公开(公告)号：CN105608107A

公开(公告)日：2016-05-25

申请号：CN201510744625.3

申请日：2015-11-05

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 庞琳 ,  刘春阳 ,  赵志云 ,  李雄 ,  张旭 ,  张丽 ,  王卿

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/30905

Abstract: 本发明公开了一种基于舆情大数据的视觉展示方法。获取舆情大数据的数据变化值；确定用于显示所述数据的变化值的时间长度；根据所述数据的变化值和时间长度，确定所述立体模型的变化速度。本发明能够形象地展示数据的变化值和变化速度，从而将数据的变化以视觉变化来展现，增强了使用者和浏览的用户的视觉体验。

公开(公告)号：CN115225304B

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202210295287.X

申请日：2022-03-24

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 ,  北京信息科技大学

Inventor： 刘明 ,  黄元飞 ,  张丽 ,  高强 ,  刘阳 ,  林星辰 ,  李晔 ,  张晓娜 ,  王杰 ,  李耕

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/147 ,  G06N7/01

Abstract: 本发明涉及一种基于概率图模型的网络攻击路径预测方法及系统，其方法包括：S1：获取已有的网络安全知识图谱，利用表示学习将网络实体节点转换为向量，计算向量在欧式空间中的相似度作为网络实体节点状态转移概率；其中网络实体节点包括：APT组织、威胁指标、安全漏洞和网络资产；S2：利用贝叶斯网络，基于网络实体节点状态转移概率，计算网络实体节点的联合概率分布，选择联合概率最大的攻击链路作为最可信的网络攻击路径。本发明提供的方法，构建网络安全实体之间的关系图谱，解决了因多源异构网络安全实体难以建模的难题，极大地提高了预测APT潜在攻击路径的能力。

公开(公告)号：CN111737551B

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202010452949.0

申请日：2020-05-26

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 陈志鹏 ,  刘春阳 ,  张丽 ,  姜文华 ,  张旭 ,  孙旻

IPC: G06F16/953 ,  G06F16/951 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开一种基于异构图注意力神经网络的暗网线索检测方法：步骤一、对暗网进行文本采集；步骤二、针对采集到的暗网文本信息，进行事件标题、关键词及实体提取，构建动态异构信息网络；步骤三、对构建的异构信息网络中的节点进行embedding处理，并得到各节点的特征向量；步骤四、对异构信息网络的图结构进行学习；步骤五、根据对异构信息网络的图结构学习得到的结果，对异构信息网络中的节点进行线索类别分类，从而完成对暗网信息的线索检测。本发明利用了外部知识库作为依托，并且采用了两套方法来对构建的异构信息网络的图结构进行学习，具有良好的线索检测效果。

公开(公告)号：CN111832622A

公开(公告)日：2020-10-27

申请号：CN202010531569.6

申请日：2020-06-11

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

Inventor： 刘春阳 ,  张旭 ,  陈志鹏 ,  唐胜 ,  王鹏 ,  张翔宇 ,  张丽 ,  万大千 ,  张勇东

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种特定人物丑化图片识别方法和系统，包括：获取包含特定人物的图片集，该图片集包括多张漫画和多张照片，该图片集中每张图片标有代表是否丑化的预设标签，以该图片集中漫画和照片分别作为训练数据，训练卷积神经网络模型，得到特定人物漫画识别网络和特定人物照片识别网络；通过前置网络判断待识别图片是否属于漫画，若是，则将该待识别图片发送至该特定人物漫画识别网络，得到该待识别图片的特定人物丑化图片识别结果，否则对该待识别图片进行人脸对比，判断该待识别图片是否包括该特定人物，若是则通过该特定人物照片识别网络，得到该待识别图片的特定人物丑化图片识别结果，否则得到该待识别图片不包括该特定人物的识别结果。

公开(公告)号：CN111832621A

公开(公告)日：2020-10-27

申请号：CN202010531567.7

申请日：2020-06-11

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

Inventor： 刘春阳 ,  张旭 ,  陈志鹏 ,  唐胜 ,  王鹏 ,  张翔宇 ,  张丽 ,  曹智 ,  张勇东

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于稠密多路卷积网络的图片分类方法和系统，包括：构建由分组、变换、聚合构成的基本单元，基于该基本单元构建新的稠密模块，将密集连接的卷积DenseNet网络网络框架中原始稠密模块替换为该新稠密模块，得到稠密多路卷积网络；使用已标记类别的图片数据作为训练数据，通过梯度反向传播更新该稠密多路卷积网络中的权重，训练该稠密多路卷积网络，得到图片分类模型；将待分类图片数据输入该分类模型，得到该待分类图片数据的分类结果。本发明提出的稠密多路卷积网络，对DenseNet网络的基本模块进行了改进和优化，以获取表达力更强的特征。

公开(公告)号：CN111597333A

公开(公告)日：2020-08-28

申请号：CN202010343965.6

申请日：2020-04-27

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 陈志鹏 ,  刘春阳 ,  张丽 ,  姜文华 ,  张旭 ,  孙旻

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/9535 ,  G06F40/30 ,  G06F40/289 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开一种面向区块链领域的事件与事件要素抽取方法及装置，该方法包括：步骤一、基于区块链关键词图的web文本聚类，得到区块链文本聚合词图；步骤二、基于所述的区块链文本聚合词图，构建图注意力机制的图表示学习的事件及其要素抽取方法；首先以区块链文本聚合词图作为输入，基于图注意力模型GAT的深度学习模型进行词的表示学习，以事件及其要素进行抽取的模型训练直到模型收敛；基于收敛的模型实现Tensorflow的后台接口，而对于新的待抽取的文本通过该后台接口进行预测，返回输出的抽取值。本发明可以准确提取事件及其事件要素。