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公开(公告)号：CN111601314A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010457020.7
申请日：2020-05-27
Applicant: 北京亚鸿世纪科技发展有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心安徽分中心
IPC: H04W12/12 , H04W4/14 , G06K9/62 , G06F16/955 , G06F16/951 , G06F16/35
Abstract: 预训练模型加短信地址双重判定不良短信的方法和装置涉及信息技术领域。本发明由已分类短信样品集、预训练模型模块、短信采集器、文本处理器、地址提取器、网络爬虫和不良短信判断器组成；实现本发明解决传统机器学习在不良短信识别中对特征的依赖，与深度学习相比，不仅不需要大量的训练集，而且可以通过短信中的url短链接进行判断，使得语义信息稀疏的短信得到很好的识别；同时结合文本信息和短信地址来判断短信的性质比仅依据短信地址的ip判断短信的性质拥有更好的解释性和更直观的分析效果。
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公开(公告)号：CN111601314B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010457020.7
申请日：2020-05-27
Applicant: 北京亚鸿世纪科技发展有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心安徽分中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/951
Abstract: 预训练模型加短信地址双重判定不良短信的方法和装置涉及信息技术领域。本发明由已分类短信样品集、预训练模型模块、短信采集器、文本处理器、地址提取器、网络爬虫和不良短信判断器组成；实现本发明解决传统机器学习在不良短信识别中对特征的依赖，与深度学习相比，不仅不需要大量的训练集，而且可以通过短信中的url短链接进行判断，使得语义信息稀疏的短信得到很好的识别；同时结合文本信息和短信地址来判断短信的性质比仅依据短信地址的ip判断短信的性质拥有更好的解释性和更直观的分析效果。
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公开(公告)号：CN114595451B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210158644.8
申请日：2022-02-22
Applicant: 北京亚鸿世纪科技发展有限公司
IPC: G06F21/56 , G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 基于图卷积的安卓恶意应用分类方法涉及信息技术领域，本发明步骤包括：1）反编译APK文件；2）提取恶意代码程序块的调用关系和恶意代码程序块的指令分布特征；3）根据与恶意代码程序块关联的重要度选取关键程序块；4）对恶意代码程序块指令分布特征进行降维和非线性变换；5）恶意代码程序块调用关系图的嵌入特征与变换后的恶意代码程序块指令分布特征融合；6）建立图卷积神经网络模型；7）排序筛选节点；8）卷积神经网络对恶意软件进行家族分类；本发明以调用关系和程序块特征构建图，充分利用图特征建立图神经网络模型识别恶意应用并对其进行分类，有效提升了识别的准确率。
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公开(公告)号：CN115767550B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202211531582.7
申请日：2022-12-02
Applicant: 北京亚鸿世纪科技发展有限公司
IPC: H04W12/122 , H04W12/128 , H04W12/71 , H04W24/02 , H04L9/40
Abstract: 一种5G专网的网络风险评估的方法和装置涉及信息技术领域。本发明由专网动态风险识别模块、专网环境风险识别模块和专网综合风险评估模块组成；专网动态风险识别模块由专网数据采集解析子模块、专网数据关联子模块和专网风险识别子模块组成；专网环境风险识别模块由专网漏洞识别子模块和专网环境风险识别子模块组成。本发明通过信令面和用户面流量中风险事件、终端和服务器漏洞、专网数据管控情况、终端离线对业务影响和终端环境风险等识别5G专网存在的网络安全风险，提供风险预警。
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公开(公告)号：CN111984415B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202010853485.4
申请日：2020-08-24
Applicant: 北京亚鸿世纪科技发展有限公司
Abstract: 一种基于流水线转发模型的负载均衡方法及装置涉及信息技术领域，本发明由I/O收包逻辑引擎、对称哈希计算器、环形区缓存队列、第一个业务逻辑引擎至第N‑1个业务逻辑引擎组成；本发明的I/O收包逻辑引擎和业务逻辑引擎分别独自占用不同的CPU核，通过环形区缓存队列衔接收包和业务处理的数据，这样收包和业务处理各自独立而相互不影响。不需要分流设备就可以做到同源同宿，同时业务处理不影响原有数据包的接收或是转发。解决了在不同流量模型下，流量分发到各个CPU核上不是很均匀，影响整体服务器的处理性能的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115065547B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202210848360.1
申请日：2022-07-19
Applicant: 北京亚鸿世纪科技发展有限公司
IPC: H04L9/40 , G06F16/951
Abstract: 一种物联网终端风险评估的方法及装置涉及信息技术领域，本发明由运营商上报数据采集器、终端信息集合器、原生风险识别模块、动态风险识别模块、分级风险识别模块和综合风险计算器组成；原生风险识别模块由漏洞识别器和明文识别器组成；动态风险识别模块由受控风险识别器、网络攻击识别器和有害程序识别器组成；分级风险识别模块由服务对象识别器、应用场景识别器、敏感度识别器组成；接入物联网终端的漏洞信息数据、物联网流量话单和安全事件数据，并依据物联网终端的使用场景全面的评估物联网终端的安全风险。
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公开(公告)号：CN117952177A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311763302.X
申请日：2023-12-20
Applicant: 北京亚鸿世纪科技发展有限公司
IPC: G06N3/082 , G06N3/0895 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0495 , G06F18/24
Abstract: 本发明提供一种基于多模态自监督学习知识蒸馏的涉诈网站研判方法，包括自监督学习阶段，基于标注数据针对涉诈网站研判这一下游任务进行微调和知识蒸馏阶段。本发明在自监督学习的同时还引入了多模态特征，将文本图像对比学习与图像图像对比学习结合起来，以获得更全面的特征表示；使用大量未标注数据，通过设计前置任务，驱动模型学习无标注数据各部分之间的关系，从数据自身中提取特征，完成模型的预训练过程，可用来挖掘数据更深层的语义表征；完成预训练后使用少量有标注的数据，对预训练模型进行微调；同时利用知识蒸馏来压缩预训练的模型，在尽量不损害模型效果的情况下减少模型参数和模型大小，从而减少模型在后续部署阶段的资源开销。
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公开(公告)号：CN117749409A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311469244.X
申请日：2023-11-07
Applicant: 北京亚鸿世纪科技发展有限公司
IPC: H04L9/40 , G06N3/0442 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供一种大规模网络安全事件分析系统，包括数据收集组件、数据分析组件和用户界面模块；数据收集组件采集物联网网络安全数据、进行数据支持并将物联网网络安全数据；数据分析组件对物联网网络安全数据进行分类和事件分析，结合循环神经网络和机器学习识别出大规模网络安全事件并对大规模网络安全事件进行多维度分析、预警；用户界面组件对大规模网络安全事件进行呈现并生成报告、提供网络安全状态评估和决策建议。本发明旨在通过引入基于多维度数据分析的算法和实时事件分类和判定机制，提高事件分析的效率和准确性，可以全面深入地理解网络安全事件的本质和影响，快速准确地采取相应的应对措施，有效保障物联网网络的安全和稳定。
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公开(公告)号：CN116361514A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211627684.9
申请日：2022-12-17
Applicant: 北京亚鸿世纪科技发展有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/9038 , G06F16/951 , G16Y30/10 , G16Y40/50
Abstract: 一种大规模图数据渐进式探索分析的方法涉及信息技术领域。本发明包括计算图的结构特征步骤和计算子图邻域特征步骤。本发明通过计算的特征子图大大降低了节点和边的数量，避免了大规模图数据可视化时无法全量加载或加载过慢。可视化的特征子图反映了大规模图数据的形态，而特征子图的领域信息为进一步的操作提供了引导。满足了大规模图数据渐进式探索分析的要求。
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公开(公告)号：CN115760546A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211498675.4
申请日：2022-11-29
Applicant: 北京亚鸿世纪科技发展有限公司
Abstract: 基于图形学的自定义渲染器涉及信息技术领域，本发明由顶点数据缓冲器、MVP变换器、视点变换器、光栅化模块和着色模块组成；MVP变换器由视角定义器、世界坐标转换器、观察者坐标转换器和投影变换器组成；投影变换器由正交投影变换器和透视投影变换器组成；不依赖任何渲染工具,在已知纹理坐标信息的情况下，渲染出任意图像，模拟加光照和动态效果，整个流程高度定制化；直接调用GPU渲染管线实现界面渲染，绕开了CPU的运算，将极大的节省了界面的渲染性能消耗，渲染速度很快，大大提升了渲染性能。
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