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公开(公告)号：CN119537709A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411486649.9
申请日：2024-10-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06F9/50
Abstract: 本发明提供一种基于协同过滤推荐机制的社交机器账户集群任务处理方法，属于智能体控制技术领域，包括：获取目标协同过滤推荐任务；基于多个智能体中每个智能体的状态数据从多个智能体中确定目标智能体；确定与目标协同过滤推荐任务对应的目标算法，其中，目标算法用于实现以下事件至少之一：软硬新闻分类事件、文本审核事件、文章分类事件；控制目标智能体基于目标算法执行目标协同过滤推荐任务。本发明提供的基于协同过滤推荐机制的社交机器账户集群任务处理方法，解决了相关技术中的基于协同过滤推荐机制的社交机器账户集群任务处理方法，存在任务处理效率较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN119829825A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411696225.5
申请日：2024-11-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明提供一种新闻推荐系统评估方法、装置、电子设备及存储介质，属于系统评估技术领域，包括：模拟用户向目标新闻推荐系统发送浏览请求；获取目标新闻推荐系统返回的推送数据；基于推送数据从信息茧房评估、多样性评估、情感茧房评估、客观性评估和意图性评估五个维度进行评估，输出评估结果。本发明提供的新闻推荐系统评估方法，解决了相关技术中的新闻推荐系统评估方法，存在无法准确且全面地评估新闻推荐系统对用户的影响的技术问题。
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公开(公告)号：CN118400350B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202410467082.4
申请日：2024-04-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L61/4511 , H04L41/0894
Abstract: 本发明提供一种识别发现不同类型域名权威服务器的方法及系统，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：通过网络请求方式获取网络公开域名排名数据得到域名集合及其权威服务器集合；根据所述域名集合，通过解析域名的NS记录，获取每个域名对应的权威服务器，构成待识别权威服务器集合；根据待识别权威服务器集合，构建权威服务器相互间及与解析域名间的关联关系；分析权威服务器相互间及与解析域名间的关联关系；根据关联关系信息分别建立用于识别发现两种不同类型权威服务器的多项判定策略，通过判定策略以得到第三方托管权威服务器和自建权威服务器。本发明可以有效识别发现自建和第三方托管两种不同类型权威服务器。
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公开(公告)号：CN117493567A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311447995.1
申请日：2023-11-02
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的实时推文分类方法及系统，应用于文本分类，获取原始推文文章标题作为样本数据，根据标题属性对所述样本数据进行类型标注、并进行预处理；建立word2vec模型，并将预处理过的样本数据输入所述word2vec模型进行训练；通过训练好的word2vec模型，将样本数据转换为词向量表示；建立MLP分类器模型，将样本数据传入MLP分类器模型进行模型训练；将待分类数据输入MLP分类器模型，得到最终推文分类结果。由于推文标题文本词的复杂性、多样性以及实时训练的需求，进行推文标题的词向量转换，有利于降低转换过程中的计算和存储成本，提升转换的速率。
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公开(公告)号：CN117972768A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311774507.8
申请日：2023-12-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F21/62 , G06Q10/101 , G06F18/243 , G06F18/2135
Abstract: 本发明提供一种基于多方协同的个人信息流转监测系统及方法，该系统包括：协同规划和准备模块，用于确定多个协同参与方是否就协同策略达成一致，在协同参与方之间建立通信渠道，对协同参与方的协同工作进行培训和演练；协同发现和报告模块，用于将协同参与方上报的侵权事件信息在协同参与方中进行交换；协同评估与决策模块，用于根据侵权事件信息，评估侵权事件的影响和范围，基于侵权事件的影响和范围确定是否启动协调请求，并确定参与协调的事件响应小组；协同响应模块，用于事件响应小组共同确定协调请求的事件响应计划；协同经验总结模块，用于协同参与方共同评估事件响应过程。本发明实现个人信息的有效线上安全监测，提高监测效率和实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112118600B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202010987420.9
申请日：2020-09-18
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04W28/02
Abstract: 本发明实施例公开了一种5G独立组网SA架构下的流量牵引系统，该系统主要包括：流量牵引模块，用于将流量牵引请求传输给5G网络控制面网元模块；5G网络控制面网元模块，用于根据流量牵引请求对已有的上网策略进行更新，并在确定接收到指定终端的业务请求时，向指定终端发送指定UPF网元的地址，以使指定终端根据地址确定指定UPF网元，并通过指定UPF网元进行网络连接。针对5G网络数据流量爆发式增长的现状，基于一定策略将指定终端流量牵引到指定UPF，5G网络下数据采集分析提供了基础数据，降低了数据采集分析实现的成本和难度，提高了数据采集、检测分析的效率和灵活性。
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公开(公告)号：CN111045679B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN201910019792.X
申请日：2019-01-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京安天网络安全技术有限公司
Abstract: 本发明实施例公开一种SQL注入的检测和防御方法、装置及存储介质，涉及web安全技术领域，能够有效防御SQL注入攻击。所述SQL注入的检测和防御方法，包括：获取应用程序源代码，并执行编译操作生成中间代码编译文件；基于预设编译方法对所述中间代码编译文件进行重新编译，并构建安全数据模型和数据流向；获取用户输入并与所述安全数据模型和数据流向进行匹配，若成功匹配则提交执行，否则丢包处理。本发明适用于检测和防御SQL注入攻击。
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公开(公告)号：CN117522133A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311555687.0
申请日：2023-11-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06Q10/0635 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能体的购物平台用户权益风险监测方法，涉及人工智能、风险监测技术领域。包括：获取购物平台初始数据，构建购物生态模拟系统；根据不同用户的消费特征和购物平台的基本特性构建人工智能体行为；基于人工智能体行为，进行初始数据迭代，将第1～n次的迭代数据作为历史数据，第n+1次的迭代数据作为更新数据，n为正整数；持续监测历史数据和更新数据，获得历史数据和更新数据的差值；将差值与指标进行比对，从而对用户权益进行风险监测。本发明拟真性高、兼容性强，还具有高效性：仅用数十个人工智能体即可完成对某一购物平台的监测，无需占用更多资源。
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公开(公告)号：CN111611909A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010421069.7
申请日：2020-05-18
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明属于机器学习技术领域，本发明所涉及的域自适应人脸识别方法是人工智能的一个分支，公开了一种多子空间的域自适应人脸识别方法。提出通过多个子空间学习得到更多的判别信息，取得较好的分类模型，解决了源域样本和目标域样本数据分布不同，传统的机器学习方法在源域上训练无法在目标域数据上测试取得较好的效果的问题。本方法通过随机选择训练样本；为每个子系统学习一个公共子空间，然后分别用目标域数据进行线性组合来表示源域样本；并为每个子系统中新的源域数据学习一个判别模型；通过多数票和总和规则的策略将所有子系统结合起来得到最终的分类结果，得到有益效果。
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公开(公告)号：CN109034080A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810866120.8
申请日：2018-08-01
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G06K9/00288 , G06K9/00268 , G06K9/6256
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，本发明所涉及的域自适应方法也属于迁移学习领域的一个重要分支，公开了一种多源域自适应人脸识别的方法。提出通过学习多个源域和单个目标域的公共子空间的方法，应用于人脸识别问题。解决了对于源域和目标域不同分布的数据，且目标域数据没有或者具有少量的标签，人脸识别问题在源域上学习的分类器在目标域上做识别效果差的问题。方法通过学习多个源域和单目标域的样本，得到一个公共的子空间，在公共子空间中通过将源域转化为目标域的线性表示数据，并将目标化的源域数据投到高维空间中，使其在高维空间中构造线性最优超平面，并学习到一个核分类器，再对测试样本进行识别分类，获得了有益的效果。
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