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公开(公告)号：CN114783046A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210195641.1
申请日：2022-03-01
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于CNN和LSTM的人体连续性动作相似度评分方法，将标准动作视频和待测动作视频进行关键帧对齐，得到相应的动作序列帧集合。对标准动作序列帧集合和待测动作序列帧集合中的每帧分别使用卷积神经网络进行人体关键点的检测，将得到人体关键点坐标信息转换为人体关键夹角信息。将每个视频得到的关键夹角序列送入循环神经网络中，将得到每个视频的人体连续性动作特征向量。对标准动作视频和待测动作视频的人体连续性动作特征向量进行距离计算并转换为动作相似性评分。本发明可针对与动作标准性相关比赛给出比赛成绩。可代替或辅助动作标准性相关比赛的裁判进行评分。
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公开(公告)号：CN112769713B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202011628563.7
申请日：2020-12-31
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: H04L12/851 , H04L29/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于多个匹配引擎的结果加权的HTTPS流量应用分类方法，属于网络数据识别处理技术领域。本发明方法构建规则文件层、识别引擎层和结果聚合和比对层，依据输入的五元组规则文件、正则规则文件、固定位置规则文件、负载长度规则文件、SNI规则文件、客户端证书规则文件和服务端证书规则文件构建相应的匹配引擎，对捕获的HTTPS流量调用各匹配引擎进行识别，根据识别结果数目计算各匹配引擎的命中概率和最终应用分类命中概率，从而获得相应的应用类别。本发明以多维度对HTTPS流量进行分类识别，对分类结果加权求和已获得最终应用分类结果，能实现对企业内网、互联网流量的HTTPS流量的精准分类的要求。
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公开(公告)号：CN112699410A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011643576.1
申请日：2020-12-31
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06F21/62 , G06F16/583 , G06F16/538 , G06F16/51
Abstract: 本发明提供了一种基于安全标签的海量图数据细粒度访问控制方法，属于海量数据处理领域。本发明方法包括：在图数据的点/边/属性存储结构和用户信息中，增加安全标签，用于确定访问所需的安全要求，安全标签无需预先定义，在数据生成或者安全设计完成后设置；在进行图数据查询时，将用户安全标签和点/边/属性数据的安全标签进行比较，以判断用户是否有权限访问该数据。本发明的安全标签支持逻辑表达式表示，采用点、边、属性三级粒度安全标签，实现了不同粒度的安全访问控制；本发明还采用位运算加速安全标签逻辑计算和点/边/属性数据的过滤计算。本发明方法在不牺牲图数据访问性能的同时，大幅度提升了海量图数据访问的安全性。
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公开(公告)号：CN112685419B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202011622773.5
申请日：2020-12-31
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/23 , G06F16/2458 , G06F16/27 , G06F9/54
Abstract: 本发明公开了一种可保持janusGraph实时数据一致性的高效并行加载方法，属于分布式图数据库领域，首先构建分布式结构；创建两个空的分布式队列；然后，实时接收数据并解析后存入队列一中；数据处理模块逐条取出，调用分布式索引模块中存在对应ID的数据加载到图数据库中，并将无法调用ID的点的唯一标志存入队列二中，点处理模块判断能否获取各标志对应的ID，如果能，则继续获取下一个进行判断；否则，将各标志加载到图数据库中，并产生对应的ID；同时将S与ID的对应关系保存；集群管理模块找寻主节点，并对各子节点分发任务，各子节点并行处理各自的分布式队列分区中的数据。本发明保证数据一致性的同时提高实时数据的并行加载。
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公开(公告)号：CN112822649A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202011643687.2
申请日：2020-12-31
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于非完整信令数据的用户身份信息关联实现方法，属于通信数据处理技术领域。本发明的目的是解决在只有上行或下行通信信令消息的情况下，用户身份信息识别、提取和关联的问题。本发明方法包括：对捕获的上行或下行通信信令数据解码提取元数据，将元数据输入会话定时器和状态机，会话定时器对每个不同会话绑定一个定时器，根据通信流程设置会话超时时间，状态机检测通信流程阶段，提取关联用户身份信息的元数据；采用LRU缓存会话元数据，当会话超时时输出关键数据。通过本发明方法可以最大程度实现非完整上下行用户身份信息的关联，在通信领域具有广泛的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114579805B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210195639.4
申请日：2022-03-01
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06F16/783 , G06F16/78 , G06F16/71 , G06V20/40 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于注意力机制的卷积神经网络相似视频检索方法包括：检索视频的关键帧抽取，使用块结构思想代替连续结构思想。视频关键帧图像处理，引入去纯色算法和增强图像整体与局部特征。关键帧特征提取，使用改进的ResNet‑50对关键帧特征提取。检索视频关键帧特征相似检索，引入Faiss检索。帧间结果后处理，引入矫正机和Softmax机制。本发明主要解决了大规模相似视频检索的时间与精度问题，在不降低精度的同时有效的降低了检索时长，大幅度的提升了视频的检索性能。
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公开(公告)号：CN115226155A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210791759.0
申请日：2022-07-05
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明是一种移动通信基站和核心网间透明数据注入设备及方法，属于移动通信技术领域。本发明设备包括网络拓扑分析模块以及中间设备；中间设备上设置模拟基站模块、模拟核心网模块和信令数据修改构造模块。本发明方法首先采集网卡上的流量数据，获取合适的网络拓扑结构；然后构建中间系统，对于基站模拟核心网功能，对于核心网模拟基站功能，向核心网注入数据时，修改协议字段，按规则重新编码，构造新数据包，将数据注入到基站和核心网之间。数据注入后，对核心网和移动通信基站间的原始通信无任何影响。本发明同时满足了移动通信基站和核心网的通信要求，实现技术难度适中，注入效率高，极大节省了成本，能满足多种场景需求。
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公开(公告)号：CN114565878A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210195633.7
申请日：2022-03-01
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/22 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种支持类别可配置的视频标志物检测方法，属于视频数据分析领域。本发明将目标视频标志物进行标志物特征提取，对提取的目标视频标志物特征构建特征索引文件。对待检测的视频进行标志物的目标检测与定位，将检测出的视频标志物进行特征提取，对检测出的视频标志物特征与构建的目标视频标志物特征索引文件进行特征匹配，通过特征匹配后的距离阈值判断检测出的视频标志物是否为目标视频标志物。本发明采用对视频标志物智能检测的审核方式代替了人工视频审核方式，解决了现有的违规视频审核方式的自动化程度低，过分依赖人工等技术问题。有效的提高了视频审核的效率，降低了视频审核的人力物力的成本。
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公开(公告)号：CN109739515B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201811635956.3
申请日：2018-12-29
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种应用于互联网移动应用基础数据上报方法，属于移动终端技术领域。本发明通过对移动应用商店的原生移动应用数据进行整理，在管理侧制定出移动应用基础数据上报接口和移动应用数据更新接口，移动应用商店通过调用相应的接口将移动应用基础信息或变更信息上报给管理侧系统，管理侧系统对数据进行核验，将核验结果返回给移动应用商店，实现APP上架或更新。本发明实现了一种规范的移动应用上报接口和更新接口，保证了用户使用应用软件的安全性，同时管理侧系统收集到所有应用商店的移动应用基础数据，可进一步对移动应用基础数据进行计算、分析和统计。
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公开(公告)号：CN112685419A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011622773.5
申请日：2020-12-31
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/23 , G06F16/2458 , G06F16/27 , G06F9/54
Abstract: 本发明公开了一种可保持janusGraph实时数据一致性的高效并行加载方法，属于分布式图数据库领域，首先构建分布式结构；创建两个空的分布式队列；然后，实时接收数据并解析后存入队列一中；数据处理模块逐条取出，调用分布式索引模块中存在对应ID的数据加载到图数据库中，并将无法调用ID的点的唯一标志存入队列二中，点处理模块判断能否获取各标志对应的ID，如果能，则继续获取下一个进行判断；否则，将各标志加载到图数据库中，并产生对应的ID；同时将S与ID的对应关系保存；集群管理模块找寻主节点，并对各子节点分发任务，各子节点并行处理各自的分布式队列分区中的数据。本发明保证数据一致性的同时提高实时数据的并行加载。
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