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公开(公告)号：CN108429649B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201810244277.7
申请日：2018-03-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种基于多次单类型采集结果的综合异常判断系统，涉及网络预警技术领域。所述系统包括：阈值生成单元和异常判断单元；所述阈值生成单元，在从被采集系统上获取到的采集数据的基础上，计算判断阈值；所述异常判断单元，在所述判断阈值和所述采集数据的基础上，判断被采集系统运行是正常还是异常。本发明所述系统对采集到的数据进行多种方式进行判断，从而在不接触被监测系统后台日志或硬件数据的情况下准确识别出被检测系统的运行状况，解决了因使用平均值计算抗干扰性太弱，固定阈值判断性能太差，阈值波动范围设置方案单一且低效的问题。
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公开(公告)号：CN108429649A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810244277.7
申请日：2018-03-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L12/24
CPC classification number: H04L41/0631 , H04L41/064
Abstract: 本发明公开了一种基于多次单类型采集结果的综合异常判断系统，涉及网络预警技术领域。所述系统包括：阈值生成单元和异常判断单元；所述阈值生成单元，在从被采集系统上获取到的采集数据的基础上，计算判断阈值；所述异常判断单元，在所述判断阈值和所述采集数据的基础上，判断被采集系统运行是正常还是异常。本发明所述系统对采集到的数据进行多种方式进行判断，从而在不接触被监测系统后台日志或硬件数据的情况下准确识别出被检测系统的运行状况，解决了因使用平均值计算抗干扰性太弱，固定阈值判断性能太差，阈值波动范围设置方案单一且低效的问题。
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公开(公告)号：CN116935117A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310887423.9
申请日：2023-07-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06V10/764 , G06V10/56
Abstract: 本发明涉及标志物检测系统领域，尤其为一种复杂场景下特定标志物检测系统，包括：收集模块：用于通过网络爬虫技术对特定标志物图片进行收集，获得特定标志物图片；处理模块：用于对收集模块收集的特定标志物图片进行图片预处理，获得预处理数据；分类器训练模块：用于根据处理模块处理得到的预处理数据进行模型训练，得到自动分类模型；分类模块：用于连接自动分类模型，对特定标志物图片进行分类。本发明通过颜色和形状的标志物检测算法，从色彩增强、颜色分割和形状分类三个方面提高特定标志物检测系统算法的鲁棒性，通过比较RGB和HSV颜色分割效果，选取效果更好的HSV颜色分割，在形状分类中不仅仅使用简单的SVM模型训练而且同时使用Contourlet变化提高算法的鲁棒性使的算法预测效果更好，保证出现差错在系统允许的范围内。
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公开(公告)号：CN115190217A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210801788.0
申请日：2022-07-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种融合自编码网络的数据安全加密方法和装置，涉及互联网数据处理技术领域。本发明为了解决现有数据安全加密时面对包含大量图片的海量数据存储资源开销大、数据传输不安全、数据传输效率低的缺陷，其方法为采用文本加密模块对文本类型数据作加密处理，构建图片自编码网络模型，采用图片压缩模块对待加密的原始图片类型数据作预压缩处理；采用图片加密模块对图片压缩编码作加密处理，采用解密模块对需要应用于下游任务的文本密文数据或图片密文数据进行解密，采用图片重建模块对解密后的图片压缩编码进行重建复原，译码器将码字通过重建处理后得到重建图片类型数据。本发明主要用于海量数据传输。
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公开(公告)号：CN116910754A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310947894.4
申请日：2023-07-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F21/56 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于应用程序技术领域，具体为一种基于知识图谱的高危App检测识别方法。本发明提供了基于知识图谱的高危App检测识别方法，包括数据采集：根据预设采集规则，面向境内主流的移动应用市场进行全网信息采集；采用代理自动切换和多线程并发策略，结合深度优先遍历、广度优先遍历、种子池搜索、ID索引等技术进行全量数据获取。无需人工干涉，系统自动捕获最新的应用版本，既能确保追踪应用信息的更新，又能确保捕获应用信息的新增，同时还不影响兼顾采集效率；通过借助构建的App知识图谱关联关系及纯文本语义关系，综合处理获取信息，实现对App多维度的风险检测评估，本发明以整体关联分析的方法处理，速度快且灵活性高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118573916A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410653553.0
申请日：2024-05-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04N21/234 , H04N21/233 , H04N21/439 , H04N21/44 , G06V20/40 , G06F16/71 , G06F16/75
Abstract: 本发明属于音视频识别技术领域，尤其是一种基于互联网的音视频识别系统，针对现有的音视频识别系统在使用过程中，不便于对音视频内容进行实时智能识别监管，从而导致音视频内容质量无法得到保障的问题，现提出如下方案，其包括互联网模块；采集模块，所述采集模块与互联网模块连接，所述采集模块连接有信号处理模块，信号处理模块连接有特征提取模块，所述特征提取模块连接有分类模块，所述分类模块连接有智能识别模块；获取模块，所述获取模块连接有传输模块，所述传输模块连接有数据库模块，所述数据库模块连接有管理模块，本发明能够在使用过程中，便于对音视频内容进行实时智能识别监管，从而可以有效保障音视频内容质量。
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公开(公告)号：CN115080871A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210847062.0
申请日：2022-07-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9536 , G06F16/901 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种跨社交网络社交用户对齐方法，涉及社交网络的用户关系挖掘领域。本发明为了解决现有社交用户对齐方法不能跨社交网络、计算精度低、对齐效率低的缺陷，采用如下步骤实现：采集社交网络的用户属性信息，构建用户关系拓扑图；根据边权重和节点的出入度计算节点权重；构建一阶近邻关系模型和二阶近邻关系模型，确定一阶邻居节点和二阶邻居节点，得到用户节点之间的相互关系；构建社交对齐神经网络，通过社交对齐神经网络对用户关系拓扑图中各节点进行邻居节点的信息聚合、拼接与非线性变换，得到跨社交网络的社交用户身份对齐结果。本发明主要用于通过跨社交网络对其社交用户实现用户关系挖掘。
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公开(公告)号：CN119004488B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411463942.3
申请日：2024-10-21
Applicant: 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06F21/57 , G06F21/60 , G06F16/2458 , G06F16/25
Abstract: 本申请公开了一种移动应用的安全风险评估方法及系统，涉及安全风险评估领域，其包括数据获取模块、访问数据分析模块一、访问数据分析模块二和综合安全风险分析评估模块，通过对目标移动应用的应用数据的访问数据进行获取并结合各类应用数据的数据安全等级进行综合分析，有效的提高了对目标移动应用自身数据安全评估的准确性，通过分析目标移动应用对目标移动设备的基础数据访问信息进行有效评估，并结合目标移动应用自身数据安全评估结果进行综合评估，有效提高了对目标移动应用安全风险的全面性和准确性。
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公开(公告)号：CN114841981B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210553478.1
申请日：2022-05-20
Applicant: 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06T7/00 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种基于分割网络的零件缺陷检测与字符识别方法及装置。所述方法包括：获取一定数量的具有缺陷的零件图像并对获得的零件图像进行分类标注，得到分类标注训练数据集，分类标注的分类类型包括缺陷轮廓类型和字符轮廓类型，基于并行反向注意力的PraNet网络构建分割模型；对分割模型进行训练；使用训练好的分割模型对零件图像进行缺陷检测。本发明的方法可以准确定位缺陷和字符的位置，有效识别现有OCR方法无法识别的字符，提高生产效率和产品质量把控。
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公开(公告)号：CN118282876A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410710859.5
申请日：2024-06-04
Applicant: 烟台大学 , 烟台中科网络技术研究所
IPC: H04L41/142 , H04L41/16 , H04L41/0631 , H04L67/104
Abstract: 本发明涉及网络异常检测技术领域，尤其是涉及一种不完备异构以太坊网络的异常节点检测方法及系统。方法，包括获取以太坊交易数据，并构建以太坊交易网络，基于残差注意力机制补全以太坊交易网络中的目标节点的缺失属性特征；基于以太坊交易网络中的交易关系，生成关系交易子图；基于关系交易子图的相关性，生成关系交易子图的特征相似度图、特征传播图、语义图及观察图；通过引入机器学习算法，将以太坊交易网络与图神经网络结合利用图结构学习算法实现对以太坊交易网络中的异常节点进行准确、高效识别和监控。
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