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公开(公告)号：CN109347857A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811353191.4
申请日：2018-11-14
Applicant: 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/0807 , H04L63/0876 , H04L63/10
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网认证方法。该方法包括以下步骤：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对端网络；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；对端网络接收用户提交的带有用户标识信息的跨网访问请求，并对用户标识信息进行验证，若验证通过，则向用户提供与跨网访问请求相对应的访问资源；其中，本网与对端网络之间采取网络隔离传输的方式进行通信。本发明的方法中，用户通过标识信息能够方便的进行跨网访问，解决了多个网之间用户跨网认证的问题，具有安全方便的优点。
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公开(公告)号：CN111639703B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202010471807.9
申请日：2020-05-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心广东分中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: G06F18/23213 , H04W64/00 , H04W16/18
Abstract: 本发明涉及通信技术领域，更具体地，涉及一种基于离散点集最小包围圆计算基站位置的方法，包括以下步骤：S1，采集基站终端位置数据，建立数据采集点集合P；S2，对数据采集点集合P中异常的数据进行清洗；S3，计算数据采集点集合P的最小包围圆，将最小包围圆的圆心作为待处理基站的最终位置；S4，判断是否为非全向基站，若否，直接进入步骤S5，若是，对临近小区的基站进行K‑means聚类计算，获得临近小区非全向基站的最终基站位置；S5，对多次计算获得历史基站位置进行K‑means聚类调优，本发明通过综合K‑means聚类算法和最小包围圆算法两种算法的优点，在最大减少信息依赖的情况下，较准确计算获得基站的位置数据，最终构建出一份已有基站的较准确位置信息清单。
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公开(公告)号：CN112185424A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011046908.8
申请日：2020-09-29
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: 本发明提出一种语音文件裁剪还原方法、装置、设备和存储介质，设置最大静默时间和设置最小静默值；获取原始语音文件；获取原始语音文件中音频能量值低于最小静默值的无效语音片段；判断无效语音片段时长是否大于最大静默时间；对时长大于最大静默时间的无效语音片段的起点和终点进行裁剪；剔除裁剪得到无效语音片段，获得多段有效语音片段；顺序拼接多段有效语音片段，获得还原语音文件；识别语音文件中的静音部分，在语音裁剪时，可以从静音部分裁剪，保证语音片段的完整性，避免出现断词的现象，提高语音分析结果的正确率。
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公开(公告)号：CN110213338A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910386486.X
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: 本发明属于计算机技术领域，特别涉及一种基于加密运算的集群化加速计算方法及系统，所述加速计算方法包括：接收加密计算任务，查询集群资源列表，其中，所述集群资源列表包括CPU资源使用率、内存资源使用率；根据所述集群资源列表，选择最优集群节点，发送所述加密计算任务到所述最优集群节点；所述最优集群节点接收并使用第一计算单元和/或第二计算单元执行所述加密计算任务，返回任务计算结果。本发明采用具有负载均衡策略的计算集群，提高任务计算速度和效率，适合RSA2048、ECC等主流非对称加密算法的加解密计算、共享密钥计算。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111666412A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010490624.1
申请日：2020-06-02
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: 本发明属于文本分析领域，特别涉及一种基于SVM文本分析的诈骗日志文本分析方法。该方法包括：使用手机号黑白灰名单对来日志文本号码分析，生成名单权重；使用关键词对日志文本分析，生成关键词权重；使用SVM模型对日志文本分析，生成SVM模型权重；使用所述名单权重、关键词权重和SVM模型权重综合分析，生成诈骗日志文本权重，利用所述诈骗日志文本权重，对日志文本进行判断。本发明从日志文本来源上、日志文本本身内容进行综合判断，降低误判率，提高了对日志文本的识别准确率，节省时间。
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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：CN109151090A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811009045.X
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
CPC classification number: H04L61/10 , H04L61/2503 , H04L63/0236 , H04L67/1095 , H04L67/1097 , H04L67/2814
Abstract: 本发明提供一种基于互联网基础资源的IP地址关联分析方法，包括以下步骤：通过数据采集技术获取互联网基础资源的业务数据，对所述业务数据的元数据信息的含义进行标引；根据标引后的所述元数据信息，提取所述业务数据的IP地址和IP属性数据，并对所述业务数据的业务属性进行关联分析；根据得到的关联分析结果，通过所述IP地址对若干个所述业务数据的业务属性进行关联核验，发现错报、漏报的业务数据，得到所述业务数据的核验结果。本发明所述的基于互联网基础资源的IP地址关联分析方法，能够有效利用IP地址属性数据、挖掘相关业务数据内部之间的联系、有效利用业务数据的价值。
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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：CN111639703A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010471807.9
申请日：2020-05-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心广东分中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
Abstract: 本发明涉及通信技术领域，更具体地，涉及一种基于离散点集最小包围圆计算基站位置的方法，包括以下步骤：S1，采集基站终端位置数据，建立数据采集点集合P；S2，对数据采集点集合P中异常的数据进行清洗；S3，计算数据采集点集合P的最小包围圆，将最小包围圆的圆心作为待处理基站的最终位置；S4，判断是否为非全向基站，若否，直接进入步骤S5，若是，对临近小区的基站进行K-means聚类计算，获得临近小区非全向基站的最终基站位置；S5，对多次计算获得历史基站位置进行K-means聚类调优，本发明通过综合K-means聚类算法和最小包围圆算法两种算法的优点，在最大减少信息依赖的情况下，较准确计算获得基站的位置数据，最终构建出一份已有基站的较准确位置信息清单。
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