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公开(公告)号：CN108737137A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201710253819.2
申请日：2017-04-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明提供了一种用于识别网络拓扑的方法、装置、系统和计算机可读介质，所述方法包括：采用统一描述语言描述网络拓扑，以产生网络拓扑描述信息，所述统一描述语言为预定的统一采用的描述语言；以及基于与所述统一描述语言相对应的翻译器对所述网络拓扑描述信息进行翻译，以产生用于识别所述网络拓扑的识别描述信息。根据本发明实施例的用于识别网络拓扑的方法、装置、系统和计算机可读介质通过采用统一的描述语言对网络拓扑进行描述，并经由相应翻译器的翻译产生网络拓扑的识别描述信息，使得网络拓扑被标准化，可由任何应用系统识别，从而能够支持不同系统中的数据交换，实现各系统间的能力整合。
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公开(公告)号：CN106850695A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710223922.2
申请日：2017-04-07
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计算环境下异地异构虚拟化管理方法、装置及系统，该方法包括：步骤一，根据云计算管理平台中资源对象的管理特征，将所有资源对象划分为一个或多个管理域；步骤二，获取每个所述管理域管理所述资源对象的能力描述信息；步骤三，通过任一管理域与其他管理域的握手，获取所有管理域的能力描述信息；步骤四，将云计算任务分解为多个子任务，根据预置的子任务与能力描述信息的映射关系，将所述子任务分别发送至所述子任务对应的能力描述信息匹配的管理域。本发明所述一种云计算环境下异地异构虚拟化管理方法、装置及系统，通过管理域统一管理域内的资源，发挥不同类型数据中心，各个管理域的各自优势。
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公开(公告)号：CN109920406B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201910245435.5
申请日：2019-03-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明的技术方案包括一种基于可变起始位置的动态语音识别方法及系统，用于实现：实时加载输入的语音流信号，对语音信号进行预处理；对语音信号进行特征提取，获取语音信号中的特征；根据语音信号中的特征调用语音模型信息库的多个模型对语音信号进行逐帧模式匹配。本发明的有益效果为：本发明的有益效果为容易理解，实现简单，当前语音模型匹配选取长度较为合理，经过算法改进后，减少了语音模型匹配次数，语音识别效率比之前的算法提高了30％的效率。
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公开(公告)号：CN108090188B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201711367377.0
申请日：2017-12-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于海量数据分析挖掘CDN域名的可靠有效的方法，属于网络信技术领域。该方法首先对初始的URL信息进行URL解码，然后对解码后的URL进行HOST域名提取和正确性验证；对获取的数据进行HOST域名提取，过滤掉脏数据和数值型HOST域名；设置CDN服务IP个数的阈值M和HOST域名对应不重复的服务IP个数的阈值N；对成功提取HOST域名的数据，基于服务IP个数、不同地理位置区域以及是否使用提供CDN服务IP三个维度进行CDN域名分析发现。本发明方法紧密结合了使用CDN服务域名的特性，在分析中利用了多种精准的、有依据的分析方法，保证了分析的可靠性和准确度，为后续的网络安全应用和分析提供坚实的基础数据支持，使得相关领域有更加广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN107104829B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201710253404.5
申请日：2017-04-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明提供了一种基于网络拓扑数据的物理设备匹配分配方法及装置，方法包括以下步骤：获取设备T的端口信息，根据设备T的端口信息对所有物理设备进行初筛，形成待匹配物理设备列表；当待匹配物理设备列表不为空时，根据设备T的匹配矩阵判断设备T与当前物理设备是否匹配，获取设备T对应的设备N，当设备N中不包含逻辑设备时，则将与设备T的端口匹配成功的物理设备加入成功匹配结果集。本发明提供的方法能够在已有的物理网络拓扑中判断是否有符合要求拓扑条件的设备集合，并找出其所有可用的设备供用户选择，是整体实验平台资源统一管理和调度的基础，能够高效的管理实验室相关设备，提高实验设备的利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106815019B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201611253462.X
申请日：2016-12-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F9/451
Abstract: 本发明公开了一种Hadoop分布式算法的WEB界面集成方法及装置，该方法包括：当某数据获取组件被触发后，配置该数据获取组件的输入，并选择一个或多个数据处理组件作为该数据获取组件的输出；配置被选中的数据处理组件的输入，并选择其他的数据处理组件中的一个或多个作为本数据处理组件的输出，形成组件关系网；当接收到运行指令后，利用组件关系网的各组件对被触发的数据获取组件的输入数据进行处理，得到数据处理结果。借助于本发明的技术方案，在WEB界面中将选择的若干个数据获取组件和若干个数据处理组件形成组件关系网，利用组件关系网的各组件对被触发的数据获取组件的输入数据进行处理，无需编程，并且能够立即执行看到效果。
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公开(公告)号：CN107154926A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201710175755.9
申请日：2017-03-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: H04L63/1483 , H04L51/22
Abstract: 本发明公开了一种针对伪造发件人的钓鱼邮件的识别方法及系统，包括：判断邮箱头域中的首个Received字段是由发送服务器添加还是接收服务器添加；若是由发送服务器添加，则提取by字段后的地址相关信息，并判断所述地址相关信息与显示的发件人的地址是否相匹配，若匹配则判定为正常邮件，否则判定为疑似钓鱼邮件；若是由接收服务器添加，则提取From字段后的地址相关信息，并判断所述地址相关信息与显示的发件人的地址是否相匹配，若匹配则判定为正常邮件，否则判定为疑似钓鱼邮件。本发明所述技术方案能够有效识别恶意邮件，防止恶意代码以邮件为前导方式进入用户系统。
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公开(公告)号：CN107038375A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710175350.5
申请日：2017-03-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F21/56
CPC classification number: G06F21/561 , G06F21/566
Abstract: 本发明公开了一种获取被感染的宿主程序的解密方法，包括分析已感染的宿主程序，确定恶意代码的解密函数的信息位置及状态参数；根据所述状态参数编写汇编代码，将宿主文件写入内存中；根据所述解密函数的位置信息以及状态参数，将写入内存中的宿主文件中的解密函数移动至代码段并进行相应配置；运行移动至代码段的解密函数，获得宿主程序代码，调整程序入口点并保存。本发明中分析人员从始至终都不需要了解病毒的解密方法，以及所需要的参数信息的含义，可以提高分析人员的分析效率，充分利用在动态分析病毒的过程中获得到的病毒的解密方法。
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公开(公告)号：CN106789587A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611233420.X
申请日：2016-12-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种云计算环境下可靠消息的通信装置及方法，本发明根据消息服务器中消息发送、转发以及发布等情况统计相关信息，匹配消息规则引擎配置，自动配置消息服务器，使消息服务在保证稳定性的前提下性能最优，从而有效解决了在消息过载，意外断电等情况下，消息服务器中消息丢失，服务器异常等不稳定因素，而导致的消息发送的可靠性低的问题。
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公开(公告)号：CN112800221A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110085502.9
申请日：2021-01-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种基于CNN文本分析的诈骗话题分类方法及装置，该方法包括：基础自然语言对指定文本处理，抽取指定文本的事实信息，形成结构化输出数据的文本；将结构化输出数据的文本作为词向量进行词向量化，生成向量化的词；对向量化的词卷积计算，得到并输出卷积值；对输出的卷积值池化操作，优化卷积值；将优化后的卷积值输入到全连接的神经网络中，得到目标类别的概率分布，从目标类别的概率分布中选出概率最大的目标类别作为分类的结果。本发明分析范围广，依据上下文对整个文本进行分析、分类；渐进地进行知识更新，且能修正和加强以前的知识，使得更新后的知识能适应新到达的数据，而不必重新对全部数据进行学习；节省了时间和空间。
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