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公开(公告)号：CN114422645A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111656452.1
申请日：2021-12-30
Applicant: 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种网约车、快递、外卖app的大数据检测分析方法及系统，所述一种网约车、快递、外卖app的大数据检测分析方法包括：采集网约车、快递、外卖企业app的日志数据进行初始化处理得到初始化日志数据；利用所述初始化日志数据获取初始化日志数据特征；利用所述初始化日志数据特征获取日志数据检测分析结果，实现有害电话的精准发现，保护网约车、快递、外卖企业app用户。维护正常社会秩序，保证百姓的生活及财产安全。
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公开(公告)号：CN114125155A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111349946.5
申请日：2021-11-15
Applicant: 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于大数据分析的骚扰电话检测方法及系统，所述一种基于大数据分析的骚扰电话检测方法包括：利用通话数据获取通话数据场景特征库；利用所述通话数据场景特征库获取骚扰电话检测结果，所述一种基于大数据分析的骚扰电话检测系统包括：获取模块，用于利用通话数据获取通话数据场景特征库；检测模块，用于利用所述通话数据场景特征库获取骚扰电话检测结果，针对不同通话数据的多种类特征进行提取，并进行分类检测，在提升了分类识别速度的同时，也可以覆盖大多数通话数据场景，提高了对骚扰电话的分析程度，对分类识别的准确性有较大提升，应用范围较广，改善了检测方法的适用性。
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公开(公告)号：CN110248322A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910572375.8
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: 本发明涉及一种基于诈骗短信的诈骗团伙识别方法及识别系统，该识别方法包括：实时识别并提取诈骗短信的敏感信息；对该诈骗短信进行通联关系分析，获取预定时间范围内所有相关通讯数据；从所有相关通讯数据中分别提取与敏感信息有关联的主叫信息和被叫信息，并提取与主叫号码相似度超过阈值的主叫信息；根据所有主叫信息获取诈骗团伙的诈骗地区、诈骗时间、团伙成员、团伙剧本。本发明提取诈骗短信的敏感信息，并获取与诈骗短信同一主叫的有关语音信息进行分析，从而获取以多种方式向被叫信息发送敏感信息的所有主叫信息和主叫语音，对所有主叫信息进行整体分析，以获取诈骗团伙的诈骗地区、诈骗时间、团伙成员等，实现诈骗团伙识别的自动化。
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公开(公告)号：CN115329770B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202210892597.X
申请日：2022-07-27
Applicant: 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F16/353 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F16/28 , G06F16/26
Abstract: 本发明提供一种基于语义分析的威胁情报提取方法和系统，由于在现有的威胁情报分析的基础上，通过改进使用两种网络结构得到增强的语义特征，以及改进实体抽取的嵌入层处理，可以准确标注实体类别和边界，再改进LSTM层实现得到隐藏状态，进一步得到隐藏状态对应的语义特征,克服了现有的关系抽取通常仅使用单一的深度学习模型，无法捕获完整的语义特征，以及实体之间存在有大量的隐式关系，现有的模型难以有效捕获隐式关系的语义特征的问题。
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公开(公告)号：CN109359126B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201811009136.3
申请日：2018-08-30
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: G06F16/242 , G06F16/2453
Abstract: 本发明属于数据查询技术领域，具体而言，涉及一种基于业务用户习惯的智能学习查询模型的构建方法，包括如下步骤：S1、从数据源中获取业务用户的数据查询记录；S2、根据步骤S1中得到的所述数据查询记录，进行数据查询习惯分析；S3、根据步骤S2中得到的数据查询习惯分析结果构建查询模型。本发明还提供了一种基于业务用户习惯的智能学习查询系统。本发明通过对业务用户的数据查询习惯进行分析，针对分析结果制定数据查询方案，构建查询模型，能够提前将业务用户关注的数据推送给业务用户，具有查询时间短、用户体验效果好的特点。
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Patent Agency Ranking
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：CN108536841A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810332569.6
申请日：2018-04-13
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: G06F17/30
Abstract: 本发明属于数据查询技术领域，具体而言，涉及一种基于业务用户习惯的智能学习查询模型，其方法包括步骤一，对业务用户的数据查询习惯进行分析；步骤二，针对所述数据查询习惯的分析结果制定数据查询方案；步骤三，根据所述数据查询方案构建数据查询模型；步骤四，根据所述数据查询模型对现有数据查询系统进行改造。查询系统包括数据源存储系统、数据过滤系统、用户数据存储系统和数据展示系统。本发明通过对业务用户的数据查询习惯进行分析，针对分析结果制定数据查询方案，并对现有数据查询系统进行改进，能够提前将业务用户关注的数据推送给业务用户，具有查询时间短，用户体验效果好的特点。
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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：CN115314268B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202210896050.7
申请日：2022-07-27
Applicant: 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L9/32 , G06F21/33 , G06F21/60 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/243
Abstract: 本发明提供一种基于流量指纹和行为的恶意加密流量检测方法和系统，通过从报文载荷部分提取加密套件和数字证书，生成流量指纹向量，将其与词分量一起识别是否为攻击，提高了识别的成功率；通过降维采样数据流得到离散化后的数据流，降低了后续所需的运算量；通过调用句法模型和语义分析模型，完成数据流的断句和冗余过滤，实现了特征提取的自动化；通过卷积神经网络和随机森林分类，可以进一步突出所需的特征向量，整合了不同的分类能力，克服了现有技术难以检测时刻变化的攻击的问题。
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