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公开(公告)号：CN115378700A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211002751.8
申请日：2022-08-19
Applicant: 烟台中科网络技术研究所
IPC: H04L9/40 , H04L47/6275
Abstract: 本发明公开了一种跨网数据安全交换方法、系统、装置及储存介质。所述方法包括以下步骤：接收发送方的待发送数据，对待发送数据进行敏感分析和优先级划分，将待发送数据分配到不同传输队列中及决定在传输队列中的传输顺序；对不同传输队列中的待发送数据进行时间戳、切片和加密处理；将处理后的数据‑发送给接收方，完成跨网数据安全交换。本方法通过结合待发送数据的敏感等级和优先级进行安全等级划分，简洁、清晰的展示了不同数据的安全等级；对优先级进行比较，明确信息传输顺序，提高数据交换效率，实现了跨网数据安全且高效的传输。
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公开(公告)号：CN114884549A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210489463.3
申请日：2022-05-06
Applicant: 烟台中科网络技术研究所
IPC: H04B7/06 , H04B7/0413 , H04B17/391
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的大规模MIMO信道状态信息反馈方法，其包括：在下行链路中，在用户端侧对MIMO信道状态信息在空频域的信道矩阵进行二维离散傅立叶变换，得到在角度延迟域稀疏的信道矩阵H；构建超分辨信道状态信息网络模型，该模型包含属于用户端的解码器和属于基站端的译码器，其中该解码器用于将所述获得的在角度延迟域稀疏的信道矩阵H编码为更低维度的码字，所述译码器用于从收到的码字重建出信道矩阵估计值对所述超分辨信道状态信息网络模型进行训练，使得所述信道矩阵估计值和在角度延迟域稀疏的信道矩阵H尽可能接近，并获得模型参数；将训练好的所述超分辨信道状态信息网络模型用于信道信息的压缩感知和重建。
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公开(公告)号：CN108345656B
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201810088450.9
申请日：2018-01-30
Applicant: 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及一种有向网络链路预测方法，所述方法包括以下步骤：步骤S1、计算所述有向网络的相对度量指标总量LB；步骤S2、在所述有向网络中增加一条待选链路，并计算增加所述待选链路后所述有向网络的相对度量指标总量LA；步骤S3、计算所述有向网络的相对度量指标总量之差ΔL＝LB‑LA；步骤S4、重复步骤S2以及步骤S3，得到多条待选链路对应的相对度量指标总量之差，并将所述相对度量指标总量之差最大值对应的待选链路作为所述有向网络生成的优选链路；本发明提供一种有向网络链路预测方法，具有计算简单、时间复杂度低、预测效果好的技术效果。
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公开(公告)号：CN111831709A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010692910.6
申请日：2019-07-01
Applicant: 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06F16/2458 , G06F16/955
Abstract: 本发明公开了一种APP域名核验方法，涉及域名检测领域。该APP域名核验方法包括以下步骤：获取待测APP所有操作产生的原始数据流量包；以公共API知识库对原始数据流量包进行过滤，去除公共URL，获得剩余数据流量包；对剩余数据流量包进行综合计算；确定待测APP的实际域名；检验APP实际域名是否已进行备案；所述公共API知识库，只考虑域名，无视参数或文件差异。采用本发明的方法，可以准确、快速获得批量APP的真实域名，并核验其是否备案，从而判断其是否可信任。
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公开(公告)号：CN111753322A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010635435.9
申请日：2020-07-03
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 烟台中科数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种移动App权限列表自动核验方法，包括S1、获取待测移动App实际的权限列表，转化为向量形式，得到实际权限列表向量；S2、获取待测移动App的隐私协议，通过经训练的深度学习分类模型转化为向量形式，与设定阈值进行比较，得到声明权限列表向量；S3、对比待测移动App的实际权限列表向量跟声明权限列表向量是否一致，若一致，则判定待测移动App“合规”，否则判定待测移动App“不合规”。本发明的移动App权限列表自动核验方法实现了移动APP权限列表自动核验，不需要再通过人工对App隐私协议内容进行阅读审核就能判定该App是否存在违规获取用户个人信息的问题。本发明还公开了一种移动App权限列表自动核验系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110070088A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910275572.3
申请日：2019-04-08
Applicant: 烟台中科网络技术研究所
Abstract: 本申请涉及一种混淆字符的验证码识别方法、装置及存储介质，该方法包括如下步骤：下载目标汉字的字体文件，并根据待识别的目标汉字从所述字体文件中提取出混淆汉字的字模和码字对应关系表，其中，所述码字对应关系表指示所述混淆汉字和所述目标汉字的对应关系，每个所述混淆汉字分别对应一个所述目标汉字；对所述混淆汉字的字模进行渲染，得到渲染图片；利用光学字符识别方法对所述渲染图片进行识别，得到所述混淆汉字；利用所述码字对应关系表识别出与所述混淆汉字对应的目标汉字。不仅可以保证了验证码的使用安全性，而且能有效提高验证码的识别效率和准确性。
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公开(公告)号：CN115481588A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211203464.3
申请日：2022-09-29
Applicant: 山东工商学院 , 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06F30/3308 , G06F30/31 , G06F8/34
Abstract: 本发明涉及芯片总线验证技术领域，且公开了一种图形化的总线验证平台，包括库模块以及仿真模块，用于将数据直接编译运行代码输送至仿真模块，还包括图形化模块，所述图形化模块分别与所述库模块以及仿真模块电连接，在使用时，所述图形化模块和所述库模块的信息实现相互转换，且所述图形化模块将从所述库模块中获取的信息以文本的形式发送至仿真模块进行仿真验证；支持图形化界面的同时可以代码编辑，满足各种开发需求、减少了总线验证IP的开发时间，验证人员工作重心转移到测试用例的编写中、平台采用模块化方式搭建，易于扩展。
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公开(公告)号：CN111753322B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202010635435.9
申请日：2020-07-03
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 烟台中科数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种移动App权限列表自动核验方法，包括S1、获取待测移动App实际的权限列表，转化为向量形式，得到实际权限列表向量；S2、获取待测移动App的隐私协议，通过经训练的深度学习分类模型转化为向量形式，与设定阈值进行比较，得到声明权限列表向量；S3、对比待测移动App的实际权限列表向量跟声明权限列表向量是否一致，若一致，则判定待测移动App“合规”，否则判定待测移动App“不合规”。本发明的移动App权限列表自动核验方法实现了移动APP权限列表自动核验，不需要再通过人工对App隐私协议内容进行阅读审核就能判定该App是否存在违规获取用户个人信息的问题。本发明还公开了一种移动App权限列表自动核验系统。
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公开(公告)号：CN119514540A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202510088849.7
申请日：2025-01-21
Applicant: 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06F40/289 , G06F16/353 , G06F18/23213 , G06F18/22
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种面向大模型的内容提取分析方法、装置及系统。所述方法包括：对所述大模型生成的当前文本进行预处理，获取所述当前文本的分词向量；根据所述分词向量的重要性，对所述分词向量进行聚类，获取多个分词类簇中心；根据所述多个分词类簇中心并结合敏感词库，确定所述当前文本是否合规。本申请实施例根据分词向量的重要性对分词向量进行聚类，再将聚类得到的分词类簇中心与敏感词库结合来确定当前文本是否合规，因此能够减少误检或漏检的情况发生，提高检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN119248643A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411341205.6
申请日：2024-09-25
Applicant: 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06F11/36 , G06N5/04 , G06N3/0455 , G06F18/24 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于改进BERT的移动应用大模型风险自动评估方法，包括以下步骤：S1：测试准备阶段；S2：基于集成化群控设备模拟点击的交互式自动提问方法，实现移动应用版本大模型的自动化问答全流程；S3：基于集成化群控设备的动静态数据采集引擎，实现测试结果文本数据和图片信息的批量采集；S4：基于改进BERT的风险研判模型，对测试结果进行安全风险判别分类，并依据安全风险评估规则进行评估打分；S5：将评估结果和测试结果截图统一妥善保存，本方法提高了输出结果判别算法的准确性和可靠性，并建立了全面的安全风险评估体系。
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