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公开(公告)号：CN116493392B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310677621.2
申请日：2023-06-09
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
IPC: B09B3/50 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种纸介质碳化方法及系统，涉及纸介质销毁技术领域，该方法包括：在对纸介质进行碳化过程中，获取待监测区域的点云数据；将所述点云数据输入纸介质识别模型，获得类别分数矩阵；所述类别分数矩阵包括所述点云数据中各个点属于各个类别的分数；点的类别包括尘粒、纸片和背景；根据所述类别分数矩阵确定所述待监测区域中纸介质是否满足销毁要求。本发明提高了纸介质的自动化销毁水平。
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公开(公告)号：CN116545783B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310825797.8
申请日：2023-07-07
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司 , 山东万里红信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏逻辑回归的网络入侵检测方法及装置，属于计算机网络安全技术领域，方法包括：待检测网络中采集用于入侵检测的数据集；数据集包括网络流量数据或系统日志；对数据集中连续数据进行归一化处理进行特征缩放，对数据集中离散值数据进行编码处理；对数据集中原始数据进行特征提取，并将提取特征后数据集划分为训练集和测试集，提取的特征包括网络连接的源地址、目标地址、端口号和传输协议；使用稀疏逻辑回归建立入侵检测概率模型，并进行入侵检测概率模型训练；将实时采集的数据集输入到训练后的入侵检测概率模型，进行网络入侵检测，并对入侵行为进行及时拦截。本发明提高了网络入侵检测的效率和准确率，有效拦截入侵行为。
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公开(公告)号：CN115780278A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202310079444.8
申请日：2023-02-08
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
Abstract: 本发明物联网分拣技术领域，公开了一种涉密载体分拣系统及方法。该方法将RFID技术应用至涉密载体管理中，通过识别设备读取涉密载体上粘贴的RFID标签，并将读取生成的识别信号发送至所述控制设备；控制设备根据识别信号生成分拣指令，并将分拣指令发送至分拣设备；分拣设备在接收到分拣指令时，根据分拣指令对涉密载体进行分拣，由于本发明是通过涉密载体分拣系统识别涉密载体上粘贴的RFID标签从而实现对涉密载体的分拣，提高了涉密载体管理中的信息化管理程度，降低了人为干扰因素，减少了涉密载体的管理死角，提高了涉密载体管理的安全性。
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公开(公告)号：CN113850242B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111437250.8
申请日：2021-11-30
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习算法的仓储异常目标检测方法及系统，该方法包括：构建基于深度学习算法的仓储异常目标检测网络；以数据增加处理后的仓储视频监控图像为训练集，训练仓储异常目标检测网络，获得仓储异常目标检测模型；利用仓储异常目标检测模型对待检测仓储视频监控图像进行异常目标检测；仓储异常目标检测网络包括依次连接的骨干网络、多尺度特征融合网络和预测层；骨干网络为改进的ResNet34残差网络，改进的ResNet34残差网络的激活函数为Mish激活函数，改进的ResNet34残差网络包括批量标归一化层。本发明提高了仓储异常目标检测的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN113316250B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110860481.3
申请日：2021-07-29
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
IPC: H04W64/00 , H04W12/126 , H04W4/02
Abstract: 本发明涉及一种基于超宽带的窃听设备定位系统，包括多个频谱分析模块，各频谱分析模块均包括超宽带天线、无线信号接收天线、射频前端和处理器，各频谱分析模块分别放置在待探测空间的不同位置；超宽带天线用于各频谱分析模块之间的通信；无线信号包括超宽带信号和窃听设备发送的无线通信信号；射频前端用于对接收到的无线信号进行射频处理；处理器用于对接收到的射频处理后的信号进行滤波获得无线通信信号的信号强度，根据无线通信信号的信号强度确定频谱分析模块与窃听设备的距离，并通过超宽带通信获得各频谱分析模块与窃听设备的距离，根据各频谱分析模块与窃听设备的距离确定窃听设备的位置。本发明基于超宽带通信，提高了定位效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113316250A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110860481.3
申请日：2021-07-29
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
IPC: H04W64/00 , H04W12/126 , H04W4/02
Abstract: 本发明涉及一种基于超宽带的窃听设备定位系统，包括多个频谱分析模块，各频谱分析模块均包括超宽带天线、无线信号接收天线、射频前端和处理器，各频谱分析模块分别放置在待探测空间的不同位置；超宽带天线用于各频谱分析模块之间的通信；无线信号包括超宽带信号和窃听设备发送的无线通信信号；射频前端用于对接收到的无线信号进行射频处理；处理器用于对接收到的射频处理后的信号进行滤波获得无线通信信号的信号强度，根据无线通信信号的信号强度确定频谱分析模块与窃听设备的距离，并通过超宽带通信获得各频谱分析模块与窃听设备的距离，根据各频谱分析模块与窃听设备的距离确定窃听设备的位置。本发明基于超宽带通信，提高了定位效率。
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公开(公告)号：CN111816219B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202010654669.8
申请日：2020-07-09
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于目标识别的智能电磁消磁系统及方法。该智能电磁消磁系统包括：主控芯片、至少一个消磁线圈阵列和至少一个识别线圈阵列；消磁线圈阵列用于发射介质探测信号；识别线圈阵列用于采集介质探测信号在磁性存储介质中产生的电磁感应信号；主控芯片用于对电磁感应信号进行分类和识别，确定磁性存储介质的材质、形状、尺寸和位置，并根据材质、形状和尺寸确定消磁功率，根据位置确定消磁线圈阵列信息；消磁线圈阵列还用于根据消磁功率和消磁线圈阵列信息产生对磁性存储介质消磁所需的强磁场，以实现消磁。本发明能避免电能浪费，延长消磁机的使用年限，同时降低对办公用电和电磁环境的影响。
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公开(公告)号：CN111816404B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202010679178.9
申请日：2020-07-15
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种消磁方法及系统，方法包括：向介质发射消磁线圈阵列的探测信号，生成介质的原始感应信号；对原始感应信号进行预处理得到感应信号；以感应信号为输入，以感应信号对应的介质类型为输出，采用机器学习算法训练介质分类模型；以感应信号和感应信号对应的介质类型为输入，以感应信号对应的消磁所需的磁场强度为输出，采用机器学习算法训练磁场强度预测模型；将待消磁感应信号输入介质分类模型，获得待消磁感应信号的介质分类结果；将介质分类结果和待消磁感应信号输入磁场强度预测模型，获得介质消磁所需的磁场强度；根据磁场强度对介质进行消磁。本发明根据获取的磁场强度对磁性存储介质进行消磁，降低了消磁所需能耗。
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公开(公告)号：CN111669249B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202010654668.3
申请日：2020-07-09
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于环境识别的蜂窝网络电磁干扰方法及系统。该方法包括：在信号探测时隙，获取对待屏蔽区域的探测信号和待屏蔽区域的基站信号；根据探测信号的参数确定待屏蔽区域的空间尺寸坐标；根据基站信号，利用信号衰减模型确定待屏蔽区域的基站信号强度；根据待屏蔽区域的空间尺寸坐标和基站信号强度，基于波束成形原理和信号衰减模型，确定对待屏蔽区域的电磁干扰参数；电磁干扰参数包括电磁干扰功率和天线波形；根据电磁干扰参数，调节干扰系统的天线阵列，产生对待屏蔽区域的干扰信号；干扰信号在干扰信号发送时隙发送至待屏蔽区域。本发明可以对屏蔽区域的信号实现定向屏蔽，降低对非信号屏蔽区域的影响。
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公开(公告)号：CN111815053A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010654676.8
申请日：2020-07-09
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种针对工业时序数据的预测方法及系统。该方法包括：获取生产过程中所监测到的历史记录数据；建立由预测网络和滤波算法组成的预测矫正模型，并利用获取到的历史记录数据以对所述预测网络训练；通过训练好的预测网络预测当前时刻的目标变量的近似高斯分布；根据生产过程中当前时刻目标变量的监测值以及监测误差分布，结合上述目标变量的分布，通过扩展卡尔曼滤波算法计算此时刻目标变量的后验分布，并将矫正结果作为修正数据放回预测网络进行下一时刻的预测，迭代进行目标变量的预测以及矫正。本发明所不依赖于精确数学模型，可以针对传感器监测值存在误差问题进行滤波矫正，为之后时刻的预测提供了更好的数据支撑。
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