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公开(公告)号：CN111815425A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010731651.3
申请日：2020-07-27
Applicant: 上海观安信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于实体嵌入的用户信用风险等级判定方法，包括数据提取，对数据集中需要进行离散化的连续型变量进行分箱，形成对应的离散型变量特征；以每个用户为对象，利用神经网络对离散型特征进行向量训练，将离散特征向量化，构建成实体向量；然后以用户为对象，将每个离散型特征对应的实体向量、连续型变量进行拼接，得到用户维度的数据特征向量数据集data3；利用textCNN算法构建用户信用风险等级判定模型；用户信用风险等级预测，选取预测集用户ID，经实体嵌入后输入分类模型，从而对预测集用户的风险等级进行预测。
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公开(公告)号：CN111159508A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911406458.6
申请日：2019-12-31
Applicant: 上海观安信息技术股份有限公司
IPC: G06F16/906
Abstract: 本发明提供一种基于算法多样性的异常检测算法集成方法，包括以下方法：S01.使用多个异常检测算法建立多个基础训练器，分别对样本集进行预测，并对预测结果进行处理生成伪标签；S02.针对每个基础训练器，计算其预测结果与伪标签的相关系数；S03.对所有异常检测算法进行分类；S04.对每个分类，选取相关系数最高且高于设定阈值的TOPN算法，建立算法组合；S05.使用算法组合进行异常检测，输出异常点。本专利将有监督学习的多样性模型集成思想引入异常检测中，提出将异常检测算法按照算法的实现机制分类，选用归属不同分类的算法进行集成，提高集成方案对不同局部分布异常点的预测精度。
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公开(公告)号：CN110995937A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911201600.3
申请日：2019-11-29
Applicant: 上海观安信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种被骚扰用户的识别方法，所述方法包括：1)、获取用户通话数据和短信数据；2)、对用户通话数据和短信数据进行统计，基于统计数据生成所述用户对应的陌生号码通话特征、陌生号码短信特征、交往圈通话特征、交往圈短信特征；3)、根据所述用户对应的陌生号码通话特征、陌生号码短信特征、交往圈通话特征、交往圈短信特征以及所述用户是否被骚扰的标签生成训练样本，所述利用所述训练样本组成的训练集训练目标支持向量机模型；并利用所述目标支持向量机模型识别待识别用户是否属于被骚扰用户。本发明提供了一种被骚扰用户的识别装置。应用本发明实施例，可以提高识别的准确率。
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公开(公告)号：CN110784469A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911044777.7
申请日：2019-10-30
Applicant: 上海观安信息技术股份有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提供了一种通过识别伪造MAC地址识别异常登录的方法，所述方法包括：1)、获取待识别账号对应的MAC地址；2)、利用信息熵算法，获取每一个MAC地址的信息熵；3)、将值小于预设阈值的信息熵对应的MAC地址的集合作为第一异常MAC集合。本发明还提供了一种通过识别伪造MAC地址识别异常登录的系统。应用本发明，可以判断出信息熵较低的MAC地址为异常MAC地址。
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公开(公告)号：CN110766091A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911049749.4
申请日：2019-10-31
Applicant: 上海观安信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种套路贷团伙的识别方法及系统，方法包括：1)、获取套路贷运行过程中涉及到的特征数据；2)、将特征数据中包含的关键词作为节点，根据各个节点间的关系构建包括各个节点的关系图；3)、将关系图中的节点中的非人物节点收缩至对应于非人物节点的人物节点中；4)、根据各个人物节点之间边的类型确定边的权重的大小，将关系图划分为若干个节点集；5)、针对每一个节点集，将节点集与预先确定的套路贷犯罪分子的数据的重合程度，获取节点集中的节点为套路贷团伙成员的概率，并将概率大于预设阈值的节点集对应的人物作为套路贷团伙成员。应用本发明实施例，可以根据现有的套路贷犯罪分子的数据识别与对应的套路贷团伙。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110766091B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN201911049749.4
申请日：2019-10-31
Applicant: 上海观安信息技术股份有限公司
Abstract: 团伙。本发明实施例提供了一种套路贷团伙的识别方法及系统，方法包括：1)、获取套路贷运行过程中涉及到的特征数据；2)、将特征数据中包含的关键词作为节点，根据各个节点间的关系构建包括各个节点的关系图；3)、将关系图中的节点中的非人物节点收缩至对应于非人物节点的人物节点中；4)、根据各个人物节点之间边的类型确定边的权重的大小，将关系图划分为若干个节点集；5)、针对每一个节点集，将节点集与预先确定的套路贷犯罪分子的数据的重合程度，获取节点集中的节点为套路贷团伙成员的概率，并将概率大于预设阈值的节点集对应的人物作为套路
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公开(公告)号：CN111754338B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202010615836.8
申请日：2020-06-30
Applicant: 上海观安信息技术股份有限公司
IPC: G06F17/00 , G06Q40/02 , G06F16/951 , G06F16/958
Abstract: 伙，兼顾了套路贷网站识别的广度和深度。本发明公开了一种套路贷团伙识别方法及系统，包括构建套路贷网站识别模型；根据套路贷网站黑名单库，获取套路贷网站的主要特征，并利用网络爬虫技术，爬取更多疑似套路贷网站的页面内容，并通过所述的套路贷网站识别模型进行识别，然后将识别为套路贷网站放入黑名单库中，得到新的黑名单库；针对新的黑名单库，通过套路贷网站的特征数据构建关系图，计算出每个特征节点所在的连通子图以及连通子图的节点数，最终识别团伙。本发明结合犯罪分子即贷款网站层面构建特征，挖掘潜在套路贷网站，并(56)对比文件冯胥睿瑞;刘嘉勇;程芃森.基于特征提取的恶意软件行为及能力分析方法研究.信息网络安全.2019,(12),78-84.杨奎河;刘智鹏.基于BERT-BiLSTM的短文本情感分析.信息通信.2020,(06),86-87.王庆广等.基于爬虫的有害网站发现与判别系统的实现《.信息网络安全》.2012,(第08期),
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公开(公告)号：CN111754337B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202010610974.7
申请日：2020-06-30
Applicant: 上海观安信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种信用卡养卡套现团体识别方法及系统，本发明依托于完善的银行、运营商及公安机关数据，使用均值移动聚类算法(MSC)识别出存在信用卡养卡套现的用户及作案人员，并通过知识图谱强大的特征挖掘能力找出与其关联的关键成员、重要成员，从而挖掘出犯罪团伙。本发明为银行及公安部门进行信用卡养卡套现犯罪活动的侦查提供了一个具有指导性和实践性的方案，为打击犯罪活动提供了有力的线索和证据，有利于信用卡行业的健康发展，并能在一定程度上遏制“洗钱”等不法行为的来源。(56)对比文件杨静等.基于聚类分析检索团伙多起犯罪的迭代算法《.计算机与现代化》.2013,(第01期),张芸芸等.基于Neo4j图谱的信用卡欺诈检测《.信息与电脑(理论版)》.2018,(第21期),凡友荣等.基于知识图谱的电信欺诈通联特征挖掘方法《.计算机应用与软件》.2019,第36卷(第11期),Omar Alonso.Social Knowledge GraphExplorer《.Proceedings of Proceedings ofthe 42nd International》.2019,Rutu Shukla等.A Survey Paper on MeanShift Algorithm to《.Second InternationalConference on Smart Systems and InventiveTechnology (ICSSIT 2019)》.2020,
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公开(公告)号：CN111814436B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202010731634.X
申请日：2020-07-27
Applicant: 上海观安信息技术股份有限公司
IPC: G06F40/151 , G06F40/216 , H04L67/02 , H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种基于互信息和熵的用户行为序列检测方法，基于web系统操作日志数据，根据用户行为序列，通过互信息及熵获得专业行为序列库，再通过行为序列的波动检测疑似异常用户的过程，一方面，该方法是一种无监督的方法，适应性较强，不需要业务经验，能够很快获得网站的专有行为序列库；另一方面，通过比较两个周期内行为序列库中行为序列的波动，从异常检测的目的出发，能够快速定位包含“未登录”或“热度”过高的行为序列的疑似异常用户，准确率较高，适应性、时效性较强，灵活性较高。
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公开(公告)号：CN111666414B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202010537941.4
申请日：2020-06-12
Applicant: 上海观安信息技术股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F18/214 , G06F40/151 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种敏感数据检测云服务的方法及云服务平台，包括以下步骤：S01.企业上传训练样本，通过服务方开放的数据接口，企业将训练样本上传到服务方；S02.服务方使用训练样本进行模型训练，得到Bert+BiLSTM分类模型；S03.服务方使用Bert+BiLSTM分类模型对互联网文档进行预测，得到预测结果；S04.服务方将预测结果中的疑似文档返回给企业。本发明使用云服务的形式为企业提供敏感数据检测服务，降低企业获得服务的成本和门槛，避免重复投资；使得大中小型企业均可通过该服务获得相同标准的检测服务，整体提高网络数据的安全性，具有重大社会意义。
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