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公开(公告)号：CN106528340B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201610982790.7
申请日：2016-11-08
Applicant: 深圳市任子行科技开发有限公司 , 任子行网络技术股份有限公司
IPC: G06F11/14
Abstract: 本发明公开了一种移动网用户信令数据快速处理方法和系统，方法包括：构造Hash表，为Hash表分配内存空间；解析移动网用户信息数据，获取其在Hash表中的第一ID，将用户信息数据内容存储在服务器系统磁盘文件中第一ID的位置；恢复文件时，构造空Hash表，将所述用户信息数据逐项读取插入到所述Hash表中；系统包括：用户信息数据接收单元、初始化单元、磁盘存储单元、解析单元、插入单元、读取单元、用户信息备份文件以及Hash表；实施本发明提供的一种移动网用户信令数据快速处理方法和系统，降低了用户信息数据对服务器系统磁盘存储的占用率，提高了移动网用户信令数据的备份和恢复速度，改善了用户体验。
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公开(公告)号：CN106528340A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610982790.7
申请日：2016-11-08
Applicant: 深圳市任子行科技开发有限公司 , 任子行网络技术股份有限公司
IPC: G06F11/14
CPC classification number: G06F11/1469 , G06F11/1451
Abstract: 本发明公开了一种移动网用户信令数据快速处理方法和系统，方法包括：构造Hash表，为Hash表分配内存空间；解析移动网用户信息数据，获取其在Hash表中的第一ID，将用户信息数据内容存储在服务器系统磁盘文件中第一ID的位置；恢复文件时，构造空Hash表，将所述用户信息数据逐项读取插入到所述Hash表中；系统包括：用户信息数据接收单元、初始化单元、磁盘存储单元、解析单元、插入单元、读取单元、用户信息备份文件以及Hash表；实施本发明提供的一种移动网用户信令数据快速处理方法和系统，降低了用户信息数据对服务器系统磁盘存储的占用率，提高了移动网用户信令数据的备份和恢复速度，改善了用户体验。
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公开(公告)号：CN108549679B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201810288551.0
申请日：2018-04-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 深圳市任子行科技开发有限公司
IPC: G06F16/955 , G06F16/9535 , G06F16/903 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种用于URL分析系统的文件扩展名快速匹配方法和装置。所述方法包括：根据用户的业务需求，接收所需过滤URL的文件扩展名信息；利用接收到的所需过滤URL的文件扩展名信息，构建快速匹配算法环境；利用构建的快速匹配算法环境，对待检测URL的文件扩展名进行匹配，过滤掉不符合用户业务需求的URL。本发明基于用户的业务需求构建的快速匹配算法环境，该快速匹配算法环境使用字节来标记字符，并利用父节点储存位置和父节点中字符的索引值来直接定位子节点中字符的储存位置，而不使用常规的指针索引子节点，节省存储空间并提升匹配效率，尤其适用于处理海量URL数据，数据处理效率高。
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公开(公告)号：CN107766481B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201710951000.3
申请日：2017-10-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 深圳市任子行科技开发有限公司
IPC: G06F16/958 , G06F16/906 , G06Q40/00
Abstract: 本发明公开了一种发现互联网金融平台的方法和系统。所述方法包括：根据互联网金融平台的金融特点，从多个预设数据渠道，采集疑似互联网金融平台；提取疑似互联网金融平台的内容特征信息，并与预设的互联网金融平台特征数据库进行匹配，以确定疑似互联网金融平台是否为互联网金融平台。本发明通过从多个数据渠道，采集疑似互联网金融平台，包含了全部互联网金融平台的扩散渠道，保证了发现范围的完整性，通过基于已知互联网金融平台的特征建立模型，对采集的互联网金融平台进行自动化判定，提高发现互联网金融平台的准确率，还通过对新发现的互联网金融平台，来进行互联网金融平台特征数据库的更新重建，有利于提到互联网金融平台判断的准确性。
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公开(公告)号：CN107844575A
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201711081231.X
申请日：2017-11-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 深圳市任子行科技开发有限公司
CPC classification number: G06F17/30864 , G06F11/1469 , G06F17/3028 , G06F17/3048 , G06F17/30575 , G06F17/30876 , G06Q40/025
Abstract: 本发明提供了一种用于互联网金融平台的个人数据共享系统，包括数据接收模块，用于接收互联网金融平台的上报数据；数据处理模块，用于对上报数据进行处理，利用上报数据更新查询缓存模块和图数据库，同时将上报数据写入上报数据存储数据库；上报数据存储数据库，用于存储上报数据；数据核验模块，用于基于上报数据定期对查询缓存模块和图数据库内的数据进行数据一致性核验；数据查询模块，用于为互联网金融平台提供查询接口，根据互联网金融平台的查询请求，查询用户的金融借贷信息。由此，实现了互联网金融企业的个人逾期数据共享，打破了信息孤岛，为个人信用在互联网网贷方面的风险评估提供了强力的数据支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107844575B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201711081231.X
申请日：2017-11-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 深圳市任子行科技开发有限公司
IPC: G06F16/953 , G06F16/955 , G06F16/51 , G06F16/2455 , G06F16/27 , G06F11/14 , G06Q40/02
Abstract: 本发明提供了一种用于互联网金融平台的个人数据共享系统，包括数据接收模块，用于接收互联网金融平台的上报数据；数据处理模块，用于对上报数据进行处理，利用上报数据更新查询缓存模块和图数据库，同时将上报数据写入上报数据存储数据库；上报数据存储数据库，用于存储上报数据；数据核验模块，用于基于上报数据定期对查询缓存模块和图数据库内的数据进行数据一致性核验；数据查询模块，用于为互联网金融平台提供查询接口，根据互联网金融平台的查询请求，查询用户的金融借贷信息。由此，实现了互联网金融企业的个人逾期数据共享，打破了信息孤岛，为个人信用在互联网网贷方面的风险评估提供了强力的数据支撑。
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公开(公告)号：CN110110081B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910279309.1
申请日：2019-04-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 深圳市任子行科技开发有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于移动互联网海量监测数据的分级分类处理方法，包括以下步骤：接收并解析监测日志数据，获取监测日志数据的协议类型；根据监测日志数据的协议类型，确定监测日志数据的存储级别；根据监测日志数据的存储级别，对监测日志数据进行存储本发明提供的将移动互联网海量数据按需分级分类监测的方法，可以根据业务需求动态配置数据分级分类存储的策略，并在海量日志数据向后端存储系统发送时加入分级存储的标签；通过对日志的分级、分类存储在能够满足业务需求的情况下减少对存储空间的使用，提升系统存储效率。
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公开(公告)号：CN111045659A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911094400.2
申请日：2019-11-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 深圳市任子行科技开发有限公司
IPC: G06F8/30
Abstract: 本发明公开了一种采集互联网金融网页的项目列表的方法及系统，该方法包括：脚本生成端展示互联网金融网页对应的可视化配置界面；脚本生成端根据用户在可视化配置界面上的配置操作生成项目列表采集脚本，并将项目列表采集脚本存储至数据库；当时间到达项目列表采集脚本的执行时间点时，脚本生成端从数据库中取出项目列表采集脚本，并将项目列表采集脚本放入任务队列；脚本生成端将任务队列中的项目列表采集脚本分发至执行端；执行端运行项目列表采集脚本，得到项目列表采集信息，并将项目列表采集信息存储至执行端的本地文件系统。通过本发明，通过可视化配置方式，极大的简化了脚本配置工作，从而提高了数据采集效率。
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公开(公告)号：CN112149413A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010932371.9
申请日：2020-09-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 深圳市任子行科技开发有限公司
IPC: G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络识别互联网网站所属业态的方法、装置以及计算机可读存储介质。该方法包括：获取互联网网站业态的文本数据集，从所述文本数据集中提取文本特征词；基于所述文本特征词对所述文本特征词进行词向量化以获取词向量序列；将所述词向量序列分别输入递归神经网络及卷积神经网络模型，分别得到所述递归神经网络及卷积神经网络模型输出的目标特征向量，并将所述目标特征向量进行并联拼接；将已拼接的所述目标特征向量输入全连接神经网络，最后输出概率预测向量；查找所述概率预测向量中的最大值，并以所述最大值对应的业态作为所述互联网网站的所属业态。通过本发明，实现了高精度识别互联网网站的所属业态。
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公开(公告)号：CN110930165A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911090024.X
申请日：2019-11-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 深圳市任子行科技开发有限公司
IPC: G06Q30/00 , G06Q40/06 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种互联网金融网站的异常检测方法及装置，该方法包括：获取互联网金融网站的文本信息；当所述文本信息中存在收益率关键词时，从所述文本信息中提取所述收益率关键词对应的收益率数值；根据所述收益率关键词以及所述收益率关键词对应的收益率数值，确定最大收益率；当所述最大收益率大于预设收益率时，确定所述互联网金融网站存在异常。通过本发明，从互联网金融网站中提取该网站公示的收益率，当提取的收益率过高时，说明该互联网金融网站存在高风险或诈骗特征，因此，认定该网站存在异常，从而认定该网站所属公司处于经营异常状态，实现了对互联网金融公司实行有效监管。
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