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公开(公告)号：CN107784387A
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201710843010.5
申请日：2017-09-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06Q10/04 , G06F17/30675 , G06Q50/01
Abstract: 本发明公开了一种微博事件信息传播的连续动态预测方法，属于数据挖掘领域。针对新浪微博，在目前给定传播信息的基础上，试图预测下一阶段的微博总数量；按小时划分事件传播，利用事件从发生到当前时间段内传播特征，如微博量、参与人数、微博情绪等，基于GBDT模型预测下一小时内事件微博传播的总数。本发明预测模型中最优时间段长度和微博特征组合，是在全面衡量各特征的贡献度和相关性的基础上筛选出来的，不仅能够有效提高模型预测精度，平均模型精度超过70％，还能减小计算复杂性，避免无用计算，有效支持针对事件的预警和干预措施。
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公开(公告)号：CN107181718A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201610136411.2
申请日：2016-03-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公布了一种互联网安全信息实时监控方法，通过获取网络安全信息和匹配关键信息，由此定位得到符合监控目标的网络安全信息，从而实现针对互联网安全信息的实时监控；首先设定更新信息的更新频度f1，根据网络安全站点的信息获取接口不断获取网络安全信息，每次得到的网络安全信息均作为一个条目存放在本地数据库中；然后根据监控目标设定所关心的网络安全信息的满足条件c，作为监控条件，再设定轮询频率f2，以f2为轮询频率启动一次监控任务，在本地数据库中进行匹配，得到满足条件的网络安全信息。本发明提供了适应性的自动化网络安全解决方案，方法兼顾网络安全信息监控的精确性和实时性。
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公开(公告)号：CN105827630A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610286109.5
申请日：2016-05-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明目的在于提供一种僵尸网络属性识别方法、防御方法及装置，用以识别出僵尸网络的属性或实现远程清除僵尸网络中的僵尸程序。所述识别方法包括：识别网络流量中的僵尸网络通信数据流量和正常网络通信数据流量；从识别的僵尸网络通信数据流量中提取基础通信属性，从提取的基础通信属性中识别出僵尸网络结构和僵尸网络命令属性；所述僵尸网络结构包括主控端和若干被控端；从正常网络通信流量中识别出僵尸网络结构中各节点环境属性；根据识别的僵尸网络属性，远程利用僵尸网络自身命令完成僵尸程序清除。
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公开(公告)号：CN105335742A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510557110.2
申请日：2015-09-02
Applicant: 清华大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06K9/3233 , G06K9/342 , G06T2207/10012
Abstract: 本发明涉及自适应分割技术领域，特别涉及一种基于鲁棒特征统计的三维区域自适应分割方法，包括如下步骤：A.采用LARFS分割方法，分别借鉴RG分割算法与RSS分割算法的原理并结合应用；B.在三维数据空间中选取种子点，进行三维影像几何特征自适应建模；C.根据LARFS分割方法，基于水平集的RSS快速分割算法对图像生长特征进行建模；D.采用水平集方法对特征区域轮廓进行演化，将传统的区域增长算法与统计学方法结合应用，充分利用图像的区域信息，表示局部分割特征并驱动轮廓演化，采用LARFS方法，能够有效防止噪声干扰，减少使用者的干预操作，得到较好的分割效果。
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