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公开(公告)号：CN116881550A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310764113.8
申请日：2023-06-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9535 , G06F18/23213 , G06F9/445 , G06F21/56 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种内容推荐系统冷启动安全风险检测方法及装置，包括：对被测推荐系统，根据所述被测推荐系统的注册规则，生成用户画像，并根据生成的用户画像、在本地系统构建相应的用户；为任一用户，基于配置的交互策略，在所述本地系统执行交互；根据交互结果构建训练数据；将训练数据输入潜在特征学习模型，执行训练；对所述待检测的内容数据，输入训练好的潜在特征学习模型；统计并逆向排序所述潜在特征学习模型的输出结果的重构误差；取排序后前指定数量的输出数据作为异常数据、进行聚类；根据聚类结果，判断内容推荐系统冷启动是否存在安全风险。本申请的方法能够用于判别被测推荐系统在冷启动阶段是否被恶意操纵。
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公开(公告)号：CN116684127A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310579956.0
申请日：2023-05-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种面向网络安全可解释网络数据标记方法、系统、计算设备，所述方法包括：模拟器对每一种网络攻击进行模拟，通过抓包操作获得对应的网络数据包，并在此基础上对数据进行聚类操作获得最终数据集；异常检测器对所述最终数据集的网络流量特征信息和解释器提供的部分解释结果进行统一建模，在每次与网络分析人员的交互中，确定一个可疑流量；解释器基于最大线性分离对当前所检测出可疑流量进行解释，并且向网络分析人员查询判断其是否为异常流量。本发明的优点是：充分利用解释器的计算资源，并使异常检测器可以与网络分析人员进行交互，其中通过解释器确保交互质量，最终使异常检测器模型具有适应动态网络环境的能力。
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公开(公告)号：CN111143553B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911244895.2
申请日：2019-12-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/35 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06N3/047
Abstract: 本发明提出一种实时文本数据流的特定信息识别方法及系统。本发明主要解决的问题是针对海量实时文本数据流实现领域关注的特定信息识别。本发明提出一种针对海量实时文本数据流的特定信息识别框架及系统，侧重于具有海量性、实时性、多样化和复杂性特点的社交文本特定信息识别，并且实现能够适用于生产环境的社交大数据在线实时分析系统。本发明的目的在于根据互联网环境及手机短信网络环境下海量文本数据流，识别出文本中隐含的特定信息。
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公开(公告)号：CN115718835A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211370652.5
申请日：2022-11-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F17/16
Abstract: 本申请涉及一种破除信息茧房问题的冷启动个性化推荐方法及装置，其中，方法包括：在目标账号的使用阶段处于冷启动阶段的情况下，确定与目标账号的用户行为相似度达到第一阈值的对照账号；利用对照账号的对照兴趣矩阵确定目标账号的目标兴趣矩阵；利用目标兴趣矩阵在预设内容池中确定候选推荐集；利用量化因子对候选推荐集中的特征相关度进行权重调整，得到各个候选推荐数据的推荐指数；将推荐指数达到第二阈值的候选推荐数据确定为目标推荐数据，并将目标推荐数据推送给目标账号。通过对照账号来预测用户账号的兴趣矩阵，然后用兴趣矩阵选出候选推荐集，最后结合目标账号的浏览记录确定推荐数据，解决了为冷启动阶段用户推荐的内容趋于同质化的问题。
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公开(公告)号：CN104408659B
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201410592639.3
申请日：2014-10-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于社交应用信息传播模式的评估方法及系统。该方法包括：对社交应用的信息传播过程进行分析和抽象，建立社交应用信息传播模式；基于社交应用信息传播模式，按照层次关系将社交应用信息传播风险分解为各项因素，并根据各项因素间的相互关系将各项因素按照层次关系进行聚集组合，生成虚假信息传播风险评估模型；其中，虚假信息传播风险评估模型的层次关系具体包括：系统层、实体层、以及风险点层；以虚假信息传播风险评估模型的风险点层中的风险点为基础原始数据，对该社交应用面临的虚假信息传播威胁进行评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118349883A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410345245.1
申请日：2024-03-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F21/60
Abstract: 本申请提供一种重要数据的识别方法、装置和电子设备，涉及数据处理技术领域和人工智能技术领域。该方法包括：在识别重要数据时，可以先获取待识别数据集，待识别数据集中包括多个数据和各数据的重要度指标；针对各数据，将数据和数据的重要度指标输入至预设的重要数据识别模型中，得到数据对应的重要度得分；再基于各数据对应的重要度得分，从多个数据中识别重要数据，这样基于重要数据识别模型识别重要数据，与现有技术中基于预设重要度规则识别重要数据相比，不仅可以有效地提高重要数据的识别效率，而且提高了识别结果的准确度。
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公开(公告)号：CN117312864A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311618449.X
申请日：2023-11-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06F40/284 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N3/0475
Abstract: 本发明提供一种基于多模态信息的变形词生成模型的训练方法及装置，涉及语言生成技术领域，方法包括：获取变形词语料库，变形词语料库包括的不同初始样本由多模态信息组成；对变形词语料库中不同初始样本的不同类型的语料信息，采用对应类型的预处理方式分别进行预处理，生成大规模语料库；大规模语料库中每个语料样本包括多个语料信息的权重及特征向量，不同的语料信息的权重用于表征不同的语料信息在对应样本中不同的贡献程度；基于大规模语料库中预设数量的语料样本包括的多个语料信息的权重及特征向量，对初始模型进行训练，得到基于多模态信息的变形词生成模型。本发明能够提高变形词生成的精度和准确率。
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公开(公告)号：CN111143508B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201911244928.3
申请日：2019-12-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/33 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06F18/23
Abstract: 本发明提出了一种基于通信类短文本的事件检测与跟踪方法，包括：提取与某事件对应的样本集合中各通信类短文本的语义特征、关键要素，及该样本集合的传播网络；根据该语义特征、该关键要素和该传播网络，分别获得任意两个该通信类短文本之间的语义距离、要素距离和用户距离；以该语义距离、该要素距离和该用户距离，获得任意两个该通信类短文本之间的度量距离；对所有该度量距离进行聚类，获得该事件的事件检测结果；提取该事件检测结果的特征属性以跟踪该事件。还提出一种基于通信类短文本的事件检测与跟踪系统，以及一种进行基于通信类短文本的事件检测与跟踪的数据处理装置。
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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：CN114817516A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210448769.4
申请日：2022-04-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/335 , G06F16/35 , G06F16/951 , G06F40/242 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种零样本条件下基于逆向匹配的画像映射方法，包括在数据特征标签和画像标签两个不同体系间建构双相关文本语料库，使用逆向匹配对语料库进行筛选修正；通过人工标注构建分类语料库，并训练模型建立画像体系间的映射关系；采用基于持续响应衰减的更新机制，并结合标签历史状态对时序变化的画像相关更新数据进行修正。本方法从扩展数据的角度出发，采用基于逆向匹配的文本库构建方法，引入与原始标签相关的外部文本数据扩展并增强标签的语义表达，再引入与用户画像相关的外部数据进行标注建立扩展标签和标注数据之间的联系，从而挖掘出原始特征标签隐含的丰富含义，达到从少量标签序列中计算目标画像的目的。
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