一种基于大数据分析的互联网行业基础资源发展指数计算方法

    公开(公告)号:CN106600512A

    公开(公告)日:2017-04-26

    申请号:CN201610982583.1

    申请日:2016-11-08

    CPC classification number: G06Q50/30

    Abstract: 本发明公开了一种基于大数据分析的互联网行业基础资源发展指数计算方法,其特征在于,所述方法包括:采集各省互联网行业基础资源,获得原始要素数据;对所述原始要素数据进行数据清洗和数据关联,得到可用要素数据;将所述可用要素数据输入互联网行业基础资源发展指数计算模型,计算得到互联网行业基础资源发展指数。本发明技术方案通过采集多种互联网行业基础资源数据计算各省和全国互联网基础资源发展指数,能够在整体上反应全国互联网基础资源发展的总体情况、各省互联网基础资源发展的总体情况及在全国所占比重情况。

    根据IP地址溯源移动用户手机号的装置及方法

    公开(公告)号:CN101854360B

    公开(公告)日:2012-12-19

    申请号:CN201010178570.1

    申请日:2010-05-21

    Inventor: 金红 刘长永

    Abstract: 本发明是有关于一种根据IP地址溯源移动用户手机号的方法,包括:得到需溯源的IP地址;得到该IP地址其他行为特征(如源端口号、URL等);利用该IP地址作为索引,查找移动运营商提供的所经营的IP地址范围,获得该IP地址对应的网络设备标示(如防火墙、GGSN、PDSN设备);根据该网络设备标示和该IP地址的移动用户行为特征查找得到对应的移动用户手机号。本发明还提供一种根据IP地址溯源移动用户手机号的装置,在得到相关手机号信息后,网络管理人员就可以对该手机号对应的用户数据寄存器进行操作,如切断黑客用户的物理通路,以阻断黑客进一步攻击保证网络及其他用户的安全。

    一种远控类木马清除方法及装置

    公开(公告)号:CN106302520A

    公开(公告)日:2017-01-04

    申请号:CN201610825391.X

    申请日:2016-09-14

    Abstract: 本发明公开了一种远控类木马清除方法及装置,属于网络安全领域,其特征在于,所述方法包括:获取网络流量中的至少一个数据包;根据预设的通信特征规则库对所述至少一个数据包进行匹配,得到命中的数据包;将包括所述命中的数据包的流量牵引至远控类木马反制装置;所述远控类木马反制装置通过流量回注与所述远控类木马的被控端建立连接并发送自销毁指令;所述远控类木马接收所述自销毁指令后执行销毁。本发明公开的技术方案基于网络侧流量回注技术模拟远控类木马主控端与被控端建立连接,向被控端发送自销毁指令,彻底销毁被控端的木马程序,提高网络安全性。

    基于通信网的手机病毒和恶意软件的云检测方法

    公开(公告)号:CN102123396B

    公开(公告)日:2014-08-13

    申请号:CN201110037543.7

    申请日:2011-02-14

    Abstract: 本发明是有关于一种基于通信网的手机病毒和恶意软件的云检测方法。其包括步骤(10):获取待检测的移动用户手机的流入流量;步骤(20):由主动云检测模块分析所述流入流量,并判断是否符合可识别流量模式;步骤(30):将不可识别的流量实时传送给云汇聚端模块,然后传送给云分析引擎模块,云分析引擎模块利用手机病毒集中管理系统的病毒库进行分析;步骤(40):云分析引擎模块将分析结果反馈给述主动云检测模块,主动云检测模块将分析结果保存于处理数据库模块;步骤(50):获取待检测的移动用户流出流量;以及步骤(60):根据实时感染用户监控模块分析所述流出流量,然后将分析结果保存于处理数据库模块。

    一种网络流量的自动分类方法和系统

    公开(公告)号:CN106452948A

    公开(公告)日:2017-02-22

    申请号:CN201610843065.1

    申请日:2016-09-22

    CPC classification number: H04L43/08 H04L43/0888

    Abstract: 本发明公开了一种网络流量的自动分类方法和系统,属于网络流量技术领域,该方法包括:扫描至少一个应用入口,生成所述应用入口的标签模板,其中,所述标签模板包括应用入口的下载链接、应用入口中的分类、应用名称、下载次数和描述;对网络流量聚类,并提取关键项;根据所述关键项查询所述标签模板,得到对应的应用名称并标记。本发明的技术方案根据自动提取的关键项查询对应的标签模板并对应用进行标记,自动化程度高,大大提高了标记的效率并且保持了与人工标记相当的准确率,与机器学习类的算法相比更简单、准确率更高。

    一种可视化大数据分析方法及系统

    公开(公告)号:CN106156350A

    公开(公告)日:2016-11-23

    申请号:CN201610592361.9

    申请日:2016-07-25

    CPC classification number: G06F17/30303 G06F17/30194 G06F17/30554

    Abstract: 本发明公开了一种可视化大数据分析方法及系统,所述方法包括:采集原始数据并对所述原始数据进行ETL操作;其中,所述原始数据包括离线数据和/或实时流式数据;对所述原始数据进行数据清洗得到基础数据;对所述基础数据进行数据业务处理,生成基本的数据结果;建立可视化分析模型并根据所述可视化分析模型和所述基本的数据结果得到分析结果,可视化显示所述分析结果。本发明公开的技术方案能够更好的为海量数据处理提供技术支持,可以更好的为业务处理人员提供帮助,更好的聚焦于数据实际业务,快速得到模型结果,更好的为业务决策提供数据支撑。

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