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公开(公告)号：CN118013105B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202310961857.9
申请日：2023-08-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9538
Abstract: 本申请涉及一种推送信息的生成方法、装置、电子设备及存储介质，所述推送信息的生成方法通过获取第一推送信息集合，判断第一推送信息集合中，推送信息的第一比例是否小于预设阈值，推送信息表示包含预设内容的推送信息，并在第一比例小于预设阈值的情况下，根据第一比例确定调整策略，调整策略用于调整第一推送信息集合中的推送信息，基于调整策略调整第一推送信息集合中的推送信息，以生成目标推送信息集合。由此，在推送信息的第一比例较低时，可以通过调整策略起到调整推送信息的第一比例的作用，以此解决个性化推送方式中特定推送内容比例低的问题，实现了检测以及调整推送信息的比例的效果。
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公开(公告)号：CN117591119B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311441226.0
申请日：2023-11-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及软件检测技术领域，公开了一种海量APK源码特征提取及相似分析方法，首先输入两个APK文件，通过源码解析反编译方法提取到APK包的AndroidManifest文件、本地化语言配置文件，提取到SMALI或JAVA源代码；再通过包名索引、启动类索引、固定目录识别方式，识别APK核心源码目录、第三方包目录、系统资源目录，并生成源码树；再对核心源码目录中的文件进行分析，计算文件HASH，提取源码文件中字符串类声明特征表示作为加权特征；计算拟进行分析的两棵源码树结构的相似度情况，根据源码目录的类型对进行不同程度的相似度加权。本发明降低分析资源投入和时间消耗，提升源码相似分析的准确度，能够实现在大规模APK数据分析场景的高性能分析。
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公开(公告)号：CN118013105A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202310961857.9
申请日：2023-08-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9538
Abstract: 本申请涉及一种推送信息的生成方法、装置、电子设备及存储介质，所述推送信息的生成方法通过获取第一推送信息集合，判断第一推送信息集合中，推送信息的第一比例是否小于预设阈值，推送信息表示包含预设内容的推送信息，并在第一比例小于预设阈值的情况下，根据第一比例确定调整策略，调整策略用于调整第一推送信息集合中的推送信息，基于调整策略调整第一推送信息集合中的推送信息，以生成目标推送信息集合。由此，在推送信息的第一比例较低时，可以通过调整策略起到调整推送信息的第一比例的作用，以此解决个性化推送方式中特定推送内容比例低的问题，实现了检测以及调整推送信息的比例的效果。
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公开(公告)号：CN116962996A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311222480.1
申请日：2023-09-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04W4/12 , H04W4/08 , H04L51/063 , H04L51/214 , H04L51/52 , H04L51/56 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种基于粒子群算法的信息传播预测方法、装置和设备，属于信息处理技术领域，该方法包括：确定在第一时刻目标信息对应的各个类型的用户的数量；其中，各个类型的用户对目标信息的信任程度和/或传播方式不同；根据第一时刻目标信息对应的各个类型的用户的数量和信息传播模型，确定目标信息的传播预测结果；目标信息的传播预测结果中包括在第二时刻目标信息对应的各个类型的用户的数量；信息传播模型用于对信息在传播过程中各个类型用户数量的变化情况进行预测。本发明的方法实现了对目标信息传播过程中各类型用户数量变化情况的准确预测，提升了信息传播预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116611433A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310478295.2
申请日：2023-04-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/289 , G06Q10/0639 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N20/00
Abstract: 本发明实施例涉及一种情感识别方法及系统，所述方法包括：获取目标文本对应的初始数据，所述初始数据是由所述目标文本经过预处理得到的；设定所述初始数据的细粒度规则，得到所述初始数据对应不同长度的类别文本；根据所述细粒度规则和所述类别文本，确定不同长度的所述类别文本对应的不同类别的情感识别模型；将所述类别文本输入到对应的所述情感识别模型中进行识别处理，得到所述目标文本的情感识别结果。通过对获得到初始数据按照设定的细粒度规则进行设定分类，确定情感识别模型，通过识别处理得到情感识别结果，由此，可以更加准确地表达和识别用户的情感倾向和理解用户情感，更好地支持情感分析应用，更好地支持舆情分析，实现对短文本的情感识别处理的技术效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116578942A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310853781.8
申请日：2023-07-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/2433 , G06F17/18 , G06F18/214 , G06Q10/10
Abstract: 本申请实施例涉及一种榜单异常的处理方法及装置，所述方法包括：获取目标榜单信息，并按照设定的检测方法对目标榜单信息进行异常检测，得到对应的异常检测结果；将异常检测结果对应的异常样本信息输入到预先训练好的预估模型中进行评估处理，输出异常样本信息对应的在榜时长；根据在榜时长确定反馈调节策略；基于反馈调节策略执行对异常在榜信息的处理。通过创建榜单异常的检测工具，检测出每个榜单信息中存在的异常样本信息，通过设定的反馈调节策略对异常样本信息进行处理，达到治理异常榜单信息的目的；由此，可以实现利用机器审核结合人工审核，形成一套实时报警、反馈、调节的热榜治理机制，维护热榜的公平和稳定的技术效果。
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公开(公告)号：CN111698685B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010541713.4
申请日：2020-06-15
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种识别伪装成携号转网号码的虚假主叫的系统和方法的技术方案，包括：通过本网GMSC用于对具有不同NDC归属运营商的主叫号码与被叫号码进行号码状态查询，获取所述主叫号码的第一状态；根据所述第一状态对查询结果中已进行携号转网的所述主叫号码通过所述转发网关发送ATI消息；通过所述ATI消息获取所述主叫号码的第二状态，根据所述第一状态或第二状态对所述主叫号码进行放行或防护。本发明的有益效果为：通过新增网元，修改现网网元机制，达到获取携号转网用户状态的目标，实现对伪装携号转网号码的识别。
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公开(公告)号：CN115292571B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210942548.2
申请日：2022-08-08
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: G06F16/951 , G06F16/215 , G06F8/61 , G06F9/445 , G06F17/18 , G06V10/74 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种App数据采集方法及系统，所述方法包括对群控平台中所有应用软件进行遍历采集，得到群控平台应用软件信息；对群控平台应用软件中的内容进行深度优先遍历采集，并将获取的内容进行整合；对整合后的采集内容进行判断清洗，获得最终应用软件通用内容。通过采用改进的深度优先遍历算法完成采集工作，保证了采集数据的全面性，同时提高了采集效率。
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公开(公告)号：CN111669757B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202010542362.9
申请日：2020-06-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 杭州东信北邮信息技术有限公司
IPC: H04W12/12 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/04
Abstract: 一种基于通话文本词向量的终端诈骗电话识别方法，包括：用户在终端App中标记来话，当标记为诈骗类别时，经用户授权同意后转化为文本，由用户检视和脱敏，并在用户授权后上传服务器保存为文本样本；对文本样本进行分词和词性标注，获得分词的句法依存标签和词组合向量，再将词组合向量、词性标注和句法依存标签拼合构成分词的内容向量，计算分词所属的情景要素标签，以获得文本样本的语义向量；构建诈骗分类识别模型，使用服务器中文本样本作为训练样本，然后将训练好的模型从服务器端推送给App；App接收新的待识别通话后，根据模型获得其所属的涉诈类别，并提示用户。本发明属于信息技术领域，能基于通话文本准确识别诈骗电话。
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公开(公告)号：CN114978585A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210380490.7
申请日：2022-04-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赋乐科技有限公司
Abstract: 本公开的实施例提供了基于流量特征的深度学习对称加密协议识别方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取网络流量数据；对所述网络流量数据进行预处理，得到对称加密流量；基于主成分分析‑皮尔森系数法流量识别模型和基于注意力机制的CNN‑LSTM算法流量识别模型，构建基于流量特征的对称加密协议识别模型；将所述对称加密流量，输入至所述基于流量特征的对称加密协议识别模型，完成对所述网络流量数据的识别。以此方式，实现了对对称加密协议的高效识别。
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