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公开(公告)号:CN105824801A
公开(公告)日:2016-08-03
申请号:CN201610150794.9
申请日:2016-03-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06F17/2785 , G06F16/288
Abstract: 本发明提供一种基于自动机的实体关系快速抽取方法,包括以下步骤:步骤1,定制规则文件;步骤2,对规则文件中的各个规则进行文法检查,检测规则文件中的各个规则是否满足文法要求,如果满足,则执行步骤3;步骤3,对通过文法检查的所述规则文件中的各个规则进行语义解释;步骤4,将语义解释后的所述规则文件中的各个规则进行解析编译,完成规则向层叠有限状态自动机的转换,得到有限状态自动机;步骤5,使用所述有限状态自动机,对输入的文本数据进行实体属性以及实体关系的抽取,得到最终的实体属性以及实体关系。优点为:能够保证对开放域文本进行快速的实体关系与实体属性抽取。同时,对于特定领域的实体关系可以定制化的进行抽取。
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公开(公告)号:CN103823751A
公开(公告)日:2014-05-28
申请号:CN201310682073.9
申请日:2013-12-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明是关于一种基于特征注入的仿冒应用程序监测方法,包括以下步骤:步骤S1,获取待监测的应用程序;步骤S2,根据上述应用程序的文件结构,在待监测的应用程序中注入监测特征;步骤S3,对含有监测特征的应用程序进行数字签名;步骤S4,记录待监测应用程序被注入的监测特征与数字签名的配对信息;步骤S5,对被注入监测特征的应用程序进行监测;其中,在监测过程中,当捕获到的应用程序文件中含有被注入的监测特征时,如果该应用程序的数字签名与监测特征对应的签名不一致时,表明该捕获到的应用程序是仿冒应用程序;反之,表明不是仿冒应用程序。借由本发明,能够快速准确地识别仿冒应用程序,实现对仿冒应用程序的实时监测。
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公开(公告)号:CN119940360A
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202510203852.9
申请日:2025-02-24
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
IPC: G06F40/284 , G06F40/216 , G06F40/166 , G06F16/35 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于大语言模型的企业文本数据多维处理方法和电子设备,包括:获取待处理文本数据中的关键词和对应的权重,并将获取的关键词按照权重由大到小的顺序进行重排序,得到排序后的关键词;为排序后的关键词赋予新权重,作为该关键词的最终权重;基于每个关键词对应的最终权重,从待处理文本数据中获取对应的上下文内容,作为对应的文本片段;利用多个文本分类模型对每个文本片段的类别标签进行预测,类别标签包括表征文本数据为正常文本数据的第一标签和表征文本数据为异常文本数据的第二标签。本发明基于关键词抽取和重排序进行数据处理,融合多种方式进行多维度分类,能够提高异常文本数据识别的准确率和增强泛化能力和鲁棒性。
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公开(公告)号:CN114819432B
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202110065882.X
申请日:2021-01-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06Q10/0635
Abstract: 本发明实施例涉及一种企业非法集资风险预测方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:获取待进行非法集资风险预测的目标企业的企业数据;对所述企业数据进行特征提取,得到所述目标企业的企业特征;将所述企业特征输入至至少一个已训练的非法集资风险预测模型,得到至少一个所述目标企业非法集资的风险概率;根据至少一个所述目标企业非法集资的风险概率确定所述目标企业是否存在非法集资风险。由此,可以提高对企业非法集资风险进行预测的预测结果的准确性。
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公开(公告)号:CN114817485B
公开(公告)日:2024-09-06
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 , G06F18/241
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:CN118331972A
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202410342318.1
申请日:2024-03-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 莫荻 , 孙润涛
Abstract: 本发明提供了一种基于账本分叉的链上数字内容模拟方法及装置,适用于以太网,采用基于账本分叉,综合链下情报收集、链上数据分析、合约代码静态分析等技术,进行链上数字内容演化模拟,降低了动态NFT演化分析的手续费、运行时间等成本,通过链下情报、链上交易行为统计、源代码静态分析等方式,在对合约的功能特征进行刻画的基础上,提供集成的演化模拟分析环境,提高了操作效率。
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公开(公告)号:CN118074945A
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202311523013.2
申请日:2023-11-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L9/40 , G06F16/27 , G06F16/23 , G06F21/64 , H04L67/1095
Abstract: 本发明公开了一种可编辑区块链的分布式链上信息编辑共识方法及系统。所述方法包括:区块链用户发起编辑请求;连接该区块链用户的服务节点将该编辑请求广播到区块链网络中;编辑共识节点对该编辑请求进行验证,并在对该编辑请求达成共识后,基于该编辑请求中的编辑操作在编辑链中生成一条交易记录E;常规共识节点获取该交易E后,在原始链中执行对应的编辑操作;区块链中的其他节点结合编辑链中的交易记录E,对原始链中执行对应的编辑操作进行验证。本发明可以确保区块链网络对编辑操作的一致性,并当故障节点和恶意节点数量小于阈值时,不影响共识算法的一致性。
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公开(公告)号:CN117609497A
公开(公告)日:2024-02-27
申请号:CN202311343043.5
申请日:2023-10-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中网数安(北京)科技有限公司 , 联洋国融(北京)科技有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/2431
Abstract: 本发明提供一种文本有害内容无监督识别方法及装置。所述方法包括:获取待识别的多个文本,计算每个待识别文本的特征向量;计算有害文本分类库中每个有害文本类别的特征向量,有害文本分类库包括每种有害文本类别的标识词;计算待识别文本的特征向量与每个有害文本类别的特征向量的相似度,若所述相似度的最大值超过设定阈值,则所述最大值对应的有害文本类别为所述待识别文本的类别。本发明通过构建有害文本分类库,并通过相似度计算,能够对文本中的有害内容进行无监督识别,解决了基于有监督学习的现有识别方法存在的需要不断地对新的大量文本数据进行标注,耗费大量的人工和时间的问题。
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公开(公告)号:CN113704373B
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202110955784.3
申请日:2021-08-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/29 , G06F18/22 , G06F18/214 , H04W4/029
Abstract: 用户识别准确率较低,稳定性不高的问题。本申请提供了一种基于移动轨迹数据的用户识别方法、装置及存储介质,该方法包括:获取任意两条待判别的目标轨迹数据,其中,目标轨迹数据为从目标区域中提取出的路径信息,目标区域为用户访问过的区域;将目标轨迹数据的表征集合输入到目标模型内,判断目标轨迹数据是否来自同一用户,其中,目标模型是由初始判别模型训练得到的,输入初始判别模型的训练参数包括:任意两条初始轨迹数据之间的共现次数、任意两条初始轨迹数据之间的角度余弦值、任意两条初始轨迹数据之间的概率偏差值、任意两条
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公开(公告)号:CN116827510A
公开(公告)日:2023-09-29
申请号:CN202310549108.5
申请日:2023-05-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L9/00 , H04L9/40 , G06Q40/04 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了基于多元化数据融合的虚拟货币地址实体识别方法及系统;涉及区块链应用技术领域;收集链下情报并整合形成统一结构的情报数据,用于引导虚拟货币实体特征工程的构建,将虚拟货币地址与链下实际控制实体进行关联,结合实体特征、虚拟货币交易的特定业务逻辑以及情报线索,对大量的目标实体进行深度过滤,得到可观数量的可疑实体,并采用深度搜索组合方式,得到所有符合情报线索的实体组合;基于链下多渠道情报数据与链上交易数据的关联分析,达到建立有效、快速、准确的识别出持有虚拟货币的实体的目的。
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