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公开(公告)号：CN119865726A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510072447.8
申请日：2025-01-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 长安通信科技有限责任公司
IPC: H04Q11/00
Abstract: 本申请提供了一种端口资源管理方法、装置、电子设备及存储介质。属于数据传输技术领域。所述方法包括：获取端口资源记录信息，端口资源记录信息包括端口资源的使用记录，从端口资源记录信息中获取端口资源状态信息和端口资源统计信息，根据端口资源状态信息和端口资源统计信息，对端口资源进行管理。如此基于端口资源的使用记录，获取端口资源状态信息与端口资源统计信息，对端口资源进行管理，可以解决在面对大量端口资源操作时，人工记录和统计需要耗费大量时间和精力，并且准确率也难以保证，容易因人为疏忽导致数据错误或遗漏，进而影响端口资源分配的合理性和及时性，甚至引发网络故障或业务延误的技术问题。
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公开(公告)号：CN119865430A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510072108.X
申请日：2025-01-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 长安通信科技有限责任公司
IPC: H04L41/12 , H04L41/22 , H04L41/0213
Abstract: 本申请提供了一种网络拓扑发现方法、装置、电子设备及存储介质。属于通信技术领域。所述方法包括：对设备集中每个设备进行不同维度的监测，生成每个设备的不同维度的监控数据，获取拓扑参数，基于拓扑参数从设备集中选取至少一个目标设备，针对任一目标设备，从不同维度的监控数据中获取目标拓扑数据，基于目标拓扑数据，进行网络拓扑的发现。通过对设备进行不同维度的监测，生成不同维度的监测数据，进而得到目标拓扑数据，并基于目标拓扑数据进行网络拓扑发现，可以实现网络拓扑的自动化发现。
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公开(公告)号：CN118170493A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410130580.X
申请日：2024-01-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提出了一种云桌面系统及云桌面创建及预约、授权和预授权方法，涉及云计算技术领域。该系统包括：瘦终端，用于用户云桌面的显示和输入，通过绑定用户云桌面接入访问对应的业务系统，访问业务系统前通过瘦终端进行身份验证；预约APP，用于查询和管理瘦终端资源的手机应用，提供与用户的信息交互；中间层，用于根据预约APP的交互信息管理用户云桌面与瘦终端的绑定或解绑；云平台，用于提供用户云桌面所需的计算、存储和网络资源；零信任平台，用于用户云桌面的访问控制，根据权限代理访问业务系统；业务系统为企业中实际处理业务逻辑的系统，对授权的访问请求进行处理。本发明的实现了实现了灵活办公的目的，降低了人员失泄密风险。
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公开(公告)号：CN117336080A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311383389.8
申请日：2023-10-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及病毒检测技术领域，公开了一种基于流量和指标的暴力破解检测系统及方法，包括安装在受监测服务器上的指标采集模块、指标分析模块、流量采集模块和流量分析模块，流量采集模块与所述流量分析模块连接，指标采集模块与所述指标分析模块连接，与流量分析模块和指标分析模块连接有检测服务器，检测服务器设有暴力破解行为检测模块，与所述检测服务器连接有数据库服务器，数据库服务器设有异常行为库模块，与所述数据库服务器连接有界面服务器，所述界面服务器设有告警界面模块。本发明解决当前基于文件扫描和样本分析的检测方法中的检测耗时久，占用资源高的问题，同时可缩短从行为发生到行为被检测的时间，提升检测的时效性。
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公开(公告)号：CN117221172A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311036540.0
申请日：2023-08-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L43/0823 , H04L43/08 , H04L43/50
Abstract: 本申请公开了一种周期性流量的在线多步异常检测方法及装置，包括：获取正常流量的历史数据；为获取的正常流量的历史数据，确定历史数据的流量周期；获取当前新增流量数据，利用预设统计方法计算当前新增流量数据的正常值范围，并对比当前新增流量数据与所确定的流量周期，以确定当前新增流量数据是否在正常值范围内，若不在正常值范围内，则确定流量异常；在确定流量异常的情况下，判定异常流量的持续时间。本申请实施例的方法能够提前发现未来时刻流量是否异常、对异常流量提前干预并减小异常流量造成的损失提供数据支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115700514A
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202110806905.8
申请日：2021-07-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/35 , G06F16/332 , G06F40/30 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种结合BIGRU和多头注意的事件主体提取方法及装置，包括：把文本数据转化为文本输入序列X；利用BiGRU网络获取文本输入序列X对应的向量XB；基于文本输入序列X与向量XB进行多头注意力计算；依据注意力计算结果，获取事件主体提取结果。本发明使用BIGRU网络学习上下文语义特征，通过引入多头注意力机制捕获序列中的关键特征信息，提高了工作效率及准确性。
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公开(公告)号：CN115438239A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202110623899.2
申请日：2021-06-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9035 , G06F16/906
Abstract: 本发明公开一种自动化异常样本筛选的异常检测方法及装置，包括依据数据集中各数据的特征，进行数据筛选；对筛选得到的数据进行特征降维；针对特征降维后的数据进行异常检测，得到若干候选数据；对所有候选数据作聚类，得到带类别标签的异常数据。本发明利用特征筛选和特征降维方法，解决异常检测算法难以处理高维度特征的问题，并结合对异常检验算法和聚类算法，实现了对异常样本的自动化分析，在整个流程中不需要人工干预，大大减少了异常样本发现与分析过程中的人力投入。
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公开(公告)号：CN115410207A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110588830.0
申请日：2021-05-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心天津分中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06V30/148 , G06F40/289 , G06F40/216
Abstract: 本发明公开一种针对竖排文本的检测方法及装置，包括扫描待检测文本，确定换行符的位置，得到一个位置列表，并基于该位置列表，计算每行文字长度；截取连续t行中每行文字长度一致的文本，保留截取文本中的有效字符，得到保留文本；对保留文本进行分词，并根据得到第一分词结果，获取截取文本的初步检测结果；若初步检测结果判断截取文本为竖排文本，则将截取文本转换为二维的字符矩阵，并删除换行符，对该字符矩阵作转置，得到转置文本；对转置文本进行分词，并根据得到第二分词结果，获取截取文本的检测结果。本发明可确定竖排文字的区域，去除竖排文本中的干扰字符，并恢复成一般的横向文本，同时处理竖排文本中普遍存在的错别字现象。
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公开(公告)号：CN113239663A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110309085.1
申请日：2021-03-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F40/126 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于知网的多义词中文实体关系识别方法，其步骤包括：1)对中文网事数据中的每一条语料样本基于知网进行字颗粒度的向量化，得到每一个字对的字颗粒度向量；然后对每一字颗粒度向量所在的位置信息进行编码，得到语料中每个字与预标注的待识别实体关系对的相对位置编码；2)根据步骤1)所得结果生成每一语料样本的字颗粒度语义向量集合；3)基于知网生成每一语料的词颗粒度语义向量集合；4)利用各语义向量及其对应位置编码训练深度自注意力神经网络，得到深度自注意力神经网络编码器；5)生成待处理语料中字和词汇的语义向量及其对应位置编码输入深度自注意力神经网络编码器，得到该待处理语料中的实体关系。
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公开(公告)号：CN112069312A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010806716.6
申请日：2020-08-12
Applicant: 中国科学院信息工程研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/9535
Abstract: 本发明提供一种基于实体识别的文本分类方法，包括：对待检测文本进行切词，得到情感词与实体词，并通过一实体及情感类别已标注数据集判断实体词的情感类别；对待检测文本进行断句，通过情感词与标注情感类别的实体词在每一句子中的词性、否定词及标点符号内容，获取各句子的情感类别；依据各句子的情感类别，得到待检测文本的情感类别。本发明利用半监督学习的方式，通过协同训练加主动学习的方式，结合学习加情感规则的方式，确定指向性实体集；通过识别指定方向实体，结合情感词进行倾向性判断；生成指定类别实体集，结合情感规则，实现对文本更深层次的分析。
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