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公开(公告)号:CN115292571B
公开(公告)日:2023-03-28
申请号:CN202210942548.2
申请日:2022-08-08
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/951 , G06F16/215 , G06F8/61 , G06F9/445 , G06F17/18 , G06V10/74 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种App数据采集方法及系统,所述方法包括对群控平台中所有应用软件进行遍历采集,得到群控平台应用软件信息;对群控平台应用软件中的内容进行深度优先遍历采集,并将获取的内容进行整合;对整合后的采集内容进行判断清洗,获得最终应用软件通用内容。通过采用改进的深度优先遍历算法完成采集工作,保证了采集数据的全面性,同时提高了采集效率。
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公开(公告)号:CN114978585A
公开(公告)日:2022-08-30
申请号:CN202210380490.7
申请日:2022-04-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赋乐科技有限公司
Abstract: 本公开的实施例提供了基于流量特征的深度学习对称加密协议识别方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取网络流量数据;对所述网络流量数据进行预处理,得到对称加密流量;基于主成分分析‑皮尔森系数法流量识别模型和基于注意力机制的CNN‑LSTM算法流量识别模型,构建基于流量特征的对称加密协议识别模型;将所述对称加密流量,输入至所述基于流量特征的对称加密协议识别模型,完成对所述网络流量数据的识别。以此方式,实现了对对称加密协议的高效识别。
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公开(公告)号:CN119940368A
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202510008588.3
申请日:2025-01-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06F40/30 , G06F40/194 , G06F40/16 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06F18/22 , G06F18/23211
Abstract: 本发明涉及文本数据分析技术领域,尤其涉及一种面向生成式大模型的文本同源性分析方法,包括以下步骤:S1:对面向生成式大模型的文本数据进行预处理后,将文本数据转化为高维语义嵌入向量,引入混合距离度量进行相似度分析;S2:采用基于密度峰值的动态聚类算法进行动态聚类分析,生成初步的同源文本簇,引入多重迭代映射与动态梯度扰动机制进一步分析,得到优化的同源文本簇;S3:将优化的同源文本簇进行多模态融合,利用图结构对融合后的多模态同源文本簇进行分析,应用时间序列分析方法,得到文本的同源性分析与来源追踪结果,本方法能够有效应对生成式大模型生成文本数据语义表达的多样性和复杂性,增强了文本表示的鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号:CN119759719A
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202411830029.2
申请日:2024-12-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F11/34 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N5/022 , G06N5/04
Abstract: 一种基于提示学习的大模型测评数据生成方法及系统,属于机器学习模型领域,包括以下步骤:从提示模板集合中获取初始提示模板;对初始提示模板进行变异操作;接收输入;将变异后的提示模板和接收的输入相结合组成若干完整提示,将这些完整提示输入到生成模型中得到测评数据;评估测评数据的生成质量,将能生成高质量测评数据的提示模板放入提示模板集合中,供下一次测评数据生成使用。与现有技术相比,本发明具有测评数据生成质量高、测评数据生成成本低、测评数据生成速度快、测评场景丰富、测评数据生成容易实现等优点。
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公开(公告)号:CN119600625A
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202510143447.2
申请日:2025-02-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域,提供一种变体词识别方法及装置,所述方法包括:对待识别文本进行分词,得到至少一个文本分词;对各文本分词进行文本图像生成,得到各文本分词对应的分词图像;基于各文本分词的编码特征,以及对应分词图像的编码特征,得到各文本分词的变体词识别结果。本发明结合各文本分词的编码特征以及对应分词图像的编码特征,可以融合文本语义与视觉细节信息,将文本模态的文本分词和图像模态的分词图像对齐到同一语义空间,更全面地理解和识别变体词,有效提升了变体词识别的准确率。
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公开(公告)号:CN118277914B
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202311471891.4
申请日:2023-11-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/2431 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及APP分类分析技术领域,公开了一种基于动静结合多维度APK特征的移动应用分类方法,首先进行APP特征构建,基于主流手机应用商店、互联网小型分发平台、APP传播页面对APP的信息进行采集,具体通过APP所提供的功能或呈现的信息内容,识别APP的业务分类,采集通信类的信息,形成初始的测试数据集;再基于APP源码进行分析,获取APP的静态源码特征、动态流量和页面特征数据,具体包括名称、流量和内容信息;进行建立规则匹配模型和匹配机制,具体通过构建定时扫描程序,通过预设的各分类规则匹配模型进行识别和研判。本发明对具有显著技术特征或内容特征的APP具有较高的识别准确率,降低人工审核参与度。
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公开(公告)号:CN114817661B
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202210448777.9
申请日:2022-04-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9035 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06F18/24
Abstract: 本发明涉及一种基于IP地址画像的大规模IP自动分类方法,本方法首先基于各个IP画像的相似度关系构建图结构,由此确定核心的IP节点,对于新加入的节点,本方法对其进行分类的计算复杂度为O(n),n为核心节点的数量,因此适用于大规模IP数据的线上实时处理。同时,本方法在进行IP分类结果的更新时,会将之前的核心节点与新抽样的节点混合起来重新聚类,这一过程在一定程度上保证了各IP群体的核心稳定性,同时又能较好地反映它们的实时变化。本发明还涉及一种基于IP地址画像的大规模IP自动分类装置和存储介质。
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公开(公告)号:CN117768343A
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202311587718.0
申请日:2023-11-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L43/02 , H04L43/062 , H04L47/70
Abstract: 本发明提供一种针对隧道流量的关联方法和装置,其中所述方法包括:获取预建立的网络隧道的多个入口节点流和多个出口节点流;确定与每个出口节点流对应的候选入口节点流,分别计算多个候选入口节点流的累计传输量距离;将每个出口节点流输入至自编码网络,输出对应的映射入口节点流,分别计算映射入口节点流和多个候选入口节点流的降噪距离;将多个候选入口节点流输入至优化表示生成器,分别输出多个候选入口节点流之间的优化表示距离;根据多个候选入口节点流的累计传输量距离、和映射入口节点流的降噪距离以及多个候选入口节点流之间的优化表示距离,对候选入口节点流进行筛选,确定每个出口节点流对应的目标入口节点流。
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公开(公告)号:CN116962996B
公开(公告)日:2024-01-16
申请号:CN202311222480.1
申请日:2023-09-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04W4/12 , H04W4/08 , H04L51/063 , H04L51/214 , H04L51/52 , H04L51/56 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种基于粒子群算法的信息传播预测方法、装置和设备,属于信息处理技术领域,该方法包括:确定在第一时刻目标信息对应的各个类型的用户的数量;其中,各个类型的用户对目标信息的信任程度和/或传播方式不同;根据第一时刻目标信息对应的各个类型的用户的数量和信息传播模型,确定目标信息的传播预测结果;目标信息的传播预测结果中包括在第二时刻目标信息对应的各个类型的用户的数量;信息传播模型用于对信息在传播过程中各个类型用户数量的变化情况进行预测。本发明的方法实现了对目标信息传播过程中各类型用户数量变化情况的准确预测,提升了信息传播预测结果的准确性。
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公开(公告)号:CN116628515A
公开(公告)日:2023-08-22
申请号:CN202310538586.6
申请日:2023-05-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及社交网络技术领域,尤其为基于同空间用户特征传递的多网络身份对齐系统及方法,包括:数据采集模块:用于采集社交网络中的用户数据;身份学习模块:用于通过搭建网络拓扑结构与采集的用户数据相结合进行用户的多社交网络身份学习;身份传递模块:用于通过网络拓扑结构将用户数据进行多社交网络传递;向量生成模块:用于通过所述网络拓扑结构和用户数据获取多社交网络用户在同一个空间上的用户向量;身份对齐模块:用于通过相似度算法实现对未标注的潜在锚链路进行用户身份对齐。本发明利用自注意力机制,对用户的不同属性特征进行学习、融合,进行锚链路对齐判别,对用户的不同属性信息进行有效地整合与协调,进一步提高了用户身份的对齐准确性。
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