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公开(公告)号:CN107066450A
公开(公告)日:2017-08-18
申请号:CN201710391483.6
申请日:2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于学习的即时通信会话切分技术与方法,属于大数据分析领域;将即时通信会话用户两两划分为一组,并将每组的会话话单明细进行分类和基于时间排序;会话切分为:依次选取相邻两条话单R1和R2,计算时间间隔Δt,文本内容相似度Δsim和距离值F(R1,R2);如果F(R1,R2)
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公开(公告)号:CN110020433B
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN201910256769.2
申请日:2019-04-01
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: G06F40/295 , G06F16/35 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于企业关联关系的工商高管人名消歧方法,涉及实体消歧领域,包括以下步骤:将待消歧数据集U,按高管姓名划分成组n个高管姓名组A;根据步骤S1得到的姓名组划分结果,对每个组A,构建N层以内的高管及企业关联关系网络G;针对每个姓名组A,根据密切度计算规则,计算姓名组A中高管节点之间的关联密切度f;根据关联密切度构建聚类函数CL,使用层次聚类算法得到消歧结果。本发明能自动化对工商高管人名进行消歧,具有较高的消歧准确率,且具有一定的阈值设置灵活性,可满足较多应用场景的工商高管人名消歧;同时可构建高管任职关联关系、高管投资关联关系,为高管全视角的关联图谱分析提供支撑。
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公开(公告)号:CN114819432A
公开(公告)日:2022-07-29
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: G06Q10/06
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:CN113076464A
公开(公告)日:2021-07-06
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:CN111709841A
公开(公告)日:2020-09-25
申请号:CN202010357155.6
申请日:2020-04-29
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: 本申请公开了一种非法集资的识别方法和装置、存储介质、电子装置。其中,该方法包括:获取第一对象的第一信息,第一信息包括第一对象在多个维度的特征信息,第一对象为存在虚拟资源的收集行为的对象;将第一信息转换为第一向量,第一向量包括多个子向量,多个子向量中的每个子向量用于表示第一信息中的一个维度的特征信息,多个子向量中任意两个子向量表示的特征信息的维度不同;将第一向量输入第一模型,并通过第一模型识别出第一对象的虚拟资源的收集行为是否为非法集资行为,其中,第一模型是使用第二信息进行训练得到的。本申请解决了检测非法集资行为的识别效率较低的技术问题。
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公开(公告)号:CN107220347B
公开(公告)日:2020-07-03
申请号:CN201710390490.4
申请日:2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06F16/338 , G06F16/33
Abstract: 本发明公开了一种基于Lucene的支持表达式的自定义相关度排序算法,属于计算机技术领域。所述算法包括:用表达式解析模块对用户输入的表达式进行合法性检查,并转化为系统可以计算的形式;表达式计算模块根据表达式中的参数,在Lucene索引中提取出相应字段进行计算;相关度排序模块对表达式的计算结果进行排序;最后用结果整合模块对各数据节点返回的计算结果进行整合,将最终自定义表达式的排序结果返回给用户。本发明支持多字段间进行表达式计算,并按照其进行排序,优于单纯的文档打分排序机制,而且该发明支持更多的函数计算,且该算法适用于分布式的大数据平台上。
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公开(公告)号:CN107066450B
公开(公告)日:2020-04-10
申请号:CN201710391483.6
申请日:2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于学习的即时通信会话切分技术与方法,属于大数据分析领域;将即时通信会话用户两两划分为一组,并将每组的会话话单明细进行分类和基于时间排序;会话切分为:依次选取相邻两条话单R1和R2,计算时间间隔Δt,文本内容相似度Δsim和距离值F(R1,R2);如果F(R1,R2)
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公开(公告)号:CN108009807A
公开(公告)日:2018-05-08
申请号:CN201710965814.2
申请日:2017-10-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种比特币交易身份标识方法,包括以下步骤:在比特币网络中部署连接尽可能多的节点的探针节点;挑选比特币网络中的待监测节点;通过探针节点确定该待监测节点的邻居节点;监听并获取比特币网络交易信息及交易传播路径;计算交易传播路径与待监测节点及其邻居节点的匹配值;通过阈值筛选出待监测节点的匹配交易;输出该匹配交易并赋予其IP标签。通过对比特币交易与交易者IP地址的匹配标识,识别交易者的身份,不但具有较高的识别准确率,而且较现有技术开销大幅降低。
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公开(公告)号:CN107038260A
公开(公告)日:2017-08-11
申请号:CN201710390469.4
申请日:2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种可保持titan实时数据一致性的高效并行加载方法,属于大数据处理领域;首先,将titan划分为7个并行工作的模块,清洗规则管理模块实时更新过滤规则;数据接收模块接收pieceOfData放入queue1中;数据清洗模块过滤合格数据放入queue2中;ID转换模块与高速索引模块交互,判断当前pieceOfData中的两个点与titan ID的对应关系是否存在与图数据库中;如果是,将titan内部ID属性与ID值替换点保存到pieceOfDataT中,放入到queue4中;否则,将未加载的点放入HashSet中,并将对应的pieceOfData放入queue3中;剩余数据加载模块多线程并行将pieceOfDataT加载到titan中;点加载模块负责将HashSet中点加入titan,将点与titan ID的对应关系加入高速索引模块。本发明每个模块独自或交互完成部分功能,从而实现整体上加载效率的提升。
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公开(公告)号:CN106095693A
公开(公告)日:2016-11-09
申请号:CN201610377594.7
申请日:2016-05-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor: 王啸 , 贺龙涛 , 玄世昌 , 张慧 , 杨武 , 曹首峰 , 苘大鹏 , 周立 , 于贺威 , 王大伟 , 李城龙 , 王秀文 , 卫冰洁 , 李晓倩 , 贺欣 , 袁媛 , 刘培朋 , 朱佳伟 , 刘阳
IPC: G06F12/02
CPC classification number: G06F12/023
Abstract: 本发明针对定长内存池中内存使用率偏低、不能动态调整内存池大小及其他内存管理方案不能很好的预防突发流量造成的内存抖动的问题,提出了一种面向非固定包长的无锁化多链内存管理方法。首先初始化动态可伸缩内存池,即程序初始化两个内存池管理数组,一个为快链的管理数组,另一个为满链和非满链的管理数组;然后初始化三个数组中指向可分配内存的指针为NULL;其次向申请内存的线程或进程提供相应的内存;最后回收线程或进程使用完的内存。
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