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公开(公告)号：CN113378090B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110445408.X
申请日：2021-04-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/958 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种互联网网站相似度分析方法、装置以及可读存储介质，方法包括：从多个未分类的互联网网站中提取文本特征词；将各个未分类的互联网网站的文本特征词分别输入预先获取到的孪生网络编码工具，得到各个未分类的互联网网站的文本向量序列，其中：所述孪生网络编码工具是从训练好的孪生网络中的输入层至权值共享循环神经网络层进行迁移得到，且所述孪生网络的训练是基于从多个已分类的互联网网站中提取的文本特征词实现；将各个未分类的互联网网站的文本向量序列组成的矩阵进行降维处理得到低维弱相关矩阵；对低维弱相关矩阵进行聚类分析，根据聚类分析结果获取所述多个未分类的互联网网站的相似度情况，从而实现互联网网站相似度分析。
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公开(公告)号：CN113076464B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110392387.X
申请日：2021-04-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/953 , G06F16/332 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于重构编码异常检测的多通道网络线索发现方法及装置，该方法步骤如下：步骤一、构建面向暗网、telegram、区块链交易网络的正则化多通道网络并进行节点对齐；步骤二、基于多通道图表征重构的特征表示学习的线索检测：该装置包括：多通道网络构建与对齐模块、多通道图表征重构的特征表示学习的线索检测模块。本发明可实现对暗网、国外主流即时通讯工具等多通道的网络进行监测，实现网络异常发现和内容管控,实现针对不良信息发现，或者一些网络异常行为的发现。
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公开(公告)号：CN111914542A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010437168.4
申请日：2020-05-21
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: G06F40/279 , G06F40/216 , G06Q40/02 , G06Q50/26
Abstract: 本申请实施例提供了疑似非法集资市场主体识别方法、装置、终端及存储介质，涉及金融安全领域。本申请通过从互联网公开数据中获取与市场主体相关联的文本数据；通过预先训练的数据识别模型，从文本数据中识别出非法集资线索数据；将非法集资线索数据输入到预先训练的市场主体抽取模型中，得到疑似非法集资市场主体。本方案可以从互联网公开数据中自动识别出疑似非法集资行为的线索信息，定位疑似非法集资市场主体，从而提高识别非法集资市场主体的效率。
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公开(公告)号：CN111709737A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010414739.2
申请日：2020-05-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本申请提供的比特币交易信息确定方法、装置、存储介质和电子设备，获取比特币交易痕迹信息，所述比特币交易痕迹信息中包含目标用户信息；从比特币账本中，确定与所述比特币交易痕迹信息对应的关联账本记录；根据所述目标用户信息，确定所述关联账本记录对应的交易用户信息。本申请的技术方案可以确定关联账本记录对应的交易用户信息，进而较准确地推测出比特币账本中的匿名地址对应的交易用户信息，为比特币的使用带来了方便。
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公开(公告)号：CN111538836A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010321249.8
申请日：2020-04-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/951 , G06F40/284 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种识别文本类广告中金融广告的方法，其解决了现有广告分析模型无法有效识别金融广告的技术问题，其包括以下步骤：(1)从数据库中获取爬取到的广告文本数据；(2)对步骤(1)的文本数据进行预处理，进行分词以及去除无用信息；(3)将步骤(2)预处理后的文本通过不同的方式表示为计算机可以处理的方式，即文本表示；(4)针对步骤(3)的不同文本表示方式选择合适的分类算法，然后将文本表示的语义信息提炼成类别信息；(5)将步骤(4)中不同文本表示方式表示的分类模型进行整合，获得最终的金融广告识别模型。本发明可广泛应于在文本类广告中识别金融广告的场合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111045659A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911094400.2
申请日：2019-11-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 深圳市任子行科技开发有限公司
IPC: G06F8/30
Abstract: 本发明公开了一种采集互联网金融网页的项目列表的方法及系统，该方法包括：脚本生成端展示互联网金融网页对应的可视化配置界面；脚本生成端根据用户在可视化配置界面上的配置操作生成项目列表采集脚本，并将项目列表采集脚本存储至数据库；当时间到达项目列表采集脚本的执行时间点时，脚本生成端从数据库中取出项目列表采集脚本，并将项目列表采集脚本放入任务队列；脚本生成端将任务队列中的项目列表采集脚本分发至执行端；执行端运行项目列表采集脚本，得到项目列表采集信息，并将项目列表采集信息存储至执行端的本地文件系统。通过本发明，通过可视化配置方式，极大的简化了脚本配置工作，从而提高了数据采集效率。
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公开(公告)号：CN111401448B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202010183470.1
申请日：2020-03-16
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/284
Abstract: 本发明提供了一种交易平台分类方法和装置，包括步骤：数据采集，接收第一数据，根据第一数据获取第二数据，所述第二数据包括自然语言，对所述第二数据进行第一预处理，生成第三数据；数据处理，对所述第三数据进行分析，根据数据相关度，判定所述第三数据为第一类数据或第二类数据；分类模型建立，将所述第一类数据和第二类数据根据样本数和学习率建立分类模型；平台分类，接收平台数据和所述第三数据，将所述第三数据输入所述分类模型，判定所述第三数据为第一类数据或第二类数据；分析平台数据，判定与所述平台数据相关的第三数据。通过数据采集，数据处理，分类模型建立，平台分类，判断平台为场内或场外平台。
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公开(公告)号：CN111861119B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202010555450.2
申请日：2020-06-17
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: G06Q10/0635 , G06F16/901
Abstract: 本申请涉及一种基于企业风险关联图谱的企业风险数据处理方法及装置。该方法包括：获取企业风险关联图谱并确定第一目标节点，企业风险关联图谱用于保存企业之间的风险传播关系，第一目标节点为企业风险关联图谱中的节点，用于表示出现风险问题的风险企业；利用企业风险关联图谱确定与第一目标节点关联的第二目标节点的风险参数，第二目标节点为企业风险关联图谱中的节点，用于表示与风险企业存在关联关系的企业，风险参数用于表示与风险企业存在关联关系的企业受风险企业影响的概率。本申请实现了从企业关联关系的角度分析其他企业受风险企业影响的概率，提供了评估企业之间风险传播的更为准确、形象的方法。
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公开(公告)号：CN112182020B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202011184465.9
申请日：2020-10-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06Q30/0645 , G06Q30/08 , G06Q40/03 , G06Q40/04 , G06Q40/06 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种金融行为识别与分类的方法、装置及计算机可读存储介质。其中，方法包括：从至少两个数据源获取多源数据文本，然后按照预先设定的数据处理方式对数据文本进行预处理，得到各数据文本的向量，将各所述数据文本的向量输入到预先训练的多尺度卷积神经网络模型中，根据数据源的类型确定各所述数据文本的向量的卷积核，再利用各自的卷积核提取各向量的语义特征，从而根据各向量的语义特征确定各预设金融行为的概率，最后再根据各预设金融行为的概率确定多源数据文本对应的金融行为。多数据源能够体现出目标金融机构各个方面的实际开展的业务，从而能够更为准确地识别出目标金融机构实际的金融行为，更加便于监管。
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公开(公告)号：CN115439204A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211080195.6
申请日：2022-09-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06Q40/00
Abstract: 本公开涉及一种区域非法集资风险评估设备。该设备获取到目标区域已注册企业的企业信息、系统判定的企业风险预警指数、人工判定的企业风险预警指数及已发生的非法集资案件信息后，根据上述信息确定目标区域已发生非法集资案件的企业对应的第一风险指数、已发生非法集资案件的除企业外的其他主体对应的第二风险指数、由人工判定了企业风险预警指数的企业对应的第三风险指数及由系统判定了企业风险预警指数的企业对应的第四风险指数，并根据上述各风险指数确定综合风险指数，使得可以通过设备自动化的对区域的非法集资风险进行量化评估，减少了人员对非法集资风险评估的参与，既提高了非法集资风险评估的准确性，又提高了非法集资风险评估的效率。
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