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公开(公告)号：CN107038260A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710390469.4
申请日：2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种可保持titan实时数据一致性的高效并行加载方法，属于大数据处理领域；首先，将titan划分为7个并行工作的模块，清洗规则管理模块实时更新过滤规则；数据接收模块接收pieceOfData放入queue1中；数据清洗模块过滤合格数据放入queue2中；ID转换模块与高速索引模块交互，判断当前pieceOfData中的两个点与titan ID的对应关系是否存在与图数据库中；如果是，将titan内部ID属性与ID值替换点保存到pieceOfDataT中，放入到queue4中；否则，将未加载的点放入HashSet中，并将对应的pieceOfData放入queue3中；剩余数据加载模块多线程并行将pieceOfDataT加载到titan中；点加载模块负责将HashSet中点加入titan，将点与titan ID的对应关系加入高速索引模块。本发明每个模块独自或交互完成部分功能，从而实现整体上加载效率的提升。
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公开(公告)号：CN106095693A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610377594.7
申请日：2016-05-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor： 王啸 , 贺龙涛 , 玄世昌 , 张慧 , 杨武 , 曹首峰 , 苘大鹏 , 周立 , 于贺威 , 王大伟 , 李城龙 , 王秀文 , 卫冰洁 , 李晓倩 , 贺欣 , 袁媛 , 刘培朋 , 朱佳伟 , 刘阳
IPC: G06F12/02
CPC classification number: G06F12/023
Abstract: 本发明针对定长内存池中内存使用率偏低、不能动态调整内存池大小及其他内存管理方案不能很好的预防突发流量造成的内存抖动的问题，提出了一种面向非固定包长的无锁化多链内存管理方法。首先初始化动态可伸缩内存池，即程序初始化两个内存池管理数组，一个为快链的管理数组，另一个为满链和非满链的管理数组；然后初始化三个数组中指向可分配内存的指针为NULL；其次向申请内存的线程或进程提供相应的内存；最后回收线程或进程使用完的内存。
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公开(公告)号：CN103473509A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310462544.5
申请日：2013-09-30
Applicant: 清华大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供一种Android平台恶意软件自动检测方法，该Android平台恶意软件自动检测方法包括：S1.设定Android平台的敏感API数据集；S2.对待检测的应用程序进行逆向代码还原，得到该应用程序的逆向代码；S3.根据该敏感API数据集提取该逆向代码中的敏感API和包含网络地址信息的字符串；S4.根据该逆向代码绘制函数调用关系有向图，并根据该函数调用关系图、该提取的敏感API和字符串判断该应用程序是否为恶意软件。本发明能够自动的判断应用程序是否为恶意软件，并提高了Android平台下恶意软件的检测效率。
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公开(公告)号：CN114817485A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110078586.3
申请日：2021-01-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06K9/62
Abstract: 本发明实施例涉及一种非法集资线索识别方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取多个待进行非法集资线索识别的目标文本数据；基于预设的线索特征规则库从多个所述目标文本数据中确定疑似非法集资线索数据；将所述疑似非法集资线索数据输入至至少一个已训练的非法集资线索分类模型，得到至少一个预测参数；依据所述疑似非法集资线索数据与所述疑似非法集资线索数据对应的至少一个所述预测参数构建非法集资线索数据库。由此，可以提高从海量互联网数据中筛选非法集资线索数据的效率，以及提高最终筛选出的非法集资线索数据的准确性、全面性。
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公开(公告)号：CN113505221A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202010214386.1
申请日：2020-03-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 北京中科闻歌智安科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种企业虚假宣传风险识别方法、设备和存储介质。该方法包括：在目标企业对应的多个企业舆情文本中，提取疑似风险文本；在每个疑似风险文本中提取对应种类的风险特征，形成每个疑似风险文本对应的风险特征向量；将多个疑似风险文本分别对应的风险特征向量顺次输入预先训练的风险识别模型，使风险识别模型对每个疑似风险文本进行识别，并将识别为存在虚假宣传风险的疑似风险文本确定为风险文本；根据确定出的所有风险文本的信息，确定目标企业对应的虚假宣传风险强度值；如果虚假宣传风险强度值大于预设的风险阈值，则确定目标企业存在虚假宣传风险。本发明可以避免人工匹配规则的局限性，提升了虚假宣传风险识别的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107220892B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201710392181.0
申请日：2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06Q40/02
Abstract: 本发明公开了一种应用于海量P2P网贷金融数据智能预处理工具及方法，可以对海量P2P网贷金融数据在存储到标准金融业务数据库之前，进行准确、高效地预处理，确保数据的准确性及有效性，从而建立P2P网络借贷平台有效监测机制，有效加强对P2P网络借贷平台的监管。预处理包括建立有效性及完整性校验规则，实现入库前的数据校验；以及数据分类、数据去重、数据修正、数据转换、状态计算，实现入库前的数据处理；最终将数据加载入标准金融业务数据库。
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公开(公告)号：CN107194677B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201710392057.4
申请日：2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种比特币区域流向的统计方法，首先统计所有的交易所、矿池、赌博及比特币交易服务等主要的交易场所，并统计这些场所所属的国家及地区，然后搜集这些交易所的所有的钱包地址。然后根据区块链，查找某区块链中的所有的交易hash，根据该hash找到对应的具体交易信息，该信息中会包含交易双方的交易地址，根据交易地址所属的国家区域，可以分析出该交易属于哪个国家及地区的交易。本发明为监测比特币的区域流向提供一种可行的方案；本发明方法具有很广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN107194677A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710392057.4
申请日：2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种比特币区域流向的统计方法，首先统计所有的交易所、矿池、赌博及比特币交易服务等主要的交易场所，并统计这些场所所属的国家及地区，然后搜集这些交易所的所有的钱包地址。然后根据区块链，查找某区块链中的所有的交易hash，根据该hash找到对应的具体交易信息，该信息中会包含交易双方的交易地址，根据交易地址所属的国家区域，可以分析出该交易属于哪个国家及地区的交易。本发明为监测比特币的区域流向提供一种可行的方案；本发明方法具有很广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN104135474A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410343212.X
申请日：2014-07-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种基于主机出入度的检测网络异常行为的方法，从全新的角度提出了一种主机属性判定，攻击检测方法，在技术难度较低，资源耗用较小的情况下能够实现一定量种类的网络行为检测，异常行为监测。首先定义度、出度和入度；其中，度是四元组连接的数量；出度是指主机向其他主机发出的四元组连接的数量；入度是指主机接收其他主机的四元组连接的数量；该方法根据主机的出入度比例是否超出已知范围，以实现网络异常行为的检测；不同业务主机的出入度比例范围不同。
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公开(公告)号：CN116702022A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310512618.5
申请日：2023-05-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor： 李林 , 李美燕 , 王秀文 , 崔雨涵 , 陈鹏云 , 杨菁林 , 徐丹丹 , 秦韬 , 郭富民 , 刘志丞 , 李娅强 , 曾宣玮 , 张栋 , 王峰 , 李政达 , 李东明 , 秦恺
IPC: G06F18/241 , G06F18/23 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明实施例涉及一种商品分类模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：根据特征提取模型提取商品集合中每个商品的第一特征，得到第一特征集合，所述第一特征用于表征所述商品的商品特征和所述商品对应的企业特征；对所述第一特征集合进行聚类处理，得到多个簇，每个所述簇中包含多个所述第一特征；从每个所述簇中提取多个目标第一特征，得到目标第一特征集合；根据所述目标第一特征集合对第一初始模型进行训练，得到训练好的商品分类模型。由此，可以实现通过商品特征和企业特征结合进行分类模型的训练，提高了分类的准确度，且对训练的特征进行了筛选，提高模型训练效率。
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