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公开(公告)号：CN119248756A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202410841003.1
申请日：2024-06-26
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/25 , G06F8/71
Abstract: 本发明实施例公开了一种数据校验方法、装置、设备和存储介质，其中，方法包括：在接收到校验配置指令的情况下，在预设界面中显示初始校验配置表；针对初始校验配置表中的每个待配置项，根据配置填充操作生成待配置项对应的配置结果，根据多个待配置项的配置结果得到目标校验配置表；基于目标校验配置表对待校验数据片段进行数据校验，生成待校验数据片段对应的目标校验结果。本发明实施例的技术方案解决了现有数据校验技术中数据校验规则修改难度高，无法适应业务需求的问题，可以通过对校验配置表自定义校验规则，并基于编辑出的配置表进行数据校验，无需对底层代码的修改，降低校验规则修改难度，提高数据校验的适用性。
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公开(公告)号：CN119027730A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411109944.2
申请日：2024-08-13
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06V10/54 , G06V10/80
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，尤其提供一种图像类别的检测方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取待检测图像；利用风格分类模型对所述待检测图像进行分类，得到所述待检测图像的第一目标类别，所述第一目标类别包括真实风格类别或者非真实风格类别；将所述第一目标类别对应的图像检测模型作为目标检测模型；利用所述目标图像检测模型对所述待检测图像进行检测，得到所述待检测图像的第二目标类别，所述第二目标类别包括生成类别或者非生成类别。由于先利用风格分类模型判断出待检测图像的风格类别后，再根据风格类别送入对应的图像检测模型判断待检测图像是不是生成类图像，提升了图像类别检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118964841A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410979874.X
申请日：2024-07-19
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/2431
Abstract: 本公开提供了一种信息检测方法及电子设备，所述方法包括响应于确定信息数据满足预设条件，获取信息数据；采用预设数据库或多个精调模型对所述信息数据进行信息情感判定，得到所述信息数据的情感标签及所述情感标签对应的情感分值；根据所述情感分值确定所述信息数据的检测结果。本申请通过对信息数据进行多个精调模型的判定，得到信息数据的情感标签及所述情感标签对应的情感分值，从而得到检测结果，通过本申请得到检测结果更加精确且通过模型自动得到结果无需人工研判。
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公开(公告)号：CN118897836A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411088050.X
申请日：2024-08-08
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/951 , G06F16/36 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种异常数据的关联分析方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括获取第一类异常数据和第二类异常数据；根据第一类异常数据构建初始异常数据情报网；从第一类异常数据中提取关联要素，根据关联要素分析第一类异常数据和第二类异常数据之间的关联关系；根据关联关系将第二类异常数据在初始异常情报网中进行拓展，得到拓展后异常数据情报网。本发明的技术方案提供一种异常数据的关联分析方法，为有效提高异常数据的应对效率和精准度提供了支撑。
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公开(公告)号：CN118885895A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410913208.6
申请日：2024-07-09
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
IPC: G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/21 , G06F18/10 , G05B23/02
Abstract: 本公开提供了一种基于数字孪生的故障智能诊断方法及电子设备，所述方法包括获取信息系统中各模块的第一关键指标；确定信息系统中业务流程的业务流环节，基于数字孪生技术构建业务流环节与第一关键指标的映射关系；分析第一关键指标确定异常关键指标，以及基于映射关系确定异常关键指标对应的业务流环节；根据异常关键指标和相应的业务流环节，诊断业务流环节的故障原因。本申请通过对信息系统中多模态的数据进行收集和分析判断，对故障问题进行智能诊断与处理，大大提升了系统运营运维的整体效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118784358A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411096200.1
申请日：2024-08-09
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于深度数据包检测的串行封堵方法、设备和介质。其中，方法应用于串行封堵设备，串行封堵设备至少包括网卡、收包转发模块以及业务封堵模块，该方法包括：根据所述收包转发模块生成网卡内至少两个流量包的数据包信息组；基于所述收包转发模块确定所述数据包信息组内经过预设封堵规则检测的至少一个数据包信息；根据所述业务封堵模块的封堵线程对目标流量包的进行封堵处理，其中，所述目标流量包对应于通过所述检验的所述数据包信息。本发明实施例可减少网络数据包的处理和转发的响应时间，提高流处理效率，可保障业务的实时性。
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公开(公告)号：CN118748601A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410775329.9
申请日：2024-06-17
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种异常流量的拦截方法、装置、设备、介质及产品，其中，该方法包括：在接收到账户登录请求时，确定账户登录请求中的待认证账户的账户类型；若待认证账户对应于异常账户类型，则确定与待认证账户对应的流量拦截阶段，以及与待认证账户对应的目标处理设备；基于目标处理设备，在流量拦截阶段对待认证账户进行异常流量拦截。通过账户所处的不同使用阶段确定不同的流量拦截阶段，以更加有针对性的对账户进行异常流量的拦截，实现了在检测到账户异常时及时对账户的异常流量进行拦截，从而降低账户使用过程中的安全隐患的问题。
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公开(公告)号：CN118747378A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410822594.8
申请日：2024-06-24
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
Inventor： 张赫男 , 阿曼太 , 徐聪 , 袁林 , 邸学锋 , 马洪彬 , 窦晶 , 贾立军 , 米胜山 , 范晓波 , 刘道林 , 姜双双 , 智斌 , 雷小创 , 刘新鹏 , 张朕 , 傅强 , 王杰 , 杨满智 , 金红 , 陈晓光 , 胡兵
IPC: G06F21/62
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，尤其提供一种隐私泄露检测方法、电子设备和存储介质，该方法包括：利用eBPF程序获取至少一个应用程序的初始多模态数据，其中，初始多模态数据包括：网络数据和内核数据；将初始多模态数据输入至预先训练的检测模型中，得到隐私泄露参数；基于隐私泄露参数判断应用程序是否发生隐私泄露。由于，利用多模态数据进行隐私泄露检测，覆盖所有可能的隐私泄露情况，有效识别潜在的全方面的隐私泄露风险，保证用户数据安全。
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公开(公告)号：CN118656301A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410837210.X
申请日：2024-06-26
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
IPC: G06F11/36 , G06F21/57 , G06F21/53 , G06V10/20 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N20/00 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供一种基于计算机视觉和机器学习的沙箱自动化测试方法，包括：收集沙箱终端的操作录像数据，并根据时间戳保存录像数据的屏幕布局信息文件和操作标记序列文件；将录像数据切分为若干场景的操作切片，对切片进行抽帧，对抽取的每一帧图像进行预处理，通过特征提取算法和屏幕布局信息文件提取预处理后图像中的特征元素；将提取的特征元素输入计算机视觉网络模型中进行训练，构建可操作元素分类模型，可操作元素分类模型识别录像数据中的可操作元素，将可操作元素输入机器学习模型中进行自监督学习训练，构建业务场景识别模型，业务场景识别模型根据收集的录像数据输出预测结果进行自动化测试。本发明提供了一种全面、可靠的自动化工具。
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公开(公告)号：CN118316734A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410733605.5
申请日：2024-06-07
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，公开了一种异常账户的管控方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：在接收到当前注册账户的原始注册数据时，确定与当前注册账户对应的待使用数据；对待使用数据进行数据聚合处理得到至少一个聚合结果，并确定各聚合结果对应的账户注册风险类型；获取与账户注册风险类型关联的历史注册数据，并基于历史注册数据确定账户注册风险类型对应的风险等级；获取当前的账户管控规则，并根据账户管控规则和风险等级，对当前注册账户进行账户管控。通过在账户注册阶段即确定注册账户是否为异常账户，并对异常账户进行账户管控的方式，实现了有效对常账户的申请进行管控，并从根源上减少异常账户进行不合规行为的效果。
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