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公开(公告)号：CN112149413A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010932371.9
申请日：2020-09-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 深圳市任子行科技开发有限公司
IPC: G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络识别互联网网站所属业态的方法、装置以及计算机可读存储介质。该方法包括：获取互联网网站业态的文本数据集，从所述文本数据集中提取文本特征词；基于所述文本特征词对所述文本特征词进行词向量化以获取词向量序列；将所述词向量序列分别输入递归神经网络及卷积神经网络模型，分别得到所述递归神经网络及卷积神经网络模型输出的目标特征向量，并将所述目标特征向量进行并联拼接；将已拼接的所述目标特征向量输入全连接神经网络，最后输出概率预测向量；查找所述概率预测向量中的最大值，并以所述最大值对应的业态作为所述互联网网站的所属业态。通过本发明，实现了高精度识别互联网网站的所属业态。
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公开(公告)号：CN107346259B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201710326354.9
申请日：2017-05-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种动态部署安全能力的实现方法。本方法为：1)云网络的云安全中心创建一安全虚机，并加载安全能力的镜像到该安全虚机；安全虚机为运行安全业务的虚拟机；2)云安全中心将路由策略发送给云租户网络的虚拟路由器，将相应的业务流量牵引到该安全虚机上；3)当云网络中存在多个安全虚机时，云安全中心选取一安全虚机作为主安全虚机；并将需安全防护的流量牵引到该主安全虚机；4)该主安全虚机将流量分配给其他安全虚机并建立一分流规则表；5)云安全中心监控各安全虚机的设定关键性能指标，确定是否存在需要释放的安全虚机；当待释放的安全虚机流连接数为0时释放该安全虚机。本发明根据用户的实际业务流量大小来进行弹性伸缩。
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公开(公告)号：CN107194804B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201710391332.0
申请日：2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种P2P网贷数据自动化核验方法，包括步骤一：数据接入，步骤二：数据接入自动化审核，步骤三：数据API自动化接入，步骤四：完成自动化数据核验，本发明中数据多重核验全自动化进行，安全、智能；本发明的方法，具有很强的实用性，具有很广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN107193986B
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201710391391.8
申请日：2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06F16/953 , G06Q40/06
Abstract: 本发明公开了一种互联网金融数据公众查验方法，属于数据处理技术领域。所述方法包括个人投资数据查询、漏报补充、错报纠正和企业运营指数统计。采用本发明提供的方法，可证实公众用户在互联网金融企业投资过，且被国家权威部门正常监测到；为国家提供了对互联网金融企业投资理财风险监测的技术支持平台；为互联网金融投资用户提供了一个可以参考、可以跟踪投资的国家权威入口，帮助互联网用户安全理财，理性理财，降低投资风险。本发明具有很强的实用性和推广性，帮助互联网金融投资用户安全理财，具有很广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN110276680A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910441730.8
申请日：2019-05-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06Q40/02
Abstract: 本发明公开了一种应用于互联网金融的真实数据获取方法，涉及国家互联网金融监测领域。首先梳理各网贷机构业务的交易明细数据，进行业务评估；各网贷机构在本地存储一份符合标准的数据，并进行自查，将自查的数据接入国家互联网应急中心。然后各网贷机构通过SDK工具包进行埋点，国家互联网应急中心对各网贷机构实时接入的交易明细数据进行正确性验证，并反馈给网贷机构；同时抽取各网贷机构接入的实时交易数据，按出借和借款业务形成数据流，围绕出借人和借款人两个维度生成披露数据。最后国家互联网应急中心对用户开放数据查验，查验反馈窗口。本发明实现对网贷机构实时接入数据的真实性验证以及进行实时、动态监管的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105373601B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201510755911.X
申请日：2015-11-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/245 , G06F21/55
Abstract: 本发明提供一种基于关键字词频特征的多模式匹配方法，首先从已知的信息数据库中提取关键字并统计出现频率作为其词频信息，其次采用构造含有关键字词频信息的二叉树完成其中的模式串匹配，在字符匹配过程中若出现字符不相等，则与该不匹配字符所在节点的兄弟节点所含字符进行匹配。其利用信息来源的模式的关键字词频信息构造基于字典树的二叉树完成其中的模式串的匹配，并与AC算法进行了比较。传统的AC算法需要维护三张表，并且在模式匹配过程中会频繁访问这三张表；本发明的一种基于关键字词频特征的多模式匹配方法更多的利用了模式本身的词频信息，并不需要维护过多的信息，这就大大减少了系统的内存消耗。
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公开(公告)号：CN105187268B
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201510496152.X
申请日：2015-08-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京天地超云科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于集群计算环境的细粒度状态信息同步采集系统，涉及服务器使用技术领域。该系统包括：信息分析服务器和n个计算机主机，每个所述计算机主机上安装BMC芯片和信息采集子系统；信息采集子系统安装到计算机主机的操作系统中，BMC芯片独立与计算机主机的操作系统集成在计算机主机的主板上，BMC芯片和信息采集子系统分别与信息分析服务器数据连通；BMC芯片、信息采集子系统与计算机主机一一对应设置；信息采集子系统包括：信息接收存储模块、处理模块、传递模块和信息展示模块。本发明智能的采集、控制和自动回报大量服务器的运作状况，降低服务器系统运维成本，且可带外管理，实现了在非正常状况下远端管理系统。
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公开(公告)号：CN107679069A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710710365.7
申请日：2017-08-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30705 , G06F17/30687 , G06F17/30867
Abstract: 本发明提供基于新闻数据及相关评论信息的一种特定群体发现方法。包括以下步骤：采集所针对的媒体中的新闻数据信息及相关评论信息；对新闻数据信息根据其文本内容进行分类，得到不同的类簇；根据相关评论信息，以包含新闻数据信息的评论数最高的类簇作为样本，获取该类簇中新闻数据消息的所有评论及发表评论的用户；通过对所有评论的内容进行分词得到关键词，以出现次数高于一阀值的关键词作为高频词；采用向量空间模型表示评论的内容，通过凝聚式层次对评论的文本聚类，根据聚类结果，得到不同类簇的评论用户参考特征；根据高频词及评论用户参考特征，识别特定群体。能够通过分析评论信息内容快速地智能地发现机器人账号，从而及时进行处理。
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公开(公告)号：CN107346259A
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201710326354.9
申请日：2017-05-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种动态部署安全能力的实现方法。本方法为：1)云网络的云安全中心创建一安全虚机，并加载安全能力的镜像到该安全虚机；安全虚机为运行安全业务的虚拟机；2)云安全中心将路由策略发送给云租户网络的虚拟路由器，将相应的业务流量牵引到该安全虚机上；3)当云网络中存在多个安全虚机时，云安全中心选取一安全虚机作为主安全虚机；并将需安全防护的流量牵引到该主安全虚机；4)该主安全虚机将流量分配给其他安全虚机并建立一分流规则表；5)云安全中心监控各安全虚机的设定关键性能指标，确定是否存在需要释放的安全虚机；当待释放的安全虚机流连接数为0时释放该安全虚机。本发明根据用户的实际业务流量大小来进行弹性伸缩。
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公开(公告)号：CN107220892A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710392181.0
申请日：2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06Q40/02
Abstract: 本发明公开了一种应用于海量P2P网贷金融数据智能预处理工具及方法，可以对海量P2P网贷金融数据在存储到标准金融业务数据库之前，进行准确、高效地预处理，确保数据的准确性及有效性，从而建立P2P网络借贷平台有效监测机制，有效加强对P2P网络借贷平台的监管。预处理包括建立有效性及完整性校验规则，实现入库前的数据校验；以及数据分类、数据去重、数据修正、数据转换、状态计算，实现入库前的数据处理；最终将数据加载入标准金融业务数据库。
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