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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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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：CN111666267A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201910165555.4
申请日：2019-03-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京梆梆安全科技有限公司
IPC: G06F16/215
Abstract: 本申请公开了一种数据清洗方法、装置及终端设备，该方法包括：获取待存入数据库的目标数据的数据标识；将所述目标数据的数据标识插入Redis存储系统的set集合，其中所述set集合中包括所述数据库中各数据分别对应的数据标识；当所述目标数据的数据标识插入失败时，删除所述目标数据。本申请解决了现有技术的数据清洗方式去重效率低，且难以在数据量级较大的场景下使用的问题。
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公开(公告)号：CN111401448A
公开(公告)日：2020-07-10
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: G06K9/62 , 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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114819432B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202110065882.X
申请日：2021-01-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06Q10/0635
Abstract: 本发明实施例涉及一种企业非法集资风险预测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待进行非法集资风险预测的目标企业的企业数据；对所述企业数据进行特征提取，得到所述目标企业的企业特征；将所述企业特征输入至至少一个已训练的非法集资风险预测模型，得到至少一个所述目标企业非法集资的风险概率；根据至少一个所述目标企业非法集资的风险概率确定所述目标企业是否存在非法集资风险。由此，可以提高对企业非法集资风险进行预测的预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN114817485B
公开(公告)日：2024-09-06
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 , G06F18/241
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：CN117609497A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311343043.5
申请日：2023-10-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中网数安(北京)科技有限公司 , 联洋国融(北京)科技有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/2431
Abstract: 本发明提供一种文本有害内容无监督识别方法及装置。所述方法包括：获取待识别的多个文本，计算每个待识别文本的特征向量；计算有害文本分类库中每个有害文本类别的特征向量，有害文本分类库包括每种有害文本类别的标识词；计算待识别文本的特征向量与每个有害文本类别的特征向量的相似度，若所述相似度的最大值超过设定阈值，则所述最大值对应的有害文本类别为所述待识别文本的类别。本发明通过构建有害文本分类库，并通过相似度计算，能够对文本中的有害内容进行无监督识别，解决了基于有监督学习的现有识别方法存在的需要不断地对新的大量文本数据进行标注，耗费大量的人工和时间的问题。
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公开(公告)号：CN116827510A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310549108.5
申请日：2023-05-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L9/00 , H04L9/40 , G06Q40/04 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了基于多元化数据融合的虚拟货币地址实体识别方法及系统；涉及区块链应用技术领域；收集链下情报并整合形成统一结构的情报数据，用于引导虚拟货币实体特征工程的构建，将虚拟货币地址与链下实际控制实体进行关联，结合实体特征、虚拟货币交易的特定业务逻辑以及情报线索，对大量的目标实体进行深度过滤，得到可观数量的可疑实体，并采用深度搜索组合方式，得到所有符合情报线索的实体组合；基于链下多渠道情报数据与链上交易数据的关联分析，达到建立有效、快速、准确的识别出持有虚拟货币的实体的目的。
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公开(公告)号：CN116578904A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310549102.8
申请日：2023-05-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F16/27 , G06N20/20 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了基于集成机器学习的区块链地址属性分类方法及系统，涉及区块链应用技术领域；先搭建基于UTXO的区块链全节点，获取区块链的明细交易数据并进行预处理；然后进行特征构建：对预处理后的明细交易数据进行地址分析得到地址交易特征，实体聚类分析得到实体交易特征，并构建实体交易子图；将地址交易特征、实体交易特征和实体交易子图输入XGBoost模型和GCN模型中进行训练和集成得到最终分类模型；基于最终分类模型对区块链地址属性分类进行预测；本发明基于决策树分类器与图神经网络的子图分类器的集成模型，进而达到建立有效、准确的识别出基于UTXO的区块链地址的类别，达到去匿名化的目的。
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