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公开(公告)号：CN114943073B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202210380497.9
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
IPC: G06F21/46 , G06F21/60 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/126 , G06N7/01
Abstract: 本公开的实施例提供了加密流量的通用对称加密协议脱壳方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取加密协议的流量；基于预设的密码字典，通过马尔科夫‑GEP模型生成新的密码字典；基于加密协议密码字符组合规律，对所述新的密码字典中的密码进行规约；基于规约后的新的密码字典和传统的解密脱壳方法，构建对称加密协议脱壳模型；将所述加密协议的流量，输入至所述对称加密协议脱壳模型，完成脱壳。提高了脱壳准确度，使得脱壳更加高效。
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公开(公告)号：CN116578942B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310853781.8
申请日：2023-07-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/2433 , G06F17/18 , G06F18/214 , G06Q10/10
Abstract: 本申请实施例涉及一种榜单异常的处理方法及装置，所述方法包括：获取目标榜单信息，并按照设定的检测方法对目标榜单信息进行异常检测，得到对应的异常检测结果；将异常检测结果对应的异常样本信息输入到预先训练好的预估模型中进行评估处理，输出异常样本信息对应的在榜时长；根据在榜时长确定反馈调节策略；基于反馈调节策略执行对异常在榜信息的处理。通过创建榜单异常的检测工具，检测出每个榜单信息中存在的异常样本信息，通过设定的反馈调节策略对异常样本信息进行处理，达到治理异常榜单信息的目的；由此，可以实现利用机器审核结合人工审核，形成一套实时报警、反馈、调节的热榜治理机制，维护热榜的公平和稳定的技术效果。
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公开(公告)号：CN116795980A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310440756.7
申请日：2023-04-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 讯飞智元信息科技有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种融合细粒度要素知识的短文本分类方法，该方法包括：通过梳理标注短文本数据完成数据标注，其中，所述数据标注为标注全量标注数据类别和数据中存在要素信息；针对标注后的短文本数据，采用关键要素提取文本分类联合训练算法，借助BERT+CRF提取短文本数据中的要素信息；进而融合细粒度信息，结合标签编码器Label Encoder来学习各个标签label的表示，得到一个符合实际的标签分布。本发明针对上述问题提出一种融合细粒度要素知识的短文本分类的解决方法，从而提升短文本分类的效果，进而促使更为精准分析短文本数据，自动找到有关垃圾信息，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN113742478B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202010474192.5
申请日：2020-05-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/295 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种针对海量文本数据的定向筛选架构及方法。本方法步骤包括：1)使用关键词匹配方法从待筛选文本中获取疑似目标文本；2)从已标注的目标文本中提取常用句式，并分为与业务强相关句式、与业务弱相关句式；对待筛选文本进行模糊句式匹配，如果与业务强相关句式匹配，则将文本判断为目标文本，否则为疑似目标文本；3)对每一疑似目标文本进行分类；4)根据疑似目标文本匹配上的关键词的个数确定文本的评估值E1；根据分类判别结果，确定文本的评估值E2；基于文本与外部辅助语料的信息匹配结果确定文本的评估值E3；然后基于评估值E1～E3，计算得到文本最终评分反馈给研判层；5)研判层确定反馈的文本是否为目标文本。
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公开(公告)号：CN116561512A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310431305.7
申请日：2023-04-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/10 , G06F18/27 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F16/9035 , G06F16/951 , G06F16/9537 , G06F16/9538 , G06F16/9535 , G06F16/9038
Abstract: 本发明提出了一种基于COX回归的多平台虚假信息识别方法及装置，方法包括：获取各自表征一主题的多组数据信息；基于数据信息与预先标记的数据信息的比对情况进行筛选；对当前数据信息进行排序以及填充处理；基于COX回归算法，利用当前数据信息，构建COX回归识别模型，并确认每一主题对应的数据信息中，各个维度信息对数据信息危险程度的影响情况；利用当前构建的COX回归识别模型，对再次获取的表征一主题的数据信息进行识别处理。本发明可基于同一主题的虚假信息识别，并且可以根据影响主题信息的多种因素，在不同的周期内，识别不同维度数据的影响因素权重。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111708887B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202010542354.4
申请日：2020-06-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 杭州东信北邮信息技术有限公司
Abstract: 一种自定义规则的多模型融合的不良呼叫识别方法，包括：构建规则策略模型：设置若干条规则，将多条规则通过逻辑运算符连接构成策略，并设置策略的模型融合方式，由所有策略构成规则策略模型；构建识别不良呼叫的卷积神经网络和基于不良呼叫投诉的BERT文本分类模型；根据策略包含的规则的计算式，为每条策略生成递归计算表达式，然后执行递归计算表达式以获得策略执行结果，同时，运行卷积神经网络和BERT文本分类模型以获得输出结果，最后根据每条策略的模型融合方式和执行结果、卷积神经网络和BERT文本分类模型的输出结果，计算得到不良呼叫识别结果。本发明属于信息技术领域，能将规则和隐性表征模型有效融合到不良呼叫识别技术中。
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公开(公告)号：CN114943073A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210380497.9
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加密流量的通用对称加密协议脱壳方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取加密协议的流量；基于预设的密码字典，通过马尔科夫‑GEP模型生成新的密码字典；基于加密协议密码字符组合规律，对所述新的密码字典中的密码进行规约；基于规约后的新的密码字典和传统的解密脱壳方法，构建对称加密协议脱壳模型；将所述加密协议的流量，输入至所述对称加密协议脱壳模型，完成脱壳。提高了脱壳准确度，使得脱壳更加高效。
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公开(公告)号：CN111726460A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010542365.2
申请日：2020-06-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 杭州东信北邮信息技术有限公司
Abstract: 一种基于时空图的诈骗号码识别方法，包括：由全量通话记录生成电信通联网络，并构建识别诈骗号码的时空图，使用Snapshot方法按时间间隔T、从图中连续截取出多张时空子图；基于用户在每张时空子图对应时间周期下的通话记录，计算每个用户在每张时空子图对应时间周期下的通话特征指标向量，同时，为每个用户从时空子图中提取和其有相同被叫的邻居用户；构建、并训练识别诈骗号码的时空图神经网络；将待识别目标用户和其所有邻居用户在所有时空子图中的通话特征指标向量输入时空图神经网络，并根据输出判断待识别目标用户号码是否是疑似诈骗号码。本发明属于信息技术领域，能动态的捕获到号码呼叫行为的变化，从而实现诈骗号码的精准识别。
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公开(公告)号：CN108536841A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810332569.6
申请日：2018-04-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明属于数据查询技术领域，具体而言，涉及一种基于业务用户习惯的智能学习查询模型，其方法包括步骤一，对业务用户的数据查询习惯进行分析；步骤二，针对所述数据查询习惯的分析结果制定数据查询方案；步骤三，根据所述数据查询方案构建数据查询模型；步骤四，根据所述数据查询模型对现有数据查询系统进行改造。查询系统包括数据源存储系统、数据过滤系统、用户数据存储系统和数据展示系统。本发明通过对业务用户的数据查询习惯进行分析，针对分析结果制定数据查询方案，并对现有数据查询系统进行改进，能够提前将业务用户关注的数据推送给业务用户，具有查询时间短，用户体验效果好的特点。
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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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