APP典型业务流程信息服务安全风险点的识别方法及装置

    公开(公告)号:CN114840854A

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202210380431.X

    申请日:2022-04-12

    Abstract: 本发明公开了一种APP典型业务流程信息服务安全风险点的识别方法及装置,包括:对APP功能点进行逻辑拆分,以在逻辑拆分后获取该APP的功能逻辑、内容逻辑、构造逻辑和运行逻辑;确定该APP的功能逻辑、内容逻辑、运行逻辑以及构造逻辑相互之间的关系,以生成该APP的典型业务流程;基于该APP的典型业务流程,根据预设的风险点匹配规则判定信息服务安全风险点。本申请的方法对APP功能点进行逻辑拆分,并确定出拆分后的逻辑之间的关系,从而确定APP的典型业务流程,以实现识别信息服务安全风险点,本申请的方法的结果客观,且适用性强。

    一种流式数据主题挖掘方法及其系统

    公开(公告)号:CN107992474B

    公开(公告)日:2021-04-27

    申请号:CN201711193285.5

    申请日:2017-11-24

    Abstract: 本发明涉及一种流式数据主题挖掘方法及其系统,该挖掘方法包括:对结构化数据进行筛选,得到主题数据,提取主题数据的主题实体和主题关键词,分别生成主题实体集合和主题关键词集合;提取候选新闻数据的新闻实体和新闻关键词,分别生成新闻实体集合和新闻关键词集合;分别计算得到实体相关度、关键词相关度和核心词相关度;计算候选新闻数据与主题数据的新闻主题相似度,并将新闻主题相似度大于预设阈值的候选新闻数据导入合格新闻数据集合。本发明能够从海量的实时流式数据中准确找到用户关注的特定主题的相关新闻,保证了该主题下新闻的实时性、准确性,以及该主题下新闻动态的变化过程,并对新闻内容进行了分析。

    基于逐点互信息技术的诈骗信息特征词提取方法及系统

    公开(公告)号:CN107992473B

    公开(公告)日:2021-04-27

    申请号:CN201711190871.4

    申请日:2017-11-24

    Abstract: 本发明涉及一种基于逐点互信息技术的诈骗信息特征词提取方法及系统,该提取方法包括:提取诈骗信息主题关键词,组成主题关键词集合;将信息组中的信息按是否为诈骗信息划分为正样本集合和负样本集合,并得到正样本分词集合、负样本候分词集合和候选关键词集合;根据候选关键词集合的候选关键词在信息组的正相互性PMI值和负相互性PMI值得到候选关键词在信息组的权重,将权重大于预设阈值的候选关键词记为信息组的合格关键词。本发明通过对信息组中的信息进行处理,得到候选关键词集合,计算候选关键词相对于信息的正相互性PMI值和负相互性PMI值,得到候选关键词的权重,由此判断是否为合格关键词,实现了对数据流式信息的关键词提取。

    基于智能合约的检测方法及装置、存储介质、电子装置

    公开(公告)号:CN111861465A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010706712.0

    申请日:2020-07-21

    Abstract: 本申请公开了一种基于智能合约的检测方法及装置、存储介质、电子装置,其中方法包括确定区块链上的智能合约,其中,所述智能合约包括:在所述区块链上的数字资产;根据所述数字资产的状态对所述智能合约进行检测操作,其中,所述检测操作至少包括以下之一:检测所述智能合约的链上交易、检测在所述智能合约中提取的数字资产、检测所述数字资产的匹配条件。本申请解决了对于智能合约中的数字资产无法检测是否合规以及在交易过程存在潜在风险的技术问题。

    中文篇章关系的分类方法及装置

    公开(公告)号:CN108959351A

    公开(公告)日:2018-12-07

    申请号:CN201810377825.3

    申请日:2018-04-25

    CPC classification number: G06F17/2785 G06N3/0481

    Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域,具体提供一种中文篇章关系的分类方法及装置。旨在解决传统管道系统方法中错误传递的问题。本发明的中文篇章关系的分类方法包括将中文篇章中的句子进行句对的分布式表示,得到第一句对分布式表示向量;计算记忆单元与第一句对分布式表示向量的相似度和权重,得到第一句对分布式表示向量的记忆信息;将第一句对分布式表示向量与记忆信息进行线性组合生成第二句对分布式表示向量;对第二句对分布式表示向量进行分类,得到中文篇章的关系分类结果。本发明的方法通过深度学习网络得到句子内部的语义和结构抽象特征,可以获得优越性能的篇章分类效果。

    基于深层神经网络翻译模型的解码方法

    公开(公告)号:CN108647214A

    公开(公告)日:2018-10-12

    申请号:CN201810270468.0

    申请日:2018-03-29

    Abstract: 本发明涉及语言处理领域,提出了一种基于深层神经网络翻译模型的解码方法,旨在解决机器翻译模型中模型训练复杂度高、训练难度大解码速度慢等问题。该方法的具体实施方式包括:对待翻译语句进行分词处理,得到源语言词汇;步骤2,使用自动对齐工具对预设的翻译模型词汇表中的语料进行词对齐,得到与所述源语言词汇对齐的目标语言单词;步骤3,基于步骤2所得到的目标语言单词,确定出所述待翻译语句的目标端动态词汇表,根据预先构建的翻译模型,使用柱搜索方法解码出的语句作为所述翻译模型的输出;其中,所述翻译模型为基于门限残差机制和平行注意力机制的深层神经网络。本发明提升了模型翻译质量,提高了模型解码速度。

    基于逐点互信息技术的诈骗信息特征词提取方法及系统

    公开(公告)号:CN107992473A

    公开(公告)日:2018-05-04

    申请号:CN201711190871.4

    申请日:2017-11-24

    Abstract: 本发明涉及一种基于逐点互信息技术的诈骗信息特征词提取方法及系统,该提取方法包括:提取诈骗信息主题关键词,组成主题关键词集合;将信息组中的信息按是否为诈骗信息划分为正样本集合和负样本集合,并得到正样本分词集合、负样本候分词集合和候选关键词集合;根据候选关键词集合的候选关键词在信息组的正相互性PMI值和负相互性PMI值得到候选关键词在信息组的权重,将权重大于预设阈值的候选关键词记为信息组的合格关键词。本发明通过对信息组中的信息进行处理,得到候选关键词集合,计算候选关键词相对于信息的正相互性PMI值和负相互性PMI值,得到候选关键词的权重,由此判断是否为合格关键词,实现了对数据流式信息的关键词提取。

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