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公开(公告)号：CN107104829A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710253404.5
申请日：2017-04-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明提供了一种基于网络拓扑数据的物理设备匹配分配方法及装置，方法包括以下步骤：获取设备T的端口信息，根据设备T的端口信息对所有物理设备进行初筛，形成待匹配物理设备列表；当待匹配物理设备列表不为空时，根据设备T的匹配矩阵判断设备T与当前物理设备是否匹配，获取设备T对应的设备N，当设备N中不包含逻辑设备时，则将与设备T的端口匹配成功的物理设备加入成功匹配结果集。本发明提供的方法能够在已有的物理网络拓扑中判断是否有符合要求拓扑条件的设备集合，并找出其所有可用的设备供用户选择，是整体实验平台资源统一管理和调度的基础，能够高效的管理实验室相关设备，提高实验设备的利用率。
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公开(公告)号：CN106972967A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710195501.3
申请日：2017-03-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院声学研究所
CPC classification number: H04L41/147 , G06N20/00 , G06Q10/04 , H04L41/12
Abstract: 本发明提出了一种用于链路预测的深度学习降维方法和装置，该方法，包括：根据各个网络节点在设定时间段内的连接关系，确定每个网络节点的一级连接网络节点和二级连接网络节点；按照设定时长将所述设定时间段划分为多个时间片，并根据所述各个网络节点在每个时间片内的连接关系，确定出在每个时间片内每个网络节点与对应的一级连接网络节点和二级连接网络节点的连接关系；根据在每个时间片内每个网络节点与对应的一级连接网络节点和二级连接网络节点的连接关系，通过深度学习算法模型，对所述各个网络节点进行链路预测。本发明减少输入到深度学习算法模型的数据量，减少学习训练时间并提高链路预测的准确性。
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公开(公告)号：CN106960672A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710203054.1
申请日：2017-03-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院声学研究所
IPC: G10L21/0388 , H04S7/00
CPC classification number: G10L21/0388 , H04S7/303
Abstract: 本发明公开了一种立体声音频的带宽扩展方法与装置。该方法包括：将立体声信号分解为直达声和扩散声；按照预设的频带扩展方法对扩散声进行带宽扩展；将直达声分离成多个不同方位的点声源，对多个点声源分别进行带宽扩展，得到带宽扩展后的多个点声源；将带宽扩展后的多个点声源按照预先估计的方位信息进行重新混合，得到带宽扩展后的直达声；根据带宽扩展后的直达声结合带宽扩展后的扩散声重建出宽带立体声音频信号。借助于本发明的技术方案，解决了现有技术中仅根据单个声道重建信号的主观质量实现对信号带宽的扩展，没有考虑到两个声道中信号能量和相位的相关性，其重建立体声信号严重影响了听者对声源位置和距离的判定的问题。
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公开(公告)号：CN106790027A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611157700.7
申请日：2016-12-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种HDFS文件系统的多租户网盘权限管理方法及系统。所述方法包括：针对任一网盘，在HDFS文件系统的NameNode节点创建与所述网盘名称一致的操作系统用户组；在所述HDFS文件系统中创建子目录作为所述网盘；将所述子目录的根权限赋予所述网盘的使用用户组。本发明中方法及系统实现了上层业务系统用户、上层业务系统用户组与操作系统用户、操作系统用户组以及HDFS数据用户、用户组的统一，既保证了权限管理的简单清晰，又实现了在Hadoop集群中可靠的数据权限隔离；有效解决了现有技术不能通过Hadoop原生API的方式直接读写网盘数据的问题。
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公开(公告)号：CN105049277A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510308828.8
申请日：2015-06-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明提供了一种基于数据流特征的网络数据流量生成方法。本发明的关键在于将网络数据流在单位时间窗口内的特征属性值引入网络流量生成方法中。该方法能够根据配置的单位时间窗口内的新增网络数据流数量、网络数据流持续时间分布、各类型网络数据流的报文数量分布、报文传输时间分布和报文尺寸分布等特征值，构造出单位时间窗口内的网络数据流量，实现网络数据流量生成，使在每个时间窗口内产生的网络流量的特征属性符合配置的网络数据流各个特征属性值。基于数据流特征的网络数据流量生成方法能够生成随着时间而波动变化的符合单位时间内特定属性特征的网络数据流量。
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Patent Agency Ranking
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：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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公开(公告)号：CN114817485A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110078586.3
申请日：2021-01-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06K9/62
Abstract: 本发明实施例涉及一种非法集资线索识别方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取多个待进行非法集资线索识别的目标文本数据；基于预设的线索特征规则库从多个所述目标文本数据中确定疑似非法集资线索数据；将所述疑似非法集资线索数据输入至至少一个已训练的非法集资线索分类模型，得到至少一个预测参数；依据所述疑似非法集资线索数据与所述疑似非法集资线索数据对应的至少一个所述预测参数构建非法集资线索数据库。由此，可以提高从海量互联网数据中筛选非法集资线索数据的效率，以及提高最终筛选出的非法集资线索数据的准确性、全面性。
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公开(公告)号：CN113505221A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202010214386.1
申请日：2020-03-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 北京中科闻歌智安科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种企业虚假宣传风险识别方法、设备和存储介质。该方法包括：在目标企业对应的多个企业舆情文本中，提取疑似风险文本；在每个疑似风险文本中提取对应种类的风险特征，形成每个疑似风险文本对应的风险特征向量；将多个疑似风险文本分别对应的风险特征向量顺次输入预先训练的风险识别模型，使风险识别模型对每个疑似风险文本进行识别，并将识别为存在虚假宣传风险的疑似风险文本确定为风险文本；根据确定出的所有风险文本的信息，确定目标企业对应的虚假宣传风险强度值；如果虚假宣传风险强度值大于预设的风险阈值，则确定目标企业存在虚假宣传风险。本发明可以避免人工匹配规则的局限性，提升了虚假宣传风险识别的准确性。
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公开(公告)号：CN111861120A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010556321.5
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
Abstract: 本申请涉及一种企业关联图谱的构建方法、装置、设备及计算机可读介质。该方法包括：获取目标数据集，目标数据集包括多个目标企业的数据，每条数据包括一个目标企业的关联特征；将多个目标企业中具有相同的关联特征的企业划分到同一个企业组中；为多个目标企业建立图谱节点，并按照关联类型为企业组中的图谱节点构建节点与节点之间的关联边；利用关联系数和关联权重确定关联边的关联强度。本申请实现了企业关联图谱的构建，利用企业关联图谱表示了企业之间存在的各种关联关系及企业之间的关联强度，为企业间风险传播的评估提供了基础。
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