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公开(公告)号：CN112711943B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202011497407.1
申请日：2020-12-17
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F40/279 , G06F40/53 , G06F40/58 , G06F16/33 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种维吾尔文语种识别方法，通过构建基于维吾尔文的词汇数据库，并且基于维吾尔文语句的联合概率函数建立语言模型；根据待分析数据的词数选择词汇数据库或语言模型判断待分析数据是否为维吾尔文，其中通过语言模型计算出条件概率值以评估待分析数据的语句的合理性，并通过归一化处理的结果分析出待分析数据是否为维吾尔文。通过词汇数据库比对，对较短的内容进行判断提高准确度。本发明通过词汇数据库查询以及语言模型分析的技术提升对聊天内容中的维文识别。通过维文聊天数据和新闻数据能够准确的判断聊天中的维文信息，有助于维文翻译以及对聊天内容的分析阅读。
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公开(公告)号：CN117040834A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310990644.9
申请日：2023-08-08
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种内网服务器数据提取方法及系统，方法包括：基于直连服务器的网络通讯特征，通过网络框架自动选择网络通讯协议与直连服务器建立连接；采集直连服务器的关键数据并进行分析，判断直连服务器是否存在内网服务器；在分析出直连服务器存在内网服务器后，将网络框架中获取关键数据所需服务注入到对应的内网服务器，并静默拉起对应服务提取当前内网服务器数据；将内网服务器及直连服务器的地址信息添加到网络框架路由表中；控制关联网服务器采集关键数据，基于网络框架路由表，将采集的关键数据回传到直连服务器并最终转发到指定终端。本发明能够实现对内网服务器的关键数据及指定数据快速提取，满足取证需求。
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公开(公告)号：CN114095494B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202111372038.8
申请日：2021-11-18
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 公开了一种用于快速下载文件的方法和系统，包括对获取需要下载的文件信息进行文本分类，响应于文件大小大于指定阈值且文件所在目录个数小于第二指定阈值，将文件加入MTP下载文件集合；对MTP下载文件集合进行去重获取目录队列信息，根据目录队列信息的路径头目录进行目录分割处理，获得该路径的根节点唯一标识ID；根据根节点唯一标识ID和分割路径信息进行逐级递归映射，获取目录队列信息的所有目录映射的MTP节点信息，响应于MTP节点信息中存在与MTP下载文件集合的名称、路径相同的记录，获取对应文件的唯一字符串ID标记加入下载队列，根据下载队列的队列值使用MTP系统框架接口下载文件。本发明在电子取证行业对用户设备全盘文件下载具有明显优化效应。
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公开(公告)号：CN112580101B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202011588711.7
申请日：2020-12-29
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种数据解密方法及终端，通过对待解密的数据对应的应用进行反编译，获取该应用各个版本对应的解密数据并保存，再获取待解密的数据及对应的版本信息，根据版本信息从保存的各个版本对应的解密数据中获取对应的解密数据，利用解密数据对待解密的数据进行解密，即使应用的版本信息发生变化，也能够通过已保存的各个版本对应的解密数据查询到对应的解密数据，完成数据的解密，无需时刻关注应用是否升级而同步更新解密的密钥，提高了数据的解密效率，进一步提高了电子取证的工作效率并降低维护成本。
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公开(公告)号：CN112613023B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202011581319.X
申请日：2020-12-28
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种认证信息生成算法的保护方法和终端，通过预设的编程语言对待保护的认证信息生成算法进行封装；对封装后的的所述认证信息生成算法进行编译，生成二进制代码；将所述二进制代码放置于预设的代码段，并进行加密；将加密后得到的签名信息放置于所述预设的代码段中；通过将认证信息生成算法依次进行封装、编译和加密，将认证信息生成算法生成异构化加载的二进制，干扰反编译工具对认证信息生成算法的分析，使代码反编译工具在函数识别和语法树识别中出现错误，无法识别出认证信息生成算法的特征，避免了被反编译工具将认证信息生成算法还原，保证了无法通过静态分析对认证生成算法进行分析，从而保证了认证信息生成算法的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111581970B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202010396183.9
申请日：2020-05-12
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/126 , G06F40/216 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出了一种网络语境的文本识别方法、装置及存储介质，该方法包括：基于文本长窗口构建风格语义模型，基于文本短窗口构建偏旁级语义模型；使用网络语境的语料库基于风格语义模型向量模型和偏旁级语义模型训练得到网络语境的中文词向量模型；使用所述网络语境的中文词向量模型对输入的网络语境的文本进行识别并输出识别结果。本发明在分词时使用两个不同窗口，长窗口用于提取网络化风格的语义信息，文本短窗口用于提取不同细粒度的语义特征，在训练阶段将二者结合，获得更加准确的词向量表达，以提高网络语境的文本识别率，本发明优化了目标函数，使得模型训练速度加快，在训练时，还建立了部首转义的方法，从而提高了文本的识别率。
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公开(公告)号：CN112752122B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202011601824.6
申请日：2020-12-30
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: H04N21/2347 , H04N21/4408 , H04N7/18 , H04L9/08 , H04L9/40 , H04L67/125
Abstract: 本发明公开了一种智能摄像头的视频加密传输方法及计算机可读存储介质，方法包括：云端对待传输视频进行分段，并根据各视频片段对应的地址，生成初始的m3u文件；生成加密密钥；生成初始向量；遍历m3u文件中的地址，并将当前遍历到的地址对应的视频片段作为当前视频片段；通过加密密钥和当前视频片段对应的向量，对当前视频片段的地址进行加密，得到当前视频片段的地址密文；根据当前视频片段的地址密文，确定下一个视频片段对应的向量；当遍历完成后，根据各视频片段的地址密文，生成新的m3u文件；对加密密钥进行编码，并将编码后的加密密钥和新的m3u文件发送至控制端。本发明可提高智能摄像头云端到控制端的视频传输的安全性。
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公开(公告)号：CN115147908A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210879588.7
申请日：2022-07-25
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本申请提出了一种基于图像patch序损失的人脸鉴伪方法，包括：S1、获取包含训练图像及其标签信息的人像鉴伪数据集；S2、对所述人像鉴伪数据集进行数据处理，包括：对所述训练图像进行均匀切割并打乱所述训练图像的初始patch序列集合，得到所述训练图像的第一patch序列集合；对所述第一patch序列集合进行增强处理，得到第二patch序列集合；将不同所述训练图像的所述第一patch序列集合和所述第二patch序列集合中的patch块进行随机交换，从而得到处理后的人像鉴伪数据集；S3、利用所述处理后的人像鉴伪数据集训练得到神经网络分类模型；S4、将待检测图像输入到所述神经网络分类模型中。本申请的人像鉴伪方法极大的节约了训练成本和数据收集成本，并且具有较高的判别准确性。
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公开(公告)号：CN113822328B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110894433.6
申请日：2021-08-05
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明涉及防御对抗样本攻击的图像分类方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集原始图像和其对应的对抗样本；S2：构建图像分类模型，图像分类模型采用深度神经网络结构，并在深度神经网络中添加去噪模块，去噪模块包括非局部均值模块和自注意力机制模块；S3：将原始图片和对应的对抗样本混合后对图像分类模型进行训练；S4：采用训练后的图像分类模型对图像进行分类。本发明通过端到端的方式在卷积网络的中间层添加去噪模块来降低对抗图像的噪声扰动，去噪模块由非局部均值模块和自注意力机制模块相结合，能够达到去噪目的且能够与任意卷积层相衔接，从而提高模型的对抗鲁棒性，有效解决了对抗样本攻击深度学习系统存在的隐患。
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公开(公告)号：CN111985483B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202010761222.0
申请日：2020-07-31
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种拍屏文件图片检测方法、装置及存储介质，该方法包括：拍照设备中获取待检测的图片；使用第一卷积神经网络模型对所述待检测的图片进行检测，如果该图片为拍屏图片，则使用第二卷积神经网络检测该图片中是否包含文字，如果是，则进行文字识别；使用第三卷积神经网络模型对包含文字的拍屏图片进行文字识别，得到文本文件；使用所述文本文件与计算机系统中存储的文件进行匹配，如果匹配度大于第一阈值，则发出警报。本发明考虑到硬件的限制，设计了速度较快且准确率较好的图片分类模型，改进基于卷积神经网络的文字检测和文本识别算法，提升了文字检测和文本识别的速度，解决了拍屏文件图片检测和文本识别问题，可应用于低端手持设备，提升了用户体验。
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