公开(公告)号：CN111917730A

公开(公告)日：2020-11-10

申请号：CN202010662522.3

申请日：2020-07-10

Applicant: 浙江邦盛科技有限公司

Inventor： 李白 ,  陈伟 ,  金路 ,  董永川 ,  鲁萍 ,  黄滔 ,  蒋琦杰

IPC: H04L29/06 ,  H04L29/08 ,  G10L15/08

Abstract: 本发明公开了一种基于HTTP旁路流量的机器行为分析方法，该方法包括：通过对网络端口的监听进行旁路流量，对旁路流量进行正则过滤；然后按照用户和渠道进行分流，区分不同用户不同渠道的流量，解析成探头数据推送到Kafka中间件；规则引擎读取Kafka中探头数据并进行实时指标运算，然后根据规则判断是否为网络机器行为。本发明的HTTP旁路流量的机器行为分析，能够不侵入业务系统的同时，进行实时的、准确地识别网络机器访问行为。可以降低对业务系统的侵入，简单易部署，易扩展。并且可以实现用户自己灵活的定义统计指标、动态的调整规则，动态加载，实时生效。本发明结合多要素判断，机器行为分析的识别率在90％以上。

公开(公告)号：CN110264336B

公开(公告)日：2020-09-22

申请号：CN201910448366.8

申请日：2019-05-28

Applicant: 浙江邦盛科技有限公司

Inventor： 孙斌杰 ,  王新根 ,  黄滔 ,  鲁萍 ,  吴晶晶 ,  赵俊华 ,  席龙 ,  黄兴志

IPC: G06Q40/02 ,  G06Q10/06 ,  G06F16/2455

Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的智能案防系统，该系统包括管理平台、spark大数据平台、分析引擎、数据预处理引擎、指标引擎、训练引擎和决策引擎。本发明将规则进行细粒度拆分，进行了指标化，进一步提升规则的准确度；指标引擎采用的流处理技术能对原始数据进行特征单点快速提取和计算，从海量原始数据中得到有代表性的特征，充分提取数据中的信息；模型训练使用多种优化过的机器学习模型和集成学习框架，能够克服单个模型过拟合、不稳定的缺陷；智能决策双核引擎订阅规则和模型，两者并行运行，互相补充，可实时判断业务数据和规则和模型的匹配度，提升风险识别能力；基于知识图谱，能够通过关联分析和模型分析快速定位可疑的风险数据。

公开(公告)号：CN111445323A

公开(公告)日：2020-07-24

申请号：CN202010218816.7

申请日：2020-03-25

Applicant: 浙江邦盛科技有限公司

Inventor： 孙斌杰 ,  王新根 ,  鲁萍 ,  黄滔 ,  陈浩 ,  席龙 ,  吴晶晶

IPC: G06Q40/02 ,  G06Q40/04

Abstract: 本发明公开了一种基于流式和批式大数据融合计算的案件风险识别方法。首先基于银行操作风险场景，并提取相应数据(交易流水+操作流水+静态信息)导入到大数据平台；然后基于风险场景中的历史风险行为进行特征提炼，明确特征逻辑；最后通过流式大数据计算和批式大数据融合计算的方法，进行特征工程，并进行特征组合形成规则，最终通过Spark+Rete技术进行快速决策，识别可疑风险案件。本发明首次在海量数据场景下，基于流式大数据计算和批式大数据融合计算的方法进行案件风险分析，能够快速、灵活、准确进行风险识别。

公开(公告)号：CN109948007B

公开(公告)日：2020-07-14

申请号：CN201910219682.8

申请日：2019-03-21

Applicant: 浙江邦盛科技有限公司

Inventor： 王新宇 ,  王新根 ,  鲁萍 ,  黄滔 ,  王刚

IPC: G06F16/9035 ,  G06Q40/04

Abstract: 本发明公开了一种查询时序数据统计最大连续递增次数与递减次数的处理方法，本发明预先对数据序列分组，然后计算每个分组的最大连续递增与递减次数、首元素、尾元素、从首元素开始的连续递增与递减次数、以尾元素为止的连续递增与递减次数及每个分组的元素个数，把中间结果存储在相应时间戳上，查询时根据指定时间戳快速得到计算结果；由于只存储计算后的中间结果，内存耗费降低，存储效率提高，因为提前计算好了中间结果，所以在查询时响应速度极快；最为重要的是，这部分结果跟着系统时间移动而不断变化，能够达到时间窗口平滑移动的目的。本发明适用于时序数据处理技术等数据分析领域，能够显著提升计算时序数据最大连续递增与递减次数的速度。

公开(公告)号：CN111126828A

公开(公告)日：2020-05-08

申请号：CN201911321034.X

申请日：2019-12-19

Applicant: 浙江邦盛科技有限公司

Inventor： 孙斌杰 ,  王新根 ,  黄滔 ,  鲁萍 ,  赵俊华 ,  高天元 ,  陈浩

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q40/04 ,  G06Q40/06 ,  G06F16/36

Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的多层资金异常流向监控方法。首先对一段时间内的交易流水数据进行预处理；然后提取交易流水中涉及的账户集合，对集合中的账户打上不同标签，并对交易流水数据进行聚合处理，展示主账户与交易对手账户在一段时间内的累计交易金额和累计交易次数，不仅大大提高知识图谱运行性能，还清晰展示了账户主体在一段时间内的资金流向；最后将处理好的数据导入知识图谱，通过图规则识别账户多层资金流转情况，从而找到可疑账户集合；同时通过知识图谱可视化功能展示可疑账户资金流向。本发明首次将知识图谱规则用于银行案防领域多层资金异常流向监控，能够有效识别多层资金异常流向的可疑账户并利用可视化技术协助验证与核查。

公开(公告)号：CN110659022A

公开(公告)日：2020-01-07

申请号：CN201910765411.2

申请日：2019-08-19

Applicant: 浙江邦盛科技有限公司

Inventor： 刘国庆 ,  鲁萍 ,  王新根 ,  周志强 ,  周佳锋

IPC: G06F8/30

Abstract: 本发明公开了一种基于Java自动调用Python脚本的方法，使用java自动启动、关闭python service端。java通过http访问来调用python文件，python文件可集成所有需要调用的python脚本。同时java自动封装好参数调用对应的python脚本并自动注入函数参数。本发明可自管理所有的python进程，负载均衡。本发明方法能够兼容各个python版本，能够通过配置调用所有的python脚本及里面的函数，不需要修改代码，上手简单，部署方便，不需要额外的web容器。

公开(公告)号：CN109978170A

公开(公告)日：2019-07-05

申请号：CN201910164816.0

申请日：2019-03-05

Applicant: 浙江邦盛科技有限公司

Inventor： 王新根 ,  李白 ,  黄滔 ,  鲁萍 ,  严宏鹤 ,  蒋琦杰

IPC: G06N7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多要素的移动设备识别方法，包括：创建移动设备要素模型，移动设备要素模型保存设备要素名称、设备要素值及设备要素置信度；对高于置信度阈值的要素称为决策要素；对待识别的设备创建移动设备要素模型，并选取决策要素；在已识别的设备中，查找与决策要素名称相同且设备要素值相同的所有设备要素，之后将属于同一个移动设备的设备要素作为一组，多组数据构成临时集合，根据公式计算最终偏置信度，若最终置信度大于等于设定的最终置信度阈值，则认为待识别的移动设备与最终置信度对应的移动设备为相同设备；否则认为是新设备。本发明可以关联多个要素同时进行分析，准确辨别设备。