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公开(公告)号：CN112052804A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010946385.6
申请日：2020-09-10
Applicant: 公安部第三研究所
Abstract: 本发明涉及一种实现安全管理的视频智能分析及报警系统，包括视频接入层，包含流媒体服务，用于实现视频码流的稳定接入；调度层用于实现多线程并发计算及GPU并行计算；图像解析层用于对视频进行分析，进行环境异常检测、穿戴异常检测、人员与叉车关系检测、叉车违规检测或行为异常检测；业务逻辑层用于实现任务配置、实时报警、证据归档、检索排查和统计分析的功能。本发明还涉及一种实现安全管理的视频智能分析及报警方法。采用了本发明的实现安全管理的视频智能分析及报警系统及其相应的方法，采用基于深度学习的视频识别方法，获取前端摄像机或存储设备的视频流，实时监测人员违章、危险行为、环境异常事件并报警。
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公开(公告)号：CN112052804B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202010946385.6
申请日：2020-09-10
Applicant: 公安部第三研究所
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06V10/96 , G06T7/292 , G06F9/50 , G06F16/2458 , H04L65/75 , H04N7/18 , G08B21/18
Abstract: 本发明涉及一种实现安全管理的视频智能分析及报警系统，包括视频接入层，包含流媒体服务，用于实现视频码流的稳定接入；调度层用于实现多线程并发计算及GPU并行计算；图像解析层用于对视频进行分析，进行环境异常检测、穿戴异常检测、人员与叉车关系检测、叉车违规检测或行为异常检测；业务逻辑层用于实现任务配置、实时报警、证据归档、检索排查和统计分析的功能。本发明还涉及一种实现安全管理的视频智能分析及报警方法。采用了本发明的实现安全管理的视频智能分析及报警系统及其相应的方法，采用基于深度学习的视频识别方法，获取前端摄像机或存储设备的视频流，实时监测人员违章、危险行为、环境异常事件并报警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107679403B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201710942962.2
申请日：2017-10-11
Abstract: 本发明提供一种基于序列比对算法的勒索软件变种检测方法，具体过程为：勒索软件样本输入，样本特征序列提取，将样本特征序列处理为基因序列，进行勒索软件变种检测；所述变种检测具体为：对样本集中的各个基因序列进行聚类，提取出聚类的结果信息，得到各类勒索软件家族；采用序列比对算法Needleman‑Wunsch计算待检测样本与各类勒索软件家族的类簇中心样本的相似度，选出相似度大于设定阈值的簇，使用筛选出来的簇组成新的勒索软件训练样本集；对于待检测样本，使用新筛选出来的训练样本集，结合序列比对算法和KNN分类算法确定其所属的勒索软件家族类别，实现变种检测。该方法将序列比对算法与现有的分类算法相结合来达到快速实现勒索软件变种检测的目的。
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公开(公告)号：CN107426162B
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201710323674.9
申请日：2017-05-10
Abstract: 本发明涉及一种基于策略属性基加密算法实施核心角色访问控制(RBAC)模型的方法。该方法包括：创建和删除角色及相关密码信息；创建和删除用户及相关密码信息；使用属性基加密算法实施用户/角色关系指派和用户/角色关系撤销；使用属性基加密算法实施角色/权限关系指派和角色/权限关系撤销；用户执行属性基解密算法来实现对受控资源的访问，即授权决策。本发明利用密码学方法来保障基于角色的访问控制模型的正确实施，其授权决策不依赖于任何第三方，不但能够提高在外包环境中共享资源的安全性和效率，而且为现有企业级信息系统的RBAC访问控制系统向云计算等外包环境移植提供了可行方案。
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公开(公告)号：CN107679403A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710942962.2
申请日：2017-10-11
Abstract: 本发明提供一种基于序列比对算法的勒索软件变种检测方法，具体过程为：勒索软件样本输入，样本特征序列提取，将样本特征序列处理为基因序列，进行勒索软件变种检测；所述变种检测具体为：对样本集中的各个基因序列进行聚类，提取出聚类的结果信息，得到各类勒索软件家族；采用序列比对算法Needleman-Wunsch计算待检测样本与各类勒索软件家族的类簇中心样本的相似度，选出相似度大于设定阈值的簇，使用筛选出来的簇组成新的勒索软件训练样本集；对于待检测样本，使用新筛选出来的训练样本集，结合序列比对算法和KNN分类算法确定其所属的勒索软件家族类别，实现变种检测。该方法将序列比对算法与现有的分类算法相结合来达到快速实现勒索软件变种检测的目的。
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公开(公告)号：CN107426162A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710323674.9
申请日：2017-05-10
CPC classification number: H04L63/10 , G06F21/6218
Abstract: 本发明涉及一种基于策略属性基加密算法实施核心角色访问控制(RBAC)模型的方法。该方法包括：创建和删除角色及相关密码信息；创建和删除用户及相关密码信息；使用属性基加密算法实施用户/角色关系指派和用户/角色关系撤销；使用属性基加密算法实施角色/权限关系指派和角色/权限关系撤销；用户执行属性基解密算法来实现对受控资源的访问，即授权决策。本发明利用密码学方法来保障基于角色的访问控制模型的正确实施，其授权决策不依赖于任何第三方，不但能够提高在外包环境中共享资源的安全性和效率，而且为现有企业级信息系统的RBAC访问控制系统向云计算等外包环境移植提供了可行方案。
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公开(公告)号：CN102307205B
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201110294120.3
申请日：2011-09-29
Abstract: 本发明一种由信誉评估上升到信任管理的跨域访问控制策略生成方法，首先建立信誉评估模型，实现相应的信誉评估子系统，根据交互实体给出的评价信息对被评价实体的信誉度进行不确定性评估，其次提取出评估实体的属性、被评估实体的属性、资源属性、行为属性、环境属性与实体信誉度之间的关联关系；然后生成基于属性的访问控制策略，并用可扩展访问控制标记语言进行描述；最后转化为具体信任管理系统的策略。本发明能够根据实体的行为和环境属性动态生成授权策略，具有很好的自适应性，可以应用在有大量陌生实体的云计算等跨域环境中。
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