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公开(公告)号：CN112118600A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010987420.9
申请日：2020-09-18
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04W28/02
Abstract: 本发明实施例公开了一种5G独立组网SA架构下的流量牵引系统，该系统主要包括：流量牵引模块，用于将流量牵引请求传输给5G网络控制面网元模块；5G网络控制面网元模块，用于根据流量牵引请求对已有的上网策略进行更新，并在确定接收到指定终端的业务请求时，向指定终端发送指定UPF网元的地址，以使指定终端根据地址确定指定UPF网元，并通过指定UPF网元进行网络连接。针对5G网络数据流量爆发式增长的现状，基于一定策略将指定终端流量牵引到指定UPF，5G网络下数据采集分析提供了基础数据，降低了数据采集分析实现的成本和难度，提高了数据采集、检测分析的效率和灵活性。
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公开(公告)号：CN112055307A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010987639.9
申请日：2020-09-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 恒安嘉新(北京)科技股份公司
Inventor： 邹学强 , 张宝山 , 徐昕白 , 金红 , 杨满智 , 雷正朝 , 姜松浩 , 刘长永 , 陈晓光 , 蒋凌云 , 陈悦 , 庞韶敏 , 梁彧 , 田野 , 傅强 , 王杰 , 蔡琳
Abstract: 本发明实施例公开了一种位置信息的上报、UPF的重选方法、装置、设备及介质。其中，位置信息的上报方法包括：应用客户端响应于用户终端UE的会话建立成功指令，获取用户终端的位置信息；应用客户端经由应用信息传输路径将位置信息上报至应用网元AF，应用信息传输路径中包括：中心用户面功能实体UPF和应用服务器；其中，位置信息用于指示AF确定与应用客户端匹配的本地UPF，并将本地UPF提供给应用客户端。本发明实施例的方案，实现了在5G网络环境下，AF可以准确地获取到用户终端的位置信息，为后续UPF的重选提供依据。
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公开(公告)号：CN112016606A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010844945.7
申请日：2020-08-20
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
Abstract: 本发明公开了一种应用程序APP的检测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取待检测APP的待检测图像以及待检测APP匹配的待检测证书信息；计算待检测图像与正版图像数据库中各正版图像之间的图像相似度；根据图像相似度的计算结果确定目标正版APP；根据待检测证书信息与目标正版APP的正版证书信息的对比结果确定待检测APP的应用类型。本发明实施例的技术方案可以解决现有APP检测方法的局限性，提高了APP检测方法的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN111478861A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010254366.7
申请日：2020-04-02
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
IPC: H04L12/851 , H04L12/859 , H04L29/12 , H04L29/06 , G06K9/62
Abstract: 本公开实施例公开了一种流量识别方法、装置、电子设备、及存储介质，方法包括：获取网络中未确定所属应用程序的数据流作为未知数据流；回溯多个不包含域名信息且已确定所属应用程序的数据流作为多个参考数据流；分别计算所述多个参考数据流与所述未知数据流之间的相似度，以确定最大相似度、以及所述最大相似度对应的参考数据流；若所述最大相似度大于或等于预定相似度阈值，则确定所述未知数据流的所属应用程序，与所述最大相似度对应的参考数据流的所属应用程序相同。本公开实施例的技术方案能够提高识别恶意流量的准确性和精度。
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公开(公告)号：CN114745739B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210315098.4
申请日：2022-03-28
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
IPC: H04W24/04
Abstract: 本发明实施例公开了一种异常匹配检测方法、装置、计算机设备及介质。其中，该方法包括：对所获取的全量话单数据进行预处理获得话单数据；通过预先配置的检测规则对所述话单数据进行异常检测，得到异常匹配结果；将所述异常匹配结果以文件的形式进行输出。本发明实施例，解决了终端设备配置多张物联网卡进行异常检测的问题，实现了对异常物联网卡检测能力的增强，减少了物联网卡的异常使用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114821034B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210325006.0
申请日：2022-03-29
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/32
Abstract: 本发明实施例公开了一种目标检测模型的训练方法、装置、电子设备及介质，其中，该方法包括：获取多组训练样本数据，其中，所述训练样本数据包括样本图像以及所述样本图像对应的目标锚框信息；基于所述目标锚框信息确定自适应锚框信息；将所述自适应锚框信息对预先建立的初始化模型的原始锚框信息进行替换，得到自适应锚框模型，其中，所述自适应锚框信息对应的锚框数量少于所述原始锚框信息对应的锚框数量；基于所述多组训练样本数据，对所述自适应锚框模型进行训练，得到小目标检测模型。本申请的技术方案可以在小目标检测模型训练中有效减少锚框数量的使用，从而能够减少训练时间。
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公开(公告)号：CN114090650B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202111325163.3
申请日：2021-11-10
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F18/214
Abstract: 本发明实施例公开了一种样本数据识别方法、装置、电子设备及存储介质。该样本数据识别方法，具体可以包括：对原始样本数据进行初步筛选，得到待识别样本数据；根据所述待识别样本数据的数据内容与所述待识别样本数据进行数据交互，得到所述待识别样本数据的数据交互结果；对所述待识别样本数据的数据交互结果进行多维度识别，得到所述待识别样本数据的多维度待识别特征数据；根据所述多维度待识别特征数据确定所述待识别样本数据的识别结果。本发明实施例的技术方案能够对样本数据进行精准识别，从而提高样本数据识别的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN114363463B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202111521013.X
申请日：2021-12-13
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
IPC: G06F21/31 , H04M3/22 , H04W12/128
Abstract: 本发明实施例的技术方案公开了一种电话诈骗人员识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取目标号码的目标通信数据，并根据目标通信数据确定目标号码是否为电话诈骗号码；如果目标号码为电话诈骗号码，则根据目标通信数据进行关联度计算，得到与目标号码关联的疑似诈骗人员号码；获取疑似诈骗人员号码的通信反馈数据，并根据通信反馈数据进行验证，确定疑似诈骗人员号码是否为电话诈骗人员。该方法可以根据电话诈骗号码挖掘出电信诈骗人员，从而有效切断诈骗链条，降低合法用户受到诈骗的可能，保护合法用户的财产安全。
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公开(公告)号：CN112491974B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202011255622.0
申请日：2020-11-11
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
IPC: H04L67/025 , G06F16/954 , G06F40/166 , G06F3/04842 , G06F3/0488
Abstract: 本发明实施例公开了一种远程浏览方法、装置、存储介质、终端设备及服务器。所述方法包括：响应于远程浏览事件被触发，获取远程浏览服务端的文本输入控件的属性信息；基于所述文本输入控件的属性信息创建目标虚拟控件；获取用户在目标虚拟控件中输入的文本信息，并将文本信息发送至所述远程浏览服务端；获取所述远程浏览服务端发送的所述文本信息的响应消息，并显示所述响应消息。本发明实施例提供的技术方案，不仅可以使用户基于客户端习惯性的输入法，快速、安全地进行远程浏览，有效提高了用户体验，而且在远程浏览服务端无需安装桌面系统，在同等硬件资源的情况下，可为更多的终端用户提供远程浏览的服务，降低了远程服务的硬件资源消耗。
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公开(公告)号：CN114374769B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202111452214.9
申请日：2021-12-01
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
IPC: H04M3/22
Abstract: 本发明实施例公开了一种异常号码的获取方法及装置，该方法包括：根据第一预设时间内至少一个用户号码的通话记录，以及第一前置筛选条件，获取至少一个用户号码中，满足第一前置筛选条件的备选用户号码；根据第二预设时间内备选用户号码的通话记录，以及预训练完成的异常号码识别模型，获取备选用户号码中的异常用户号码；根据后置筛选条件，对异常用户号码进行筛选。本发明实施例提供的技术方案，实现了基于异常号码识别模型获取存在异常行为的用户号码，前置筛选条件减少了输入至异常号码识别模型中的用户号码数量，提高了异常号码识别模型的识别效率，后置筛选条件在不影响异常识别模型的识别结果的前提下，提高了异常号码的获取准确性。
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