编码对所述变体词库进行数据增强;在数据增强后的变体词库上训练一变体词推理模型,所述变体词推理模型的网络结构包括:一语言表征模型和两个独立的全连接层;将问答模板与文本内容相连接后输入所述变体词推理模型,得到文本内容中变体词的起始位置概率和结束位置概率;基于变体词的起始位置概率和结束位置概率确定变体词的确切边界,得到文本内容中变体词的识别结果。本发明不仅能够提高变体词识别的准确性,还能够有效地降低模型的维护成本,增强其在实际应用中的适应性和鲁棒性。
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公开(公告)号:CN118708728A
公开(公告)日:2024-09-27
申请号:CN202410746389.8
申请日:2024-06-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/36 , G06F16/33 , G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于难度序列推理的篇章级事件论元抽取方法及系统,属于文本信息抽取领域。本发明根据文档上下文选择对应的提示学习模板,对上下文和提示学习模板进行编码,得到上下文表示和提示表示,该提示表示包含论元角色的向量表示;根据每个论元角色的向量表示计算每个论元角色的预测困难分数,根据预测困难份数对论元角色进行排序,得到预测的推理路径;按照预测的推理路径的顺序进行信息推理,得到每个论元角色的推理概率分布;根据得到的每个论元角色的推理概率分布,预测每个论元角色的位置并抽取论元。本发明能够利用简单论元的信息来帮助抽取困难的论元。
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公开(公告)号:CN114021627A
公开(公告)日:2022-02-08
申请号:CN202111239649.5
申请日:2021-10-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种融合LSTM与场景规则知识的异常轨迹检测方法及装置,包括依据目标轨迹构建时序序列;将时序序列输入LSTM网络,获取的目标轨迹中每个时刻的位置隐向量,并基于各位置隐向量进行注意力机制计算,得到目标轨迹表示向量;拼接目标轨迹表示向量与设定场景规则的向量,并对拼接后向量进行分类,得到异常轨迹检测结果。本发明采用的融合方法除了使用向量表示轨迹之外,还加入了可调整的应用场景规则,解决单一方法的不足,具有更好的迁移性。
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公开(公告)号:CN107239704A
公开(公告)日:2017-10-10
申请号:CN201710374994.7
申请日:2017-05-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F21/56
CPC classification number: G06F21/562
Abstract: 本发明公开了一种恶意网页发现方法及装置,所述方法包括:确定每个预先选取的低可信度用户的网页资源访问集合;从确定的访问集合中确定出所有低可信度用户的网页资源访问交集;对所述访问交集中网页资源进行恶意网页检测,根据检测结果,确定恶意网页。本发明有效地解决现有恶意网页分类技术易漏判、准确率低和效率低的问题。
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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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公开(公告)号:CN117591119A
公开(公告)日:2024-02-23
申请号:CN202311441226.0
申请日:2023-11-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及软件检测技术领域,公开了一种海量APK源码特征提取及相似分析方法,首先输入两个APK文件,通过源码解析反编译方法提取到APK包的AndroidManifest文件、本地化语言配置文件,提取到SMALI或JAVA源代码;再通过包名索引、启动类索引、固定目录识别方式,识别APK核心源码目录、第三方包目录、系统资源目录,并生成源码树;再对核心源码目录中的文件进行分析,计算文件HASH,提取源码文件中字符串类声明特征表示作为加权特征;计算拟进行分析的两棵源码树结构的相似度情况,根据源码目录的类型对进行不同程度的相似度加权。本发明降低分析资源投入和时间消耗,提升源码相似分析的准确度,能够实现在大规模APK数据分析场景的高性能分析。
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