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公开(公告)号：CN110062114A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910281812.0
申请日：2019-04-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: H04M3/22
Abstract: 本发明涉及电信技术领域，尤其涉及一种基于ARIMA的诈骗电话预测方法及预测系统。该方法包括以下步骤：采集原始呼叫详细记录数据；将原始呼叫详细记录数据转换为时序数据；对时序数据进行标准化处理，得到训练样本；将训练样本输入构建的ARIMA模型，得到用于预测电话是否有害的电话预测模型。本发明根据原始呼叫详细记录数据对构建的ARIMA模型进行训练，得到预测有害电话的电话预测模型，该电话预测模型能够自动分析预测出主叫电话是否为有害电话，以及预测电信网的未来诈骗趋势，具有成本低、识别准确率高的优点。
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公开(公告)号：CN109274694A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811353891.3
申请日：2018-11-14
Applicant: 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
CPC classification number: H04L63/0807 , H04L9/3066 , H04L9/3236 , H04L63/08
Abstract: 本发明涉及信息安全领域，尤其涉及一种基于标识的通用跨域认证方法。该方法包括以下步骤：接收本域中用户提交的带有用户身份信息的标识申请，并对用户身份信息进行验证；若验证通过，则根据用户身份信息生成用户标识信息分别发送至用户和被访问域；利用标识密钥管理装置根据用户标识信息生成用户标识密钥，并将用户标识密钥中的私钥发送给用户；被访问域接收用户提交的带有用户标识信息的跨域访问请求，并对用户标识信息进行验证，若验证通过，则向用户提供与跨域访问请求相对应的访问资源。本发明的方法中，用户通过标识信息能够方便的进行跨域访问，解决了多个域之间用户跨域认证的问题，具有安全方便的优点。
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公开(公告)号：CN108268896A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201810049475.8
申请日：2018-01-18
Applicant: 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
CPC classification number: G06K9/6223 , G06K9/3233 , G06K9/4642 , G06N3/0481 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于HSV与SURF特征相结合的敏感图像识别方法，包括获得敏感RGB图像和正常RGB图像的皮肤区域；使用SURF算法获得所述敏感RGB图像和所述正常RGB图像的SURF视觉词汇表达；使用HSV颜色模型获得所述敏感RGB图像和所述正常RGB图像的HSV颜色特征；使用所述SURF视觉词汇表达和所述HSV颜色特征作为输入参数，训练BP神经网络；输出待测图像识别结果。本发明采用HSV颜色特征和SURF视觉词汇表达进行敏感图像识别，具有处理速度快、准确率高的特点。
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公开(公告)号：CN109816404B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910082358.6
申请日：2019-01-28
Applicant: 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: G06Q30/01 , G06Q50/30 , G06F18/2321 , H04W12/12
Abstract: 本发明涉及一种基于DBSCAN算法的电信诈骗团伙聚类方法及电信诈骗团伙聚类系统，该方法包括：获取可疑通讯数据；分析可疑通讯数据中的被叫用户数据，以获取与被叫用户数据对应的主叫用户数据；将收集的各主叫用户数据作为电信网络节点，在预定区域内形成电信网络节点集；判断该预定区域内的各电信网络节点是否为核心点，以找出预定区域内的所有核心点；根据各核心点找出预定区域内的边界点和噪声点；删除噪声点，并根据预定区域内的所有核心点和边界点形成电信诈骗团伙簇。本发明基于DBSCAN算法，能够发现以任意形状存在的电信诈骗团伙类簇，能够对整个电信诈骗团伙一次性根除，实现实时有效的欺诈预警和低成本的治理。
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公开(公告)号：CN110267272A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910572213.4
申请日：2019-06-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种诈骗短信识别方法及识别系统，该方法包括：收集多条历史诈骗短信的相关数据，并从每条历史诈骗短信的相关数据提取历史诈骗短信的特征向量和诈骗类别；根据历史诈骗短信的特征向量和诈骗类别进行诈骗短信模型训练，获取诈骗短信判断模型；接收新短信的相关数据，并从每条新短信的相关数据中提取新短信的特征向量；将新短信的特征向量输入诈骗短信判断模型中，获取新短信是否属于诈骗短信以及属于哪种诈骗类别。本发明收集并根据多条历史诈骗短信的相关数据获取诈骗短信判断模型，该诈骗短信判断模型基于历史诈骗短信的相关数据，不限于短信内容，使得诈骗短信判断模型能够从多方面综合判断新短信是否属于诈骗短信以及哪种诈骗短信。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110209477A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910386483.6
申请日：2019-05-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于自学习的计算任务调度方法，所述方法包括：设定计算任务在CPU和密码卡上运算速度的初始值；按不同算法将计算任务分类进行缓存形成任务缓存队列；从任务缓存队列取出待分配的计算任务；分别计算CPU运算时间和密码卡运算时间；根据CPU运算时间和密码卡运算时间决定待分配的计算任务的分配。本发明提供的方法通过调用封装的密码卡和CPU统一接口，读取任务缓存队列，执行加密解密计算任务，做到密码卡、CPU任务合理调度和分配，充分发挥两者的性能，提高运算速度。
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公开(公告)号：CN109447180A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811353163.2
申请日：2018-11-14
Applicant: 山东省通信管理局 , 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
Abstract: 本发明涉及通讯信息安全技术领域，尤其涉及一种基于大数据和机器学习的电信诈骗上当人发现方法。该方法包括以下步骤：获取原始电话记录单，筛选出其中的诈骗电话事件；分析诈骗电话事件中被叫的特征和场景以得到多维度特征表，并作为预处理数据进行存储；对预处理数据进行清理，得到待转换数据；将待转换数据转换成训练样本；利用训练样本生成分类器模型；将被叫为分析对象的电话记录单数据代入分类器模型，进行预警。本发明在分析被叫的特征和场景的基础上建立分类器模型，对被叫为分析对象的电话进行电信诈骗预警，具有准确、有效的优点。
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公开(公告)号：CN109376244A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811252792.6
申请日：2018-10-25
Applicant: 山东省通信管理局 , 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F16/958 , G06N3/08
CPC classification number: G06N3/084
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，尤其涉及一种基于特征分类的诈骗网站识别方法。该方法包括以下步骤：将采集到的多个网站分别标识为安全网站和诈骗网站；将安全网站和诈骗网站中的文档分别标识为安全文档和诈骗文档；计算出各文档中每个词组分别出现在安全网站和诈骗网站中的卡方统计量，并根据词组的卡方统计量筛选得到敏感词组；计算出各文档中出现的每个敏感词组的正反向词频，作为各文档的特征向量；根据所有文档的特征向量训练出用于识别网站是否为诈骗网站的BP神经网络模型。本发明以安全网站和诈骗网站中文档的特征向量作为样本，得到用于识别网站是否为诈骗网站的BP神经网络模型，方法简单、操作方便，具有网站识别准确率高的优点。
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公开(公告)号：CN108156334A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201810100161.6
申请日：2018-02-01
Applicant: 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
CPC classification number: H04M3/2281 , H04M2203/6027 , H04W12/12
Abstract: 本发明公开了一种基于互联网获得诈骗场景的控制系统，包括数据源，用于提供原始日志数据；数据加载模块，和数据源相连，用于获取和预处理原始日志数据；数据存储模块，用于存储原始日志数据和预处理后的中间结果数据；综合分析模块，在综合分析模块内设有诈骗场景分析模块，诈骗场景分析模块和数据存储模块相连；应用模块，和数据存储模块相连。本发明通过对多维数据进行大量分析及效果验证，更准确、快速的发现团伙作案的成员、团伙在实施诈骗时所属的角色以及团伙的分布情况等，为防范业务用户提供最新的诈骗行为动态，及时调整防范策略，也为公安机构打击诈骗及立案侦查提供重要依据。
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公开(公告)号：CN110991246A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911063182.6
申请日：2019-10-31
Applicant: 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种视频检测方法，包括以下步骤：提取视频的关键帧，并将所述关键帧进行汇总；利用神经网络对所述关键帧进行逐帧识别，得出每个所述关键帧的识别结果；对所述关键帧的识别结果进行权重分析，筛选出违规的视频。通过训练好的神经网络对视频的关键帧进行逐帧识别，根据识别结果进行权重分析，从而准确高效的筛查出包含有违规信息的视频文件；系统采用了人脸检测及人脸识别技术以满足在海量视频中对特定人物进行检索的需求；对于一些违规视频其中包含了特定自然人的音频特征，其中经常出现于一些暴恐类视频当中，系统将采用GMM-UBM模型实现特定自然人的声纹识别，从而对特定自然人的身份进行确认。
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