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公开(公告)号:CN116561512A
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310431305.7
申请日:2023-04-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/10 , G06F18/27 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F16/9035 , G06F16/951 , G06F16/9537 , G06F16/9538 , G06F16/9535 , G06F16/9038
Abstract: 本发明提出了一种基于COX回归的多平台虚假信息识别方法及装置,方法包括:获取各自表征一主题的多组数据信息;基于数据信息与预先标记的数据信息的比对情况进行筛选;对当前数据信息进行排序以及填充处理;基于COX回归算法,利用当前数据信息,构建COX回归识别模型,并确认每一主题对应的数据信息中,各个维度信息对数据信息危险程度的影响情况;利用当前构建的COX回归识别模型,对再次获取的表征一主题的数据信息进行识别处理。本发明可基于同一主题的虚假信息识别,并且可以根据影响主题信息的多种因素,在不同的周期内,识别不同维度数据的影响因素权重。
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公开(公告)号:CN118365673A
公开(公告)日:2024-07-19
申请号:CN202410446799.0
申请日:2024-04-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供一种运动目标检测方法、装置、电子设备和可读存储介质,涉及图像处理和目标检测技术领域,其中,运动目标检测方法,包括:根据多个目标视角下目标场景的图像进行三维立体重建,得到所述目标场景对应的残缺点云,所述目标视角的数量小于视角总数;对所述残缺点云进行点云补全处理,得到所述目标场景对应的完整稀疏点云;对所述完整稀疏点云进行点云稠密化处理,得到所述目标场景对应的完整稠密点云;根据所述完整稠密点云进行运动目标检测,得到所述目标场景中的运动目标。本发明可以提高运动目标检测的准确性。
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公开(公告)号:CN116610758A
公开(公告)日:2023-08-18
申请号:CN202310478299.0
申请日:2023-04-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明实施例涉及一种信息溯源方法、系统及存储介质,所述方法包括:从多个平台中获取同一类目标主题信息,并对所述目标主题信息进行预处理,得到目标文本;创建所述目标文本的目标图谱;对所述目标图谱进行实体链接处理,得到所述目标文本的发布者集合,所述发布者集合携带有所述目标文本的传播路径信息;对所述发布者集合进行溯源分析,确定所述目标主题信息的目标发布者。通过对多个平台上的主题信息进行跨平台、跨时空的追踪和分析,确定主题信息的起源、演变和传播路径,为用户提供全面的信息参考和决策支持,由此,可以实现多平台的信息溯源的技术效果。
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公开(公告)号:CN120068103A
公开(公告)日:2025-05-30
申请号:CN202510091627.0
申请日:2025-01-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本申请提供一种政务数据的访问控制方法、装置、设备和存储介质,该方法包括:接收目标对象发送的针对目标政务数据的政务数据访问请求;基于目标政务数据的属性信息,确定目标政务数据对应的重要程度值;属性信息包括敏感度、影响度、时效值和数据整合难度;基于目标对象的身份信息、政务数据访问请求的接收时间和目标政务数据对应的重要程度值,确定访问控制等级;基于访问控制等级对目标政务数据进行加密处理;向目标对象发送政务数据访问响应;政务数据访问响应中包括密文政务数据,密文政务数据用于目标对象进行解密处理,得到目标政务数据。采用本申请的技术方案,在保证政务数据的安全性和隐私性的前提下,实现了政务数据的访问控制。
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公开(公告)号:CN115034286B
公开(公告)日:2024-07-02
申请号:CN202210435266.3
申请日:2022-04-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应损失函数的异常用户识别方法和装置,其中,该方法包括:获取web系统的用户行为日志数据样本,并将用户行为日志数据样本向量化,得到无标签数据样本和有标签数据样本;进行数据预处理得到训练数据集;基于训练数据集的输入特征训练第一自编码器模型,并基于第一自编码器模型构造无标签数据样本损失函数和有标签数据样本损失函数;迭代优化第一自编码器模型并构造异常用户检测优化问题函数,得到第二自编码器模型;基于第二自编码器模型,对无标签数据样本进行异常点检测,以识别异常用户。本发明解决实际业务场景中,无标签数据中存在异常点,采用固定损失函数难以提高准确率,误报率高的技术问题。
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