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公开(公告)号：CN107766481B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201710951000.3
申请日：2017-10-13
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: G06F16/958 , G06F16/906 , G06Q40/00
Abstract: 本发明公开了一种发现互联网金融平台的方法和系统。所述方法包括：根据互联网金融平台的金融特点，从多个预设数据渠道，采集疑似互联网金融平台；提取疑似互联网金融平台的内容特征信息，并与预设的互联网金融平台特征数据库进行匹配，以确定疑似互联网金融平台是否为互联网金融平台。本发明通过从多个数据渠道，采集疑似互联网金融平台，包含了全部互联网金融平台的扩散渠道，保证了发现范围的完整性，通过基于已知互联网金融平台的特征建立模型，对采集的互联网金融平台进行自动化判定，提高发现互联网金融平台的准确率，还通过对新发现的互联网金融平台，来进行互联网金融平台特征数据库的更新重建，有利于提到互联网金融平台判断的准确性。
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公开(公告)号：CN111488509A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010277162.5
申请日：2020-04-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F16/951 , G06F16/955 , G06F16/9535 , G06Q30/02
Abstract: 本发明提供一种获取互联网金融广告的方法，包括以下步骤：(1)获取金融广告爬取网站及其链接；(2)打开步骤(1)中的网站和链接，获取网站中金融广告的URL；(3)根据步骤(2)的广告URL和图片src依照Adblock插件过滤规则编写过滤规则列表；(4)根据步骤(3)编写的过滤规则列表，将过滤规则列表保存进数据库；(5)根据步骤(1)中的网站，爬取网站内容，提取相应的url、图片src属性，然后将提取到的内容根据步骤(4)的过滤规则列表通过python的adblockparser解析器进行过滤获取金融广告；其解决了站内广告不规则站点无法使用统一的Xpath规则获取站内的所有广告内容的技术问题。本发明可广泛应用于获取网站内部及其子网站里的广告内容。
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公开(公告)号：CN111402054A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010184049.2
申请日：2020-03-16
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor： 蒋燕萍 , 吴震 , 贺敏 , 王飞 , 张林波 , 吴莉莉 , 杨菁林 , 邢凯 , 王锟 , 徐小磊 , 董皓 , 王凡凡 , 郭艳军 , 王倩倩 , 杜漫 , 刘昕明 , 余智华
IPC: G06Q40/04
Abstract: 本发明涉及金融平台风险分析领域，具体涉及一种股权融资平台风险判定方法及系统，包括设制判定股权融资平台的风险指标体系，风险项和与风险项对应的风险判断标准；对需要进行风险判定的股权融资平台进行分析，得出与风险项相应的第一指标，判定第一指标是否命中所述风险判断标准，并根据所述判定对第一指标设置风险标记；设定风险模型公式，根据风险模型公式对风险标记行计算，得出标记结果；根据风险指标体系制定风险等级模型，将标记结果与所述风险等级模型进行对比，输出实际风险等级；所述风险项风险判断标准、风险标记构成的风险指标体系很好的解决了现有股权融资平台风险判定不可靠、不完备的问题，达到了全面、有针对性的技术效果。
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公开(公告)号：CN111383115A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010184052.4
申请日：2020-03-16
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供了一种交易场所异常行为监测分析方法，包括以下步骤：采集交易场所平台的数据；设定风险指标体系；判定风险项及计算权重；根据风险模型公式计算风险分值，划分平台风险等级。本发明另一方面提供了一种交易场所异常行为监测分析系统。结合对交易场所业务交易监测、工商司法经营监测、互联网舆情监测、用户规模监测和网络媒介合规监测实现多维度综合分析判定，通过风险项判定以及风险模型公式设定计算，最终实现交易场所的风险指标体系设定，高效的监测交易场所违规行为。
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公开(公告)号：CN109447815A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811281377.3
申请日：2018-10-31
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06Q40/06
Abstract: 本发明涉及金融风险监测领域，具体的说是一种互联网金融平台信用风险监测雷达软件系统；包括股东变更次数指标模块、法人变更次数指标模块、高管变更次数指标模块、法人涉及民事诉讼次数指标模块以及经营者经营过其他问题平台指标模块，雷达图以正五边形的角展示上述各指标模块的指标，并依次连接正五边形的角与五边形中心，并在该线段上标注刻度，将各指数模块的指标得分分别标注在各自线段上，然后连接五大指标模块分数点，在正五边形内部形成另一五边形；采用本发明技术方案的软件系统，可以通过被标记的五边形的面积直观比较各个平台风险大小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108009219A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711166896.0
申请日：2017-11-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中科天玑数据科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种发现互联网金融舆情监管目标的方法，涉及互联网金融大数据领域。所述方法包括：实时获取备选互联网金融企业的网站地址，并将所述网站地址存储在网页待解析库中；对网页待解析库中新增的网站地址所对应的网页解析，得到备选互联网金融企业的名称，将验证成功后的名称作为互联网金融企业监测目标，完成发现互联网金融舆情监管目标。本发明所述方法自动发现互联网金融企业目标，找到其对应的网站地址，通过初期配置后自循环发现，不需要长期人工干预，通过长期运行有效地发现新增互联网金融企业目标。
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公开(公告)号：CN107241283A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710367940.8
申请日：2017-05-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L12/931 , H04L29/08 , H04L12/46 , H04L12/24 , G06F9/455
Abstract: 本发明提供一种跨主机租户的东西向网络流量镜像采集方法，其步骤包括：1)流量采集控制服务器根据待采集租户的租户名以及从云服务主控服务器获取的租户的网络配置信息和租户的虚拟机在物理主机上的分布信息生成与待采集租户对应的流量采集配置参数；2)流量采集控制服务器将上述流量采集配置参数通过云服务主机的流量采集Agent下发到流量采集驱动程序；3)流量采集驱动程序对上述流量采集配置参数指定的采集流量进行镜像，并将镜像的采集流量发送给流量采集Agent。本发明方法可以在Linux内核驱动程序层，根据租户名和租户的网络配置信息以及租户的虚拟机在物理主机上的分布信息，动态采集租户的东西向网络流量。
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公开(公告)号：CN104468381A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410717284.6
申请日：2014-12-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术有限公司
IPC: H04L12/801
Abstract: 本发明公开了一种多域流规则匹配的实现方法，涉及高速流分类技术领域。本发明首先根据IP报文数据流的五元组定义对每个元组都建立一个规则表，然后建立一个哈希快速流表，将匹配规则的所有信息添加到规则表中；再进行IP报文数据流匹配，如果找到，则执行相应的动作，否则查找规则表，进行掩码匹配查询。本发明通过改进查询速度快的前缀扩展Trie树，牺牲部分内存空间，采用数据压缩和哈希表相结合的方式，在保证查询速度的前提下，又不会因为大容量的规则库而发生内存爆炸。
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公开(公告)号：CN104378262A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410664711.9
申请日：2014-11-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 浪潮(北京)电子信息产业有限公司
Abstract: 本发明提供一种云计算下智能监控分析方法及系统，应用于智能监控领域：上述方法包括以下步骤：监控策略维护模块向信息采集模块下发监控策略；信息采集模块根据所述监控策略，进行数据监控并将监控结果发送至资源调配模块、告警模块、趋势预测模块；资源调配模块、告警模块、趋势预测模块分析所述监控结果，进行控制处理。本发明针对采集数据，能够进行分析，进而能够对云计算平台下的资源可能面临的问题进行提前预防；在故障发生的一刻，能够自动及时的报警。
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公开(公告)号：CN115827871A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211690035.3
申请日：2022-12-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 长城计算机软件与系统有限公司
IPC: G06F16/35 , G06N3/08 , G06F18/241 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种互联网企业分类的方法和装置，其中该方法包括：S1：获取互联网企业的多维度数据，并对所述多维度数据预处理以生成长文本数据；S2：将所述长文本数据输入基于Transformer编码器的Bert网络模型进行处理；S3：将经过处理后的数据送入分类器来对所述互联网企业进行分类。本发明的方案基于在Transformer架构的深度神经网络中进行自动特征组合学习，能够对互联网企业准确进行行业分类，并能够极大提升互联网企业行业分类的准确率。本发明的方案能够快速将海量企业多维度信息进行识别，无需人工干预。本发明的方案基于大语料预训练模型加下游任务微调的方案能灵活应用在不同场景中海量企业的快速分类。
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