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公开(公告)号：CN104363091A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410717255.X
申请日：2014-12-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术有限公司
IPC: H04L9/30
Abstract: 本发明公开了一种自动检索密钥和选择算法的加解密方法，包括步骤一、生成加密对象所使用的密钥库；步骤二、提取被加密对象的数据特征，得到经过处理后的数据首字节；步骤三、依据提取的数据特征自动检索密钥库；步骤四、依据数据特性选择加密算法；步骤五、依据不同的加密场景自定义增订扩充方案；步骤六、对被加密对象进行加解密运算。本发明在现行加密算法的基础上，采用密钥库替代传统的单一密钥，增强了密钥管理的安全性，依据数据特征选取密钥，并选择适当的加密算法发挥最佳的加密性能，能够支持增订扩充方案以满足特定的加密场景，因此，该方法具有很强的实用性和适应性，具有很广泛的应用场景。
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公开(公告)号：CN104202659A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410471628.X
申请日：2014-09-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术有限公司
IPC: H04N21/44 , H04N21/443 , H04N19/436
Abstract: 本发明提供了一种网络视频流乱序分段解码方法，涉及视频流处理技术领域。本方法首先从网络中捕获传输来的视频数据包，并为每个视频流建立一个缓存，将数据包按序存在对应的位置，当连续数据包达到指定大小时，进行视频解码。采用FFmpeg技术进行数据块解码，解码时修改相应的上下文，通过伪装的方式让FFmpeg继续解码工作。此外本发明采用具有多个加速单元的独立板卡进行解码，加速单元采用FFmpeg技术实现，从而可实现并行解码。无论网络视频流以何种顺序接收，本发明方法均能以数据块为单位将视频流拼接并进行最大程度解码，并可支持多数据流并发解码；本发明方法提高了视频流有效帧数的接收率和解码率。
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公开(公告)号：CN104363091B
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201410717255.X
申请日：2014-12-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术有限公司
IPC: H04L9/30
Abstract: 本发明公开了一种自动检索密钥和选择算法的加解密方法，包括步骤一、生成加密对象所使用的密钥库；步骤二、提取被加密对象的数据特征，得到经过处理后的数据首字节；步骤三、依据提取的数据特征自动检索密钥库；步骤四、依据数据特性选择加密算法；步骤五、依据不同的加密场景自定义增订扩充方案；步骤六、对被加密对象进行加解密运算。本发明在现行加密算法的基础上，采用密钥库替代传统的单一密钥，增强了密钥管理的安全性，依据数据特征选取密钥，并选择适当的加密算法发挥最佳的加密性能，能够支持增订扩充方案以满足特定的加密场景，因此，该方法具有很强的实用性和适应性，具有很广泛的应用场景。
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公开(公告)号：CN104202656B
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201410472027.0
申请日：2014-09-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术有限公司
IPC: H04N21/439 , H04N21/443
Abstract: 本发明提供了一种网络音频MP3流乱序分段解码方法，涉及音频流处理技术领域。本方法从网络中捕获音频MP3数据包，获取MP3数据帧并根据位置信息存储在缓存中，一个session建立一个缓存，当有连续MP3数据帧达到指定大小时，进行音频解码。采用FFmpeg技术进行数据块解码，解码时修改相应的上下文，通过伪装的方式让FFmpeg进行解码。采用具有多个加速单元的独立板卡进行解码，加速单元采用FFmpeg技术实现，从而可实现并行解码。无论网络音频MP3以何种顺序接收，本发明方法均能以固定数量的音频帧为单位拼接并进行最大程度解码，并可支持多数据流并发解码，提高了音频流有效帧数的接收率和解码率。
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公开(公告)号：CN104202659B
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201410471628.X
申请日：2014-09-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术有限公司
IPC: H04N21/44 , H04N21/443 , H04N19/436
Abstract: 本发明提供了一种网络视频流乱序分段解码方法，涉及视频流处理技术领域。本方法首先从网络中捕获传输来的视频数据包，并为每个视频流建立一个缓存，将数据包按序存在对应的位置，当连续数据包达到指定大小时，进行视频解码。采用FFmpeg技术进行数据块解码，解码时修改相应的上下文，通过伪装的方式让FFmpeg继续解码工作。此外本发明采用具有多个加速单元的独立板卡进行解码，加速单元采用FFmpeg技术实现，从而可实现并行解码。无论网络视频流以何种顺序接收，本发明方法均能以数据块为单位将视频流拼接并进行最大程度解码，并可支持多数据流并发解码；本发明方法提高了视频流有效帧数的接收率和解码率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104202656A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410472027.0
申请日：2014-09-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术有限公司
IPC: H04N21/439 , H04N21/443
Abstract: 本发明提供了一种网络音频MP3流乱序分段解码方法，涉及音频流处理技术领域。本方法从网络中捕获音频MP3数据包，获取MP3数据帧并根据位置信息存储在缓存中，一个session建立一个缓存，当有连续MP3数据帧达到指定大小时，进行音频解码。采用FFmpeg技术进行数据块解码，解码时修改相应的上下文，通过伪装的方式让FFmpeg进行解码。采用具有多个加速单元的独立板卡进行解码，加速单元采用FFmpeg技术实现，从而可实现并行解码。无论网络音频MP3以何种顺序接收，本发明方法均能以固定数量的音频帧为单位拼接并进行最大程度解码，并可支持多数据流并发解码，提高了音频流有效帧数的接收率和解码率。
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公开(公告)号：CN108650194B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201810454425.8
申请日：2018-05-14
Applicant: 南开大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L47/2441 , H04L47/2483 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出了基于K_means和KNN融合算法的网络流量分类方法。该方法的框架是针对每个应用协议构建一个二分类器，由决策规则将所有分类器的输出整合为最终输出。算法上融合了无监督的K_means算法和有监督的KNN算法，此外，该方法还提出了基于K_means迭代的特征选择算法，目的是选出高分离度的特征，以节省时间、空间和提高分类效果。实验结果表明，在真实流量数据上，本发明对流量识别的准确率和召回率可达90％以上，相比现有典型的流量分类方法效果更好；本发明还可识别出未登录流量，与典型的分类方法相比在功能上有了扩展。
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公开(公告)号：CN114116172A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111454126.2
申请日：2021-12-01
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种流量数据采集方法、装置、设备及存储介质，包括：接收多个数据采集策略，根据各数据采集策略对应的通信层，将各数据采集策略分别传输至对应的层级处理模块；所述数据采集策略根据业务需求预先设定；通过各层级处理模块执行多个数据采集策略，并实时对DPI系统运行过程中占用的资源进行监控，得到资源占用结果；如果资源占用结果超过预设阈值，则通过各层级处理模块根据各数据采集策略对应的优先级，在多个数据采集策略中依次确定待执行的目标采集策略，并依次执行目标采集策略。本发明实施例的技术方案可以实现移动互联网中的流量数据按需采集，满足业务需求和资源占用之间的平衡。
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公开(公告)号：CN105740007B
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201610037596.1
申请日：2016-01-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京恒光信息技术股份有限公司
IPC: G06F9/445
Abstract: 本发明提供了一种PCI‑E设备的插件装载方法及装置，涉及PCI‑E总线接口技术领域。方法包括：获取主机设备中描述用户插件具体功能的用户插件代码，并将用户插件代码存储到PCI BAR共享内存中；读取所述PCI BAR共享内存中的用户插件代码，并根据所述用户插件代码编译生成PCI‑E文件系统中的共享库文件；通过PCI‑E设备中的动态链接库动态加载所述共享库文件，并运行所述用户插件。本发明能够使得PCI‑E设备能够加载用户自定义的用户插件代码，避免了目前用户自己定义和编写的用户插件程序无法装载到PCI‑E设备上进行，PCI‑E设备功能较为单一的问题。
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公开(公告)号：CN104992708B
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201510236568.8
申请日：2015-05-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院声学研究所
Abstract: 本发明涉及一种短时特定音频检测模型生成方法，包括：对训练语音数据进行特征提取；其中，所述训练语音数据包括非特定音频数据与特定音频数据；用训练语音数据的特征，进行通用背景模型的训练；由训练语音数据中某一类特定音频数据的特征，根据通用背景模型中自适应地得到该类特定音频数据的模型；重复这一操作，直至得到训练语音数据中所有类特定音频数据的模型。本发明还提供了一种短时特定音频检测方法，该方法通过模型打分进行特定音频的检测。这种方法不仅可以很好地解决特定音频模型训练数据不充足的问题，还可以一定程度的对输入数据的背景噪声进行抑制。
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