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公开(公告)号：CN109922065A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910177897.8
申请日：2019-03-10
Applicant: 北京亚鸿世纪科技发展有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 恶意网站快速识别方法涉及信息安全技术领域。实现本发明的主要步骤包括词库匹配筛选步骤，前端劫持判别筛选步骤，可见区域恶意信息的判别筛选步骤；实现本发明可以实时、高效地鉴别恶意网站；实现本发明利用恶意信息分析系统可以有效辨别网页可见区域内的恶意信息，从而识别出隐藏性较强的恶意网站；实现本发明可以识别劫持网站，避免将其误判为恶意网站，提高恶意网站检测准确率。
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公开(公告)号：CN109873755A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910157774.8
申请日：2019-03-02
Applicant: 北京亚鸿世纪科技发展有限公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L12/58 , G06F16/35 , G06F16/332
Abstract: 一种基于变体词识别技术的垃圾短信分类引擎涉及信息安全技术领域。本发明由文本预处理模块，分词模块，特征选择模块，垃圾短信分类器模块组成；本发明利用字符结合度的“交叉结合度”分词模块提高了短信文本分词后的文本特征的质量，结合变体词识别技术的短信分类引擎模块可以很好地解决含有生僻字、同音字、象形字、火星文等变体词的垃圾短信分类问题，分类效果较一般分类引擎而言，准确率更高。
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公开(公告)号：CN109600317A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811412144.2
申请日：2018-11-25
Applicant: 北京亚鸿世纪科技发展有限公司
IPC: H04L12/801 , H04L12/851 , H04L12/24 , H04L29/08 , H04L29/12
Abstract: 一种自动识别流量并提取应用规则的装置涉及信息技术领域，尤其是网络监管的流量自动识别领域。本发明由流量分类模块、流量过滤模块、http流量自动学习分析模块、非http流量特征提取模块组成；流量分类模块由流量对比器和http流量特征表组成；流量过滤模块由流量过滤器、流量规则指纹库组成；http流量自动学习分析模块由流量类型判断模块、特征字符串匹配分析器、域名和网页title分析器、服务器ip地址分析器组成；非http流量特征提取模块由非http流量记录器和16进制特征转换器组成。本发明在没有提供流量模型指纹的情况下可以实现通过自动学习分析网络流量识别出网络应用流量类型，并且自动学习到的流量特征能生成规则特征库。本发明的推广可以减少人员的工作量，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN109460671A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811225508.6
申请日：2018-10-21
Applicant: 北京亚鸿世纪科技发展有限公司
IPC: G06F21/62 , G06F16/958
Abstract: 一种基于操作系统内核实现网页内容防篡改的方法涉及信息技术领域，实现本发明的步骤必要组成模块包括：操作系统底层，内核劫持模块，调度模块，初始化模块，共享内存区，双向指针队列，配置文件，网页指纹存储器，备份模块。本发明通过截取系统调用的方式快速对当前操作进程和当前操作目录的文件进行授权验证，对于非法授权的进程，中止其操作系统，保护目录文件的安全性。基于操作系统内核态的防篡改技术，提高了篡改的技术难度，更好的防止对文件的非法操作，更有效的保证了web服务器文件系统的安全。
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公开(公告)号：CN109325203A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811047550.3
申请日：2018-09-10
Applicant: 北京亚鸿世纪科技发展有限公司
IPC: G06F16/958 , G06F8/36
Abstract: 一种自动化实现Web系统可视化复用的装置涉及信息技术领域，尤其是Web前端开发技术。本发明由底层模块集和上层应用集组成；底层模块集由组件模块、页面布局模块、样式管理模块、Nodejs服务模块、自定义模板解析模块和系统构建模块组成；上层应用集由页面原型制作工具、可编辑大屏资源库、页面快速制作工具、自定义模板开发工具、开源技术页面开发工具组成；本发明采用了服务端技术和浏览器技术结合的方式，使得Web前端代码在开发时候使用统一的开发模式，开发的时候可以集成时下最先进的Web前端技术，系统开发完毕后，通过编译工具生成符合生产要求的代码，这样让Web开发过程变得更加纯净，在开发时候不用过多考虑浏览器兼容性的相关难题，提升了开发的效率和开发的质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109064189A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810767589.6
申请日：2018-07-13
Applicant: 北京亚鸿世纪科技发展有限公司
CPC classification number: G06Q30/0185 , G06Q30/0609 , G06Q30/0635
Abstract: 基于密集块检测的刷单检测引擎涉及信息技术领域，本发明由维度定义器，行为定义器，数据连接器，密集块检测器组成；其中密集块检测器由局部搜索器和调节模式算法组成；本发明的基于密集块检测的刷单检测引擎装置采用基于一种新的评价指标来发现在不确定图上的稠密子图，通过随机选取一个块，然后使用一种近似于贪心的方法不断调整这个块的维度，直到其达到局部最优。本发明的方法由于是在多维度对稠密子图进行比较挖掘，因此能够更加准确的找到在多个评价指标下即多个维度下都具有稠密子图特征的集合，因此能够准确而有效的确定虚假销售群体，恶意刷单的群体，具有高准确性，广泛适用性的特征。本发明可以广泛的应用于网络入侵检测、虚假微博转发量检测、僵尸粉分析以及遗传学相关研究。
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公开(公告)号：CN107770188A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201711052421.9
申请日：2017-10-31
Applicant: 北京亚鸿世纪科技发展有限公司
Abstract: 一种高效的基于通用服务器的报文自动镜像的方法涉及信息技术领域，本发明由报文预处理模块，镜像引擎模块，镜像引擎的规则转译模块配合实现；由报文预处理模块和镜像引擎模块及镜像引擎的规则转译模块实现镜像步骤；镜像步骤包括：镜像引擎的工作步骤和镜像引擎的规则转译步骤；本发明实现镜像规则引擎，通过把规则转换成设备无关的状态机，然后由匹配引擎对通过引擎的数据报文进行匹配，将匹配成功的报文通过端口进行发送，这样做使得众多的X86通用服务器设备可以很容易的支持复杂镜像功能，且在保障设备性能的基础上支持使用正则语法描述镜像相关规则以提升镜像的功能处理速度和准确性，复杂性，并且镜像装置可使用各种不同场景。
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公开(公告)号：CN107743102A
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201711052422.3
申请日：2017-10-31
Applicant: 北京亚鸿世纪科技发展有限公司
IPC: H04L12/953 , H04L12/951 , H04L29/06
Abstract: 一种高效的tcp会话重组方法涉及信息技术领域，本发明由会话缓存过程的流程、数据重组总体流程、数据块编号计算流程完成；与以往的报文重组方案相比，本发明通过B+树直接将报文组织成有序的数据结构，可以保证在乱序报文较多的时候也不会因为频繁的数据查找而降低重组效率，这个改进算法可以明显提升在乱序报文较多场景下重组系统的效率及整体性能，同时本方案简化了SEQ的比较流程和TCP会话的重组过程，使TCP会话重组过程及软件实现变得简单高效。
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公开(公告)号：CN107480137A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710679941.6
申请日：2017-08-10
Applicant: 北京亚鸿世纪科技发展有限公司
Abstract: 用语义迭代提取网络突发事件并识别外延事件关系的方法涉及信息技术领域中知识图谱技术领域，本发明包含事件触发词提取步骤，外延事件主题集合步骤，外延事件关系识别步骤，其中外延事件关系识别步骤包括了迭代抽取流程，迭代抽取流程使用Hearst Pattern算法；触发词提取步骤由分词，句法树建立，建立句法路径，提取触发词系列过程完成；外延事件主题集合步骤由事件元素识别，事件的表示，LDA聚类系列过程完成；外延事件关系识别步骤经过事件表示对主实体识别和外延实体识别进行迭代抽取，最终得到事件关系推理结果。本发明实现半自动的提取事件的方式，然后语义的迭代提取也可以在不牺牲召回率的情况下，实现事件关系提取的自动高效。
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公开(公告)号：CN107403200A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710680276.2
申请日：2017-08-10
Applicant: 北京亚鸿世纪科技发展有限公司
Abstract: 改进图像分割算法结合深度学习的多重不良图片分类方法涉及信息技术领域尤其是图像识别技术领域，其特征在于包含：肤色识别，肤色区域的主要成分分析，深度学习，基于卷积神经网络的色情图片识别四个主要步骤；首先通过基于YCbCr理论的肤色像素检测与皮肤区域划分算法筛除掉非色情图片，未确定类别的图片将在特征提取以后进入基于LeNet5的卷积神经网络模型进行判别。与传统的基于肤色和特征的识别相比，本发明能较好地排除非人体部位图片的噪声影响，不受光线遮挡和人体姿势的约束的优势，可以大幅度提高传统色情图片分类的准确率；与一般的基于卷积神经网络的深度学习比较，不需要海量的标注图片，其次深度残差网络的特点决定了模型能更好地分析出色情图片的特点，只需十小时左右的训练，就可达到90%以上的识别效果。
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