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公开(公告)号：CN112182020B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202011184465.9
申请日：2020-10-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06Q30/0645 , G06Q30/08 , G06Q40/03 , G06Q40/04 , G06Q40/06 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种金融行为识别与分类的方法、装置及计算机可读存储介质。其中，方法包括：从至少两个数据源获取多源数据文本，然后按照预先设定的数据处理方式对数据文本进行预处理，得到各数据文本的向量，将各所述数据文本的向量输入到预先训练的多尺度卷积神经网络模型中，根据数据源的类型确定各所述数据文本的向量的卷积核，再利用各自的卷积核提取各向量的语义特征，从而根据各向量的语义特征确定各预设金融行为的概率，最后再根据各预设金融行为的概率确定多源数据文本对应的金融行为。多数据源能够体现出目标金融机构各个方面的实际开展的业务，从而能够更为准确地识别出目标金融机构实际的金融行为，更加便于监管。
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公开(公告)号：CN115439204A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211080195.6
申请日：2022-09-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06Q40/00
Abstract: 本公开涉及一种区域非法集资风险评估设备。该设备获取到目标区域已注册企业的企业信息、系统判定的企业风险预警指数、人工判定的企业风险预警指数及已发生的非法集资案件信息后，根据上述信息确定目标区域已发生非法集资案件的企业对应的第一风险指数、已发生非法集资案件的除企业外的其他主体对应的第二风险指数、由人工判定了企业风险预警指数的企业对应的第三风险指数及由系统判定了企业风险预警指数的企业对应的第四风险指数，并根据上述各风险指数确定综合风险指数，使得可以通过设备自动化的对区域的非法集资风险进行量化评估，减少了人员对非法集资风险评估的参与，既提高了非法集资风险评估的准确性，又提高了非法集资风险评估的效率。
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公开(公告)号：CN114817485A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110078586.3
申请日：2021-01-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06K9/62
Abstract: 本发明实施例涉及一种非法集资线索识别方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取多个待进行非法集资线索识别的目标文本数据；基于预设的线索特征规则库从多个所述目标文本数据中确定疑似非法集资线索数据；将所述疑似非法集资线索数据输入至至少一个已训练的非法集资线索分类模型，得到至少一个预测参数；依据所述疑似非法集资线索数据与所述疑似非法集资线索数据对应的至少一个所述预测参数构建非法集资线索数据库。由此，可以提高从海量互联网数据中筛选非法集资线索数据的效率，以及提高最终筛选出的非法集资线索数据的准确性、全面性。
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公开(公告)号：CN111861120A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010556321.5
申请日：2020-06-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本申请涉及一种企业关联图谱的构建方法、装置、设备及计算机可读介质。该方法包括：获取目标数据集，目标数据集包括多个目标企业的数据，每条数据包括一个目标企业的关联特征；将多个目标企业中具有相同的关联特征的企业划分到同一个企业组中；为多个目标企业建立图谱节点，并按照关联类型为企业组中的图谱节点构建节点与节点之间的关联边；利用关联系数和关联权重确定关联边的关联强度。本申请实现了企业关联图谱的构建，利用企业关联图谱表示了企业之间存在的各种关联关系及企业之间的关联强度，为企业间风险传播的评估提供了基础。
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公开(公告)号：CN111861119A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010555450.2
申请日：2020-06-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本申请涉及一种基于企业风险关联图谱的企业风险数据处理方法及装置。该方法包括：获取企业风险关联图谱并确定第一目标节点，企业风险关联图谱用于保存企业之间的风险传播关系，第一目标节点为企业风险关联图谱中的节点，用于表示出现风险问题的风险企业；利用企业风险关联图谱确定与第一目标节点关联的第二目标节点的风险参数，第二目标节点为企业风险关联图谱中的节点，用于表示与风险企业存在关联关系的企业，风险参数用于表示与风险企业存在关联关系的企业受风险企业影响的概率。本申请实现了从企业关联关系的角度分析其他企业受风险企业影响的概率，提供了评估企业之间风险传播的更为准确、形象的方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111666267A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201910165555.4
申请日：2019-03-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京梆梆安全科技有限公司
IPC: G06F16/215
Abstract: 本申请公开了一种数据清洗方法、装置及终端设备，该方法包括：获取待存入数据库的目标数据的数据标识；将所述目标数据的数据标识插入Redis存储系统的set集合，其中所述set集合中包括所述数据库中各数据分别对应的数据标识；当所述目标数据的数据标识插入失败时，删除所述目标数据。本申请解决了现有技术的数据清洗方式去重效率低，且难以在数据量级较大的场景下使用的问题。
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公开(公告)号：CN114819432B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202110065882.X
申请日：2021-01-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06Q10/0635
Abstract: 本发明实施例涉及一种企业非法集资风险预测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待进行非法集资风险预测的目标企业的企业数据；对所述企业数据进行特征提取，得到所述目标企业的企业特征；将所述企业特征输入至至少一个已训练的非法集资风险预测模型，得到至少一个所述目标企业非法集资的风险概率；根据至少一个所述目标企业非法集资的风险概率确定所述目标企业是否存在非法集资风险。由此，可以提高对企业非法集资风险进行预测的预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN114817485B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202110078586.3
申请日：2021-01-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F18/241
Abstract: 本发明实施例涉及一种非法集资线索识别方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取多个待进行非法集资线索识别的目标文本数据；基于预设的线索特征规则库从多个所述目标文本数据中确定疑似非法集资线索数据；将所述疑似非法集资线索数据输入至至少一个已训练的非法集资线索分类模型，得到至少一个预测参数；依据所述疑似非法集资线索数据与所述疑似非法集资线索数据对应的至少一个所述预测参数构建非法集资线索数据库。由此，可以提高从海量互联网数据中筛选非法集资线索数据的效率，以及提高最终筛选出的非法集资线索数据的准确性、全面性。
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公开(公告)号：CN117609497A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311343043.5
申请日：2023-10-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中网数安(北京)科技有限公司 , 联洋国融(北京)科技有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/2431
Abstract: 本发明提供一种文本有害内容无监督识别方法及装置。所述方法包括：获取待识别的多个文本，计算每个待识别文本的特征向量；计算有害文本分类库中每个有害文本类别的特征向量，有害文本分类库包括每种有害文本类别的标识词；计算待识别文本的特征向量与每个有害文本类别的特征向量的相似度，若所述相似度的最大值超过设定阈值，则所述最大值对应的有害文本类别为所述待识别文本的类别。本发明通过构建有害文本分类库，并通过相似度计算，能够对文本中的有害内容进行无监督识别，解决了基于有监督学习的现有识别方法存在的需要不断地对新的大量文本数据进行标注，耗费大量的人工和时间的问题。
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公开(公告)号：CN116827510A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310549108.5
申请日：2023-05-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L9/00 , H04L9/40 , G06Q40/04 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了基于多元化数据融合的虚拟货币地址实体识别方法及系统；涉及区块链应用技术领域；收集链下情报并整合形成统一结构的情报数据，用于引导虚拟货币实体特征工程的构建，将虚拟货币地址与链下实际控制实体进行关联，结合实体特征、虚拟货币交易的特定业务逻辑以及情报线索，对大量的目标实体进行深度过滤，得到可观数量的可疑实体，并采用深度搜索组合方式，得到所有符合情报线索的实体组合；基于链下多渠道情报数据与链上交易数据的关联分析，达到建立有效、快速、准确的识别出持有虚拟货币的实体的目的。
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