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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104978579A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510316314.7
申请日：2015-06-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学 , 北京建筑大学
IPC: G06K9/34
CPC classification number: G06K9/344
Abstract: 本发明公开了一种对图像型垃圾邮件进行过滤的方法及装置，通过WAF模型对邮件图像中识别出的关键词进行关键词重构，并基于重构后的关键词对邮件进行判断和过滤，从而解决现有技术中基于图像过滤垃圾邮件准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN104978579B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201510316314.7
申请日：2015-06-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学 , 北京建筑大学
IPC: G06K9/34
Abstract: 本发明公开了一种对图像型垃圾邮件进行过滤的方法及装置，通过WAF模型对邮件图像中识别出的关键词进行关键词重构，并基于重构后的关键词对邮件进行判断和过滤，从而解决现有技术中基于图像过滤垃圾邮件准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN104834891A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510083460.X
申请日：2015-02-16
Applicant: 北京建筑大学 , 北京邮电大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种中文图像型垃圾邮件过滤方法，包括：在图像背景下提取得到图像中的汉字；使用汉字的关键点对汉字的字符特征进行表示；将字符特征与预先设置的样本库进行匹配，识别出垃圾邮件；对垃圾邮件进行过滤。本发明还公开了一种中文图像型垃圾邮件过滤系统。本发明在中文图像型垃圾邮件过滤中既能保留一定程度的语义信息，又能快速准确的进行识别，本发明可以在只使用很小的特征库下，得到极低的误识别率和很高的准确率。本发明具有更宽松的字符识别要求，能够适应更多变，背景更复杂的图像；对较广泛的图片都能到达较好的效果；在对中文的过滤应用中，本发明从实际垃圾邮件图像中提取少量关键字样本库，使得算法效率大大提高。
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公开(公告)号：CN113139185B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202110396545.9
申请日：2021-04-13
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06F21/56 , G06F40/242 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供一种基于异质信息网络的恶意代码检测方法及系统该方法包括：动态分析提取样本的特征，并基于异质信息网络构建多种类型对象之间的关系；根据多种类型对象之间的关系以及元路径的对称性，在游走过程中获取上下文信息；将随机游走获取的节点上下文信息作为连续词袋模型的输入，以提取节点对象的特征向量完成检测。本发明从动态分析角度提取样本的特征，基于异质信息网络构建多种类型对象之间的关系以及根据元路径的对称性，在实际游走的过程中做了加速处理；并将随机游走获取的节点上下文的信息作为连续词袋模型输入，提取节点对象的特征向量，从而提高可获得信息有限前提下的单元图的检测准确率。
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公开(公告)号：CN113139185A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110396545.9
申请日：2021-04-13
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06F21/56 , G06F40/242 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供一种基于异质信息网络的恶意代码检测方法及系统该方法包括：动态分析提取样本的特征，并基于异质信息网络构建多种类型对象之间的关系；根据多种类型对象之间的关系以及元路径的对称性，在游走过程中获取上下文信息；将随机游走获取的节点上下文信息作为连续词袋模型的输入，以提取节点对象的特征向量完成检测。本发明从动态分析角度提取样本的特征，基于异质信息网络构建多种类型对象之间的关系以及根据元路径的对称性，在实际游走的过程中做了加速处理；并将随机游走获取的节点上下文的信息作为连续词袋模型输入，提取节点对象的特征向量，从而提高可获得信息有限前提下的单元图的检测准确率。
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