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公开(公告)号：CN112990763A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110406076.4
申请日：2021-04-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明特别涉及一种多级指标体系。该多级指标体系，包括指标层级判断模块，内侧计算模块，迭代次数执行判断模块，外侧计算模块和指数存储模块；内侧计算模块按照指标体系从内到外依次计算上一层级的指标要素得分；外侧计算模块综合所有层级的指标要素得分，计算指标体系的综合指数K。该多级指标体系，综合考虑指标体系中各层级指标要素的得分情况，以最后一级细分指标要素得分为主，其他层级指标要素得分为辅的计算方式，克服了多数情况下指标体系指数计算仅通过最后一级指标体系来进行确定的弊端；同时，在各级指标要素计算中，采用取对数或开根号的计算方式来对指标要素评分进行降噪处理，保障和提升了指数计算的合理性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111615061A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010385551.X
申请日：2020-05-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心
IPC: H04W4/029
Abstract: 本发明提供了一种移动终端轨迹数据的去噪方法及装置，该方法包括：基于每条移动终端轨迹数据得到包括第一、第二、第三位置及对应时间轨迹数据；计算得到第一、第二、第三距离，第一、第二时间；将第一和第二时间小于设定时长的记第一轨迹数据，将第一和/或第二时间不小于设定时长的临时确认为噪声数据，记为第二轨迹数据；计算得到第二位置夹角和第一，第二，第三速度；由获取数据判断第一轨迹数据满足噪声过滤条件情况下，将其临时确定为噪声数据，记为第三轨迹数据；针对第二和第三轨迹数据中每条轨迹数据，判断第二和第三位置是否相等，相等则为噪声数据，去除其对应移动终端轨迹数据。通过上述方案，能够达到对移动终端轨迹去噪的目的。
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公开(公告)号：CN111050303B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201911279272.9
申请日：2019-12-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心
Abstract: 本发明特别涉及一种基于区块链技术的智能车联网实现方法及系统。该基于区块链技术的智能车联网实现方法，首先根据实际情况划定行驶区域，并在行驶区域中选取一中心节点和多个边界节点，与路侧单元RSU共同构建车联网联盟链；车联网联盟链内的行驶车辆不断进行信息共享，并记录存储共享的信息；从各个车联网联盟链的边界节点中分别任意选取一行驶车辆，共同构建侧链；侧链内的行驶车辆不断进行信息共享，并记录存储共享的信息，从而帮助管理部门获取不同行驶区域的车联网联盟链数据的统一记录。该基于区块链技术的智能车联网实现方法及系统，实现了对车辆安全的主动避险控制及对道路的智能协同管理，更好地促进了智慧交通的发展。
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公开(公告)号：CN112990762A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110405950.2
申请日：2021-04-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心
Abstract: 本发明特别涉及一种行业风险指标体系风险指数生成方法及系统。该行业风险指标体系风险指数生成方法及系统，首先设定行业风险指标关联，并判断级别指标要素的合理性以及是否已经列举完全，形成行业风险指标体系；然后构建BP神经网络模型，并利用BP神经网络模型得到指标参数造成的风险的参数值，对指标要素的风险值进行计算，并将计算值存入指数存储模块。该行业风险指标体系风险指数生成方法及系统，基于行业经验和专家知识，采用迭代法确定行业风险指标体系，并使用BP神经网络模型计算指标要素风险值，克服了线性方程在计算指标要素风险值时的不合理性，并基于风险要素值最终计算得出该行业风险指数，提升了行业风险指数的准确性和合理性。
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公开(公告)号：CN109492219A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811250384.7
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: G06F17/27 , G06F16/958 , G06N3/04
CPC classification number: G06F17/2785 , G06F17/2715 , G06F17/2775 , G06N3/0445
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和情感语义分析的诈骗网站识别方法。该方法包括以下步骤：为采集的网站文本中的每一个词添加情感标识，情感标识为积极和消极中的任一；将词的序列转换为词的向量，作为特征向量；使用长短期记忆网络对所有的特征向量进行训练，得到用于识别网站是否为诈骗网站的情感分析分类模型。本发明利用BP神经网络模型先对采集到的网站进行识别，只有在采集到的网站是诈骗网站的情况下，才对采集到的网站进行基于情感分析的判断，有利于降低误判率，提高网站识别准确率，还有利于提高用户体验，节约时间。
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公开(公告)号：CN109284416A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811302840.8
申请日：2018-11-02
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: G06F16/63
Abstract: 本发明涉及音频检索技术领域，尤其涉及一种基于内容的海量音频快速检索方法。该方法包括以下步骤：为音频添加检索标识，并将检索标识与音频一一对应存储；为带有检索标识的音频添加分类索引，并将分类索引与带有检索标识的音频对应存储。接收用户的检索请求，并确定检索请求中的检索标识和分类索引；查找与检索标识和分类索引均匹配的音频；将查找到的音频显示出来。本发明根据用户检索请求中的检索标识和分类索引来查找音频，不仅能够准确的查找到用户需要的音频，提升用户体验，另外，也能够提高音频查找效率，具有方法简单和音频查找快速、准确的优点。
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