一种基于页面视觉相似性的仿冒网站检测方法和系统

    公开(公告)号:CN105119909B

    公开(公告)日:2019-02-19

    申请号:CN201510434950.X

    申请日:2015-07-22

    Abstract: 本发明涉及一种基于页面视觉相似性的仿冒网站检测方法和系统,包括,获取待检测网站地址列表;逐一将该列表中的网站地址与预设白名单相匹配,若匹配则允许用户访问该网站地址并对其添加白名单标记;否则将当前网站地址与预设黑名单相匹配,若匹配禁止用户访问该网站地址并对其添加黑名单标记;若当前网站地址不在预设白名单和黑名单内,则根据待检测网站地址列表对应的网页内容与预设白名单进行相似度度量,获取最大相似度值,并与预设阈值T比较;判断待检测网站地址列表中是否存在未添加标记的网站地址,若存在则重新检测,否则结束。利用该方法完成仿冒网站检测一定程度上缩减了用户访问仿冒网站的概率,降低了误入虚假网站带来的损失。

    基于流计算引擎的实时标签处理方法和装置

    公开(公告)号:CN108614862A

    公开(公告)日:2018-10-02

    申请号:CN201810265932.7

    申请日:2018-03-28

    Abstract: 本发明涉及一种基于流计算引擎的实时标签处理方法和装置,所述方法包括:步骤1、根据标签处理任务的需求设定标签处理任务类型;步骤2、根据所设定的标签处理任务类型,配置数据源信息、标签处理信息和数据输出信息;步骤3、根据所配置的数据源信息、标签处理信息和数据输出信息,生成标签处理任务配置元数据;步骤4、根据所述标签处理任务配置元数据,创建并执行所述标签处理任务。本发明通过简单配置自动化构建数据标签处理的任务流程。在标签处理任务中,根据元数据定义及标签处理规则定义进行标签处理,实现对多源数据进行标签处理,使数据标签处理过程规范化,提高了大数据实时标签处理方法的通用性和效率。

    构建用户历史行为表示向量、用户行为异常检测方法及装置

    公开(公告)号:CN113742184B

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202010509571.3

    申请日:2020-06-05

    Abstract: 本发明实施例涉及一种构建用户历史行为表示向量、用户行为异常检测方法及装置,包括:获取用户历史行为数据;将历史行为数据按照预设方式分为多个历史行为数据分组;根据每一组历史行为数据中包括的活动行为数据,提取与每一组历史行为数据对应的历史行为特征表示向量;根据每一组历史行为数据中包括的APP属性信息提取功能特征表示向量;根据第i分组中分别提取的第i历史行为特征表示向量和第i功能特征表示向量,生成与第i分组历史行为数据对应的第i历史行为表示向量;根据所有历史行为表示向量,构建用户历史行为表示向量,由此,可以有效利用用户行为数据实时辨别当前行为是否异常,维护用户个人信息和财产安全。

    一种基于时空轨迹的用户识别方法及装置

    公开(公告)号:CN110515981B

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN201810489734.9

    申请日:2018-05-21

    Abstract: 本发明涉及一种基于时空轨迹的用户识别方法及装置,包括:获取待识别用户的兴趣区域;构建待识别用户和数据库中用户的时空关系网络;利用node2vec算法计算所述待识别用户的特征向量和数据库中用户的特征向量;计算待识别用户特征向量与数据库中用户特征向量的相似度;通过所述相似度的排序,识别数据库中与待识别用户最相似的用户。本发明提供的技术方案综合考虑用户自身行为与用户间关系特征,兼顾对用户行为的稳定性和差异性的特征描述。其中,用户兴趣区域的获取更多的考虑行为稳定性,网络边权的设计更多的考虑差异性,采用多视角自主表示学习有助于获得更加鲁棒性的用户向量表示。

    构建用户历史行为表示向量、用户行为异常检测方法及装置

    公开(公告)号:CN113742184A

    公开(公告)日:2021-12-03

    申请号:CN202010509571.3

    申请日:2020-06-05

    Abstract: 本发明实施例涉及一种构建用户历史行为表示向量、用户行为异常检测方法及装置,包括:获取用户历史行为数据;将历史行为数据按照预设方式分为多个历史行为数据分组;根据每一组历史行为数据中包括的活动行为数据,提取与每一组历史行为数据对应的历史行为特征表示向量;根据每一组历史行为数据中包括的APP属性信息提取功能特征表示向量;根据第i分组中分别提取的第i历史行为特征表示向量和第i功能特征表示向量,生成与第i分组历史行为数据对应的第i历史行为表示向量;根据所有历史行为表示向量,构建用户历史行为表示向量,由此,可以有效利用用户行为数据实时辨别当前行为是否异常,维护用户个人信息和财产安全。

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