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公开(公告)号：CN116383716A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310269511.2
申请日：2023-03-20
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: G06F18/241 , G06F18/213 , H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种增加自注意力机制和加性角度最大化间隔层的加密流量网络行为识别方法和系统。该方法包括：对加密应用网络行为产生的流量进行预处理和嵌入表示；利用自注意力机制增强流量的嵌入表示的语义；构建加密应用行为流量识别模型，基于自注意力机制得到的结果，利用该模型提取流量的深度特征；在加密应用行为流量识别模型中设置加性角度最大化间隔层，用以最大化不同类别流量特征之间的间隔，增加不同类别向量之间的区分性；通过加密应用行为流量识别模型进行加密流量网络行为的识别。本发明能够解决现有技术在识别加密流量网络行为时未能有效表示流量特征并最大化不同网络行为产生流量特征向量之间的距离，从而导致误分率高的问题。
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公开(公告)号：CN115080871A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210847062.0
申请日：2022-07-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9536 , G06F16/901 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种跨社交网络社交用户对齐方法，涉及社交网络的用户关系挖掘领域。本发明为了解决现有社交用户对齐方法不能跨社交网络、计算精度低、对齐效率低的缺陷，采用如下步骤实现：采集社交网络的用户属性信息，构建用户关系拓扑图；根据边权重和节点的出入度计算节点权重；构建一阶近邻关系模型和二阶近邻关系模型，确定一阶邻居节点和二阶邻居节点，得到用户节点之间的相互关系；构建社交对齐神经网络，通过社交对齐神经网络对用户关系拓扑图中各节点进行邻居节点的信息聚合、拼接与非线性变换，得到跨社交网络的社交用户身份对齐结果。本发明主要用于通过跨社交网络对其社交用户实现用户关系挖掘。
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公开(公告)号：CN114943073A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210380497.9
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加密流量的通用对称加密协议脱壳方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取加密协议的流量；基于预设的密码字典，通过马尔科夫‑GEP模型生成新的密码字典；基于加密协议密码字符组合规律，对所述新的密码字典中的密码进行规约；基于规约后的新的密码字典和传统的解密脱壳方法，构建对称加密协议脱壳模型；将所述加密协议的流量，输入至所述对称加密协议脱壳模型，完成脱壳。提高了脱壳准确度，使得脱壳更加高效。
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公开(公告)号：CN114817661A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210448777.9
申请日：2022-04-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9035 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于IP地址画像的大规模IP自动分类方法，本方法首先基于各个IP画像的相似度关系构建图结构，由此确定核心的IP节点，对于新加入的节点，本方法对其进行分类的计算复杂度为O(n)，n为核心节点的数量，因此适用于大规模IP数据的线上实时处理。同时，本方法在进行IP分类结果的更新时，会将之前的核心节点与新抽样的节点混合起来重新聚类，这一过程在一定程度上保证了各IP群体的核心稳定性，同时又能较好地反映它们的实时变化。本发明还涉及一种基于IP地址画像的大规模IP自动分类装置和存储介质。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119759719A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411830029.2
申请日：2024-12-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F11/34 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N5/022 , G06N5/04
Abstract: 一种基于提示学习的大模型测评数据生成方法及系统，属于机器学习模型领域，包括以下步骤：从提示模板集合中获取初始提示模板；对初始提示模板进行变异操作；接收输入；将变异后的提示模板和接收的输入相结合组成若干完整提示，将这些完整提示输入到生成模型中得到测评数据；评估测评数据的生成质量，将能生成高质量测评数据的提示模板放入提示模板集合中，供下一次测评数据生成使用。与现有技术相比，本发明具有测评数据生成质量高、测评数据生成成本低、测评数据生成速度快、测评场景丰富、测评数据生成容易实现等优点。
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公开(公告)号：CN119600625A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510143447.2
申请日：2025-02-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，提供一种变体词识别方法及装置，所述方法包括：对待识别文本进行分词，得到至少一个文本分词；对各文本分词进行文本图像生成，得到各文本分词对应的分词图像；基于各文本分词的编码特征，以及对应分词图像的编码特征，得到各文本分词的变体词识别结果。本发明结合各文本分词的编码特征以及对应分词图像的编码特征，可以融合文本语义与视觉细节信息，将文本模态的文本分词和图像模态的分词图像对齐到同一语义空间，更全面地理解和识别变体词，有效提升了变体词识别的准确率。
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公开(公告)号：CN118277914B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202311471891.4
申请日：2023-11-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/2431 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及APP分类分析技术领域，公开了一种基于动静结合多维度APK特征的移动应用分类方法，首先进行APP特征构建，基于主流手机应用商店、互联网小型分发平台、APP传播页面对APP的信息进行采集，具体通过APP所提供的功能或呈现的信息内容，识别APP的业务分类，采集通信类的信息，形成初始的测试数据集；再基于APP源码进行分析，获取APP的静态源码特征、动态流量和页面特征数据，具体包括名称、流量和内容信息；进行建立规则匹配模型和匹配机制，具体通过构建定时扫描程序，通过预设的各分类规则匹配模型进行识别和研判。本发明对具有显著技术特征或内容特征的APP具有较高的识别准确率，降低人工审核参与度。
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公开(公告)号：CN114817661B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210448777.9
申请日：2022-04-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9035 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06F18/24
Abstract: 本发明涉及一种基于IP地址画像的大规模IP自动分类方法，本方法首先基于各个IP画像的相似度关系构建图结构，由此确定核心的IP节点，对于新加入的节点，本方法对其进行分类的计算复杂度为O(n)，n为核心节点的数量，因此适用于大规模IP数据的线上实时处理。同时，本方法在进行IP分类结果的更新时，会将之前的核心节点与新抽样的节点混合起来重新聚类，这一过程在一定程度上保证了各IP群体的核心稳定性，同时又能较好地反映它们的实时变化。本发明还涉及一种基于IP地址画像的大规模IP自动分类装置和存储介质。
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公开(公告)号：CN117768343A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311587718.0
申请日：2023-11-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L43/02 , H04L43/062 , H04L47/70
Abstract: 本发明提供一种针对隧道流量的关联方法和装置，其中所述方法包括：获取预建立的网络隧道的多个入口节点流和多个出口节点流；确定与每个出口节点流对应的候选入口节点流，分别计算多个候选入口节点流的累计传输量距离；将每个出口节点流输入至自编码网络，输出对应的映射入口节点流，分别计算映射入口节点流和多个候选入口节点流的降噪距离；将多个候选入口节点流输入至优化表示生成器，分别输出多个候选入口节点流之间的优化表示距离；根据多个候选入口节点流的累计传输量距离、和映射入口节点流的降噪距离以及多个候选入口节点流之间的优化表示距离，对候选入口节点流进行筛选，确定每个出口节点流对应的目标入口节点流。
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