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公开(公告)号：CN119583140A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411690244.7
申请日：2024-11-25
Applicant: 湖南省电子信息产业研究院 , 湖南省通信网络保障中心
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开一种监测大数据平台API网关异常调用的方法、系统及设备，方法包括：获取大数据平台API网关调用的日志数据与性能指标数据；通过Xgboost算法对日志数据的特征字段进行特征筛选，并结合性能指标数据，构造新的输入数据集及特征集；基于改进的双层随机森林模型建立异常识别模型；将建立的异常识别模型部署在API网关侧，通过在线捕捉调用日志、IP及相关性能数据，输入所述异常识别模型，在网关侧完成异常调用识别。本发明可以实现异常调用快速、高准确率的在线推理服务，够精准识别大数据平台中潜在的安全隐患，便于进行相应的熔断操作，并对疑似危险用户进行及时限流。
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公开(公告)号：CN119363417A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411463679.8
申请日：2024-10-18
Applicant: 湖南省电子信息产业研究院 , 湖南省通信网络保障中心
IPC: H04L9/40 , G06Q30/018
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据分析的反电信网络诈骗系统，属于网络安全监管技术领域，包括IDC服务器模块、信息跟踪模块、网络传输模块和中央处理模块，所述信息跟踪模块包括信息采集单元、建模分析单元和效果验证单元，所述网络传输模块与中央处理模块之间设有防火墙模块、安全管理模块和安全运维模块。该基于大数据分析的反电信网络诈骗系统，通过对大数据进行深入分析，并对大数据进行实时监管和定时巡查，从而对网络安全进行综合评估性分析，判断网络整体的安全情况，进而合理的对网络进行管理，降低网络诈骗的发生，同时建立应急处理方案，在出现网络安全漏洞时，能够快速完成数据的安全转移，保证数据的安全。
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公开(公告)号：CN119892474A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510080403.X
申请日：2025-01-17
Applicant: 湖南省通信网络保障中心 , 恒安嘉新(北京)科技股份公司
IPC: H04L9/40 , H04L61/4511 , G06F16/955 , G06F16/906 , G06N3/0985 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/2433
Abstract: 本发明实施例公开了一种URL检测模型训练及URL检测方法、装置、设备、介质及程序，其中，方法包括：对统一资源定位符URL样本数据进行特征提取，得到URL特征集；其中，所述URL特征集包括结构特征、情报特征和敏感词特征中的至少一项；根据特征贡献度提取所述URL特征集中的部分特征集作为目标特征集；根据所述目标特征集中的样本特征训练所述随机森林模型。本发明实施例能够准确识别未知URL，并提高URL检测的效率。
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公开(公告)号：CN119254517A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411448585.3
申请日：2024-10-16
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司 , 湖南省通信网络保障中心
IPC: H04L9/40 , H04L61/4511
Abstract: 本发明公开了一种恶意域名自动检测方法、装置、设备以及介质。该方法包括：采集设定时间段内的流量数据，从流量数据中提取出DNS协议数据；利用解析软件对全部DNS协议数据进行解析，得到与每个DNS协议数据对应的DNS日志数据；对DNS日志数据进行数据清洗，对数据清洗后的DNS日志数据提取二级域名信息；将二级域名信息进行黑白名单匹配，将未存在于黑白名单中的二级域名信息作为待检测域名，输入至MLP模型中进行DGA检测，判断待检测域名是否为恶意域名。本发明实施例实现了对正常域名以及DGA恶意域名的精准分类，并不断优化神经网络多层感知机模型，使其灵活适应网络环境变化的同时对网络安全态势感知提供了支持。
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公开(公告)号：CN119232463A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411353669.9
申请日：2024-09-26
Applicant: 湖南省通信网络保障中心
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开的属于网络安全监管技术领域，具体为一种基于大数据分析的IDC网络安全监管系统及方法，其系统包括处理器、DPI数据采集模块、分析推送模块、流量日志与访问日志分析模块、VPN类协议识别模块、大数据处理模块、数据分析模块、违规检测模块、统计模块、研判封堵模块和模型监测模块，在报文满足一定的条件时，如某个连接的报文流量过大，流量监管就可以对该报文采取不同的处理动作，丢弃报文或者重新设置报文的优先级等，可以对流量的实时速率进行限制，保障IDC业务正常运营。针对违规流量进行精准封堵，基于违规流量的IP地址，通过系统指令下达给IDC流量采集设备，并对IP地址进行实时处置封堵。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119629031A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411861076.3
申请日：2024-12-17
Applicant: 湖南省通信网络保障中心
IPC: H04L41/0631 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L41/12 , H04W24/00
Abstract: 本发明公开了一种应用于5G基站传输链路的故障分析方法及系统，其中，该方法包括以下步骤：通过集成实时数据流处理机制和增量学习模型，获取5G基站传输链路的告警信息；对告警信息进行预处理；基于时间维度、拓扑维度和文本维度，将预处理后的告警信转化为多维向量表示；结合DBSCAN算法进行分组聚合；通过Incident根因分析算法，对分组聚合后的告警信息进行深度疑似根因分析，确定疑似根因告警；通过知识图谱和诊断规则，进行故障诊断，生成修复流程并记录全过程。其能显著提升故障定位的精准度与速度，增强故障分析的智能化与自动化水平，同时保证故障处理的实时性和灵活性，从而优化5G网络的运维管理，为通信服务的稳定可靠提供坚实保障。
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公开(公告)号：CN119168576A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411215110.X
申请日：2024-09-02
Applicant: 湖南省通信网络保障中心
IPC: G06Q10/10 , G06Q10/107 , G06V30/14 , G06F40/205
Abstract: 本发明公开的属于网站备案审核技术领域，具体为一种基于AI和RPA的网站备案审核方法及系统，其方法包括以下步骤：S1：RPA机器人基于数据调取模块调取待备案审核工单的对应数据信息；S2：RPA机器人通过数据采集模块智能获取待备案审核数据信息中的文本信息；S3：RPA机器人通过文本信息处理模块对文本信息进行智能处理，得到文本信息中关键字段以及关键字段对应的关键字信息，通过本发明能够不符合审核要求的审核工单即时驳回，有效避免人为判断存在的漏判、误判风险，且RPA配置灵活方便，迭代更新方便快捷，对原有审核系统资源利用率高、破坏性小，在部署时不需要改变现有系统，保证了原有系统的稳定。
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公开(公告)号：CN118677759A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410591104.8
申请日：2024-05-13
Applicant: 湖南省通信网络保障中心
IPC: H04L41/0677 , H04L41/0631 , H04L41/0604 , H04L41/14 , H04L41/142
Abstract: 本发明属于通信网络技术领域，具体为一种基于大数据分析的通信网络故障定位系统及方法，包括离线训练模块和在线训练模块，离线训练模块和在线训练模块均包括数据获取单元、数据清洗单元、建模分析单元、优化迭代单元和模型评估单元；离线训练模块和在线训练模块均连接至网管服务器上，依托网管系统运行，每个模块的每个单元均由原子化能力构成，实现前后端分离、支持高并发、原子能力组装；本方案提出的故障根网元的告警区分上链机制，可以在实现向售后服务方公开一部分告警，实现云化网络下智能化地告警关联压缩及故障快速定位；有效解决新型云化网络下人工运维经验不足、故障定位难、处理效率低、定制化服务难的问题。
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公开(公告)号：CN118433060A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410509761.3
申请日：2024-04-26
Applicant: 湖南省通信网络保障中心 , 湖南斯耐浦科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于AHP算法的通信网络运行评价方法，该方法包括将网元指标和用户指标作为一级指标，获取各一级指标的二级指标；响应用户的第一设计操作，根据德尔菲算法得到网元指标中各二级指标的主观权重和用户指标中各二级指标的主观权重；响应用户的第二设计操作，获取网元指标和用户指标中各二级指标的计分区间；获取网元指标和用户指标中各二级指标的第一样本数据，计算网元指标和用户指标中各二级指标的得分；计算网元指标的总分以及用户指标的总分。在本发明中以网元指标和用户指标为依据对二级指标进行选取，本发明通过获取小时颗粒度数据，选取相互独立且反应整体情况的指标、合理设计指标计分规则区间以对网络运行状态进行评估。
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公开(公告)号：CN118317351A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410556830.6
申请日：2024-05-07
Applicant: 湖南省通信网络保障中心
IPC: H04W24/08 , H04L41/147 , H04L41/149 , H04L41/16 , H04L41/06
Abstract: 本发明公开的属于通信基站故障预测技术领域，具体为基于人工智能技术的通信基站维护系统及方法，其系统包括，所述基于深度学习的智能故障预测模型包括自编码器和长短期记忆模型，所述自编码器用于异常检测分析，所述长短期记忆模型用于故障预测并输出结果；所述训练模块采用多维度、长周期的数据训练基于深度学习的智能故障预测模型；采用机器学习和时间序列预测方法，基于大数据量学习建立预测模型，再利用现网中的基站故障告警数据、性能数据、动环告警数据等进行故障隐患预测，然后按基站隐患风险程度安排巡检优先级，在传统基站重要性的基础上优化巡检计划，逐渐由轮询(周期)巡检方式转变为按需巡检方式。
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