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公开(公告)号：CN113132383A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110421317.2
申请日：2021-04-19
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及大数据技术领域。本发明公开了一种网络数据采集系统，该系统包括服务器，服务器包括：任务下发模块，用于创建用户信息获取任务，将用户信息获取任务分配至不同的任务池，计算任务池优先级，根据任务下发规则，得到并传输具有优先级参数的用户信息获取任务；数据解析模块，与任务下发模块数据连接，用于获取来自中间代理服务端的用户信息流量数据，数据解析模块构建报文解析神经网络模型，将待解析报文信息输入训练后报文解析神经网络模型，判断待解析报文信息中是否包括指定用户信息并提取。通过设置任务优先级，优先处理重要的任务，提高任务处理效率。本公开实施例还公开了一种网络数据采集方法。
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公开(公告)号：CN118585608A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410750428.1
申请日：2024-06-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F18/2415 , G06F40/30 , G06F9/50
Abstract: 本发明涉及人工智能进行自然语言处理技术领域，尤其涉及一种短文本智能分析与分类优化方法，包括以下步骤：S1：对短文本信息进行初步处理，得到初步处理后的短文本信息；S2：引入均衡负载数据分片算法将初步处理后的短文本信息进行数据分片并存储至多个节点k，利用分布式分散处理算法实现数据并行处理；S3：引入语境深度理解算法，优化短文本信息分类的准确率；S4：各节点k利用优化自然语言处理算法对分得的短文本分片数据进行智能分析，并确定其所属类别；S5：汇总并分析全部节点k上的分类结果，得到短文本信息的最终分析与分类结果，本方法提高了短文本信息处理分析与分类中的效率及准确率。
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公开(公告)号：CN119940368A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510008588.3
申请日：2025-01-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06F40/30 , G06F40/194 , G06F40/16 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06F18/22 , G06F18/23211
Abstract: 本发明涉及文本数据分析技术领域，尤其涉及一种面向生成式大模型的文本同源性分析方法，包括以下步骤：S1：对面向生成式大模型的文本数据进行预处理后，将文本数据转化为高维语义嵌入向量，引入混合距离度量进行相似度分析；S2：采用基于密度峰值的动态聚类算法进行动态聚类分析，生成初步的同源文本簇，引入多重迭代映射与动态梯度扰动机制进一步分析，得到优化的同源文本簇；S3：将优化的同源文本簇进行多模态融合，利用图结构对融合后的多模态同源文本簇进行分析，应用时间序列分析方法，得到文本的同源性分析与来源追踪结果，本方法能够有效应对生成式大模型生成文本数据语义表达的多样性和复杂性，增强了文本表示的鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN112990220B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110417894.4
申请日：2021-04-19
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种图像中目标文本智能识别方法。该方法步骤如下：将目标文本由像素点坐标表示，输入目标文本像素点坐标值对像素坐标识别神经网络进行训练，获得文本自编码模型和目标文本的表述特征；根据区域的高度值计算背景区域数量，提取覆盖背景区域，剩余区域为前景区域；利用训练好的文本自编码模型在前景区域中获得待识别的文本的表述特征，将文本的表述特征与期望的目标文本的表述特征进行对比判断，若两者误差达到预设阈值，则识别文字为目标文本。本发明还提供一种图像中目标文本智能识别系统。本发明通过基于文本自编码模型来识别目标文本，能够精准定位目标文本在图像中的位置，计算复杂度低，识别准确率高。
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公开(公告)号：CN113132383B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202110421317.2
申请日：2021-04-19
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L69/22 , H04L67/562 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及大数据技术领域。本发明公开了一种网络数据采集系统，该系统包括服务器，服务器包括：任务下发模块，用于创建用户信息获取任务，将用户信息获取任务分配至不同的任务池，计算任务池优先级，根据任务下发规则，得到并传输具有优先级参数的用户信息获取任务；数据解析模块，与任务下发模块数据连接，用于获取来自中间代理服务端的用户信息流量数据，数据解析模块构建报文解析神经网络模型，将待解析报文信息输入训练后报文解析神经网络模型，判断待解析报文信息中是否包括指定用户信息并提取。通过设置任务优先级，优先处理重要的任务，提高任务处理效率。本公开实施例还公开了一种网络数据采集方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112990220A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110417894.4
申请日：2021-04-19
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种图像中目标文本智能识别方法。该方法步骤如下：将目标文本由像素点坐标表示，输入目标文本像素点坐标值对像素坐标识别神经网络进行训练，获得文本自编码模型和目标文本的表述特征；根据区域的高度值计算背景区域数量，提取覆盖背景区域，剩余区域为前景区域；利用训练好的文本自编码模型在前景区域中获得待识别的文本的表述特征，将文本的表述特征与期望的目标文本的表述特征进行对比判断，若两者误差达到预设阈值，则识别文字为目标文本。本发明还提供一种图像中目标文本智能识别系统。本发明通过基于文本自编码模型来识别目标文本，能够精准定位目标文本在图像中的位置，计算复杂度低，识别准确率高。
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公开(公告)号：CN118568487A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410548464.X
申请日：2024-05-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 国家计算机网络与信息安全管理中心天津分中心 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/2431 , G06N3/042
Abstract: 本申请实施例提供一种多模态轻量级动态知识增强方法、装置及存储介质，所述方法包括：基于图像小样本集的向量表征和文本小样本集的向量表征，以多模态视觉码书的形式构建图像小样本知识库和文本小样本知识库；基于单模态搜索的方式从所述图像小样本知识库或所述文本小样本知识库中确定待融合表征的跨模态表征，融合所述待融合表征和所述跨模态表征，得到知识增强后的融合表征。本申请实施例提供的多模态轻量级动态知识增强方法、装置及存储介质，在现有大规模预训练多模态模型的强大表征学习基础上，融合罕见且细粒度的跨模态表征信息，以此提高原始表征的质量，并显著提升对特定信息的检索效率。
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公开(公告)号：CN116127964A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211600947.7
申请日：2022-12-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心天津分中心
IPC: G06F40/284 , G06F40/30 , G06F16/35 , H04L9/40 , H04W12/12
Abstract: 本发明公开了一种融合传播关系的诈骗信息的检测方法。该方法包括：获取第一信息组、诈骗账号库以及正常账号库，其中第一信息组中的每一个信息包括文本信息和发信账号；根据诈骗账号库和正常账号库从第一信息组中确定第二信息组，其中第二信息组中的每一个信息的发信账号在诈骗账号库和正常账号库中都不存在；根据第二信息组得到多个目标信息组，其中每一个目标信息组中的第一发信账号与第二发信账号的相似文本信息的数量大于第一阈值；计算每一个目标信息组的诈骗权重值；在目标信息组的诈骗权重值大于第二阈值的情况下，将目标信息组中的每一个文本信息确定为诈骗信息。本发明解决了对大量诈骗信息进行检测时，处理效率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN119598054A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510143768.2
申请日：2025-02-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/958 , G06V30/19
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，提供一种网站类型识别方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：获取待识别网站的网址，并基于所述待识别网站的网址，获取所述待识别网站内所有的待分类图像；基于特征提取模型，对各待分类图像进行特征提取，得到所述各待分类图像的图像特征；基于文本特征库中的各文本特征和所述各待分类图像的图像特征，确定所述各待分类图像的类别；基于所述各待分类图像的类别，确定所述待识别网站的类型。本发明通过结合图像特征和文本特征，实现了基于图像和文本描述的多模态特征的检索式分类判断，可以有效提高网站类型识别的准确率。
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公开(公告)号：CN118520929B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411003497.2
申请日：2024-07-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06N3/09 , G06N3/0455 , G06F40/194
Abstract: 本发明提供一种文本相似度确定模型的训练方法及文本相似度计算方法，属于计算机技术领域，该训练方法包括：获取第一数据集和第二数据集；第一数据集中包括至少一个短文本数据对；第二数据集中包括至少一个目标文本数据对，目标文本数据对中的两个目标文本数据至少一个为长文本数据；基于句向量对比模型，获取第二数据集中各目标文本数据的关键表述；句向量对比模型是基于第一数据集和第一损失函数对第一预训练模型训练得到的；基于各关键表述和第二损失函数，对第二预训练模型进行训练，得到文本相似性确定模型。通过在判定过程中引入短文本和长文本，提升了文本相似度确定模型输出结果的准确性。
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