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公开(公告)号：CN111507110B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201910092796.0
申请日：2019-01-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/295 , G06F40/216 , G06Q50/00
Abstract: 本申请涉及一种突发事件检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待检测事件的文本数据；提取文本数据中的关键信息，关键信息包括：关键词；根据关键信息生成触发词关系链；在预设的关键词库与触发词关系图的对应关系中，将与关键信息中的关键词对应的触发词关系图确定为目标触发词关系图；计算触发词关系链和目标触发词关系图的匹配度；若匹配度大于预设匹配阈值，则将待检测事件确定为突发事件。该方法可以缓解现有技术中存在的突发事件检测的效率低的问题，达到了提高突发事件检测效率的技术效果。
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公开(公告)号：CN112235264B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202011042795.4
申请日：2020-09-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L9/40 , H04L47/2483 , H04L47/2441 , H04L67/141 , G06N20/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于深度迁移学习的网络流量识别方法及装置，涉及网络安全技术领域，可以识别新型网络流量。本发明实施例的技术方案包括：从待识别网络流量内提取前预设数量个数据包的报文信息和通信行为信息。然后计算待识别网络流量的报文信息和通信行为信息与各个类簇的聚类中心之间的距离，每个类簇包括一种类别的网络流量的报文信息和通信行为信息。在计算的距离中的最短距离小于预设距离时，获得最短距离对应的类簇的目标类别。再将报文信息对应的报文二维数据矩阵和行为信息对应的行为二维数据矩阵输入目标类别的网络流量识别模型，确定待识别网络流量是否为恶意流量。
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公开(公告)号：CN108628834B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201810453946.1
申请日：2018-05-14
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/211 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出的一种基于句法依存关系的词语表示学习方法，在对语料库进行训练时引入句法依存关系，能够去除语料中不同语言背景及语言现象等信息带来的对语境组成的影响，使得词语表示学习训练模型对输入语料库中存在的个人特征更加不敏感，有效提升了训练速度与效果。
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公开(公告)号：CN113822069A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111095062.1
申请日：2021-09-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/49 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本申请涉及一种基于元知识的突发事件预警方法、装置和电子装置，其中，该方法包括：获取目标文本数据中的目标关键词，以及第一事件在第一时间段内的时序热度，其中，目标文本数据为描述第一事件的文本数据，目标关键词为目标文本数据中用于描述第一事件的特征信息的关键词；根据目标关键词确定第一事件的元知识，其中，元知识用于指示第一事件的目标事件特征；根据元知识以及第一时间段内的时序热度确定第一事件在第二时间段内的目标热度，其中，第一时间段的终止时间早于第二时间段的起始时间；根据元知识和目标热度确定在第二时间段第二事件的发生概率。本申请解决了事件预警的效率较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN113761337A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202011643504.7
申请日：2020-12-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06Q10/04
Abstract: 本发明提供一种基于事件隐式要素与显式联系的事件预测方法和装置，其中，方法包括：获取事件文本中的多个事件的事件要素；提取跨事件的事件要素之间的第一关系特征，所述第一关系特征用于表征跨事件的事件要素之间的语义联系特征；基于所述第一关系特征进行事件预测。在对事件进行预测时，加入跨事件的事件要素之间的第一关系特征，可以记录跨事件的事件要素之间的隐式联系，并且通过不同事件中的事件要素语义联系特征让不同的事件之间产生了联系，挖掘出了事件元组更深层次且更具有预测性的语义信息，不仅可以提升了事件预测的准确性，而且广泛适用于基于事件要素进行事件预测的方法中，通用性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108052576B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN201711293661.8
申请日：2017-12-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/28 , G06F16/215 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及一种事理知识图谱构建方法及系统，该构建系统包括：宏观事件层构建模块、微观知识层构建模块、关系映射模块、本体层构建模块和事理知识图谱生成模块；所述宏观事件层构建模块包括：事件实体抽取单元、事件演化单元和因果关系抽取单元；所述微观知识层构建模块包括：微观实体抽取单元。本发明通过从结构化数据中获取事件实体和微观实体，分别构建宏观事件层和微观实体层，并抽取不同事件实体之间的因果关系映射到微观实体中，通过对微观实体层中微观实体的关系、类型和因果关系进行抽象和归纳，由此判断事件形成突发性群体响应的本质原因，对突发事件进行预警预测。
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公开(公告)号：CN112235264A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011042795.4
申请日：2020-09-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L29/06 , H04L29/08 , H04L12/851 , G06N20/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于深度迁移学习的网络流量识别方法及装置，涉及网络安全技术领域，可以识别新型网络流量。本发明实施例的技术方案包括：从待识别网络流量内提取前预设数量个数据包的报文信息和通信行为信息。然后计算待识别网络流量的报文信息和通信行为信息与各个类簇的聚类中心之间的距离，每个类簇包括一种类别的网络流量的报文信息和通信行为信息。在计算的距离中的最短距离小于预设距离时，获得最短距离对应的类簇的目标类别。再将报文信息对应的报文二维数据矩阵和行为信息对应的行为二维数据矩阵输入目标类别的网络流量识别模型，确定待识别网络流量是否为恶意流量。
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公开(公告)号：CN111861545A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010573448.8
申请日：2020-06-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本申请涉及一种用户行为画像的构建方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：构建用户行为画像模型；生成用户行为特征向量和生成行为对象特征向量；计算分组判别结果与设定分组的分组误差，和，将用户行为特征向量和行为对象特征向量重构生成行为矩阵，并计算重构生成的行为矩阵为用户行为矩阵的生成概率；根据最小化模型方法，优化用户行为画像模型，更新用户行为画像模型参数；用户行为画像模型构建成功，向构建成功的用户行为画像模型输入用户行为数据，获得与用户行为数据对应的用户行为画像。用以解决现有的用户行为画像模型构建时更专注于用户的共性，难以获取具有个性化且可区分性的用户行为画像的问题。
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公开(公告)号：CN107026700B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201710090914.5
申请日：2017-02-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04B17/391 , H04W24/00 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种基于数据包转发的信任模型构建的方法及装置，该方法包括：在数据包转发的网络中，根据网络节点a直接观察网络节点b接收和转发数据包的情况，确定网络节点a对网络节点b的直接信任水平，通过网络节点a的除网络节点b之外的其他邻居网络节点直接观察网络节点b接收和转发数据包的情况，获得网络节点a对网络节点b的推荐信任水平；根据网络节点a对网络节点b的直接信任水平和推荐信任水平，获得网络节点a对网络节点b的信任水平模型。通过上述方式，本发明能够为及时准确地对网络中网络节点的可信状态进行判断和分析提供技术支持和理论依据，为Ad hoc网络防止恶意攻击和软安全问题提供技术支持和理论依据。
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公开(公告)号：CN106294333B
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201510236634.1
申请日：2015-05-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/332 , G06F16/953
Abstract: 本发明提供一种微博突发话题检测方法及装置，用以解决目前微博突发话题难以识别的问题，该方法包括，提取指定的微博数据集合中的特征项，特征项为包含具体语义的语言单元；确定特征项在微博数据集合的文本中的流通度以及特征项当前的热度；以流通度为质量参数项，以热度为位置参数项对特征项进行动力学建模，得到特征项的当前能量和加速度；在得到的能量以及加速度分别大于第一预设值以及第二预设值时，检测突发特征项；根据检测到的突发特征项在同一条微博中同时出现的情况计算突发特征项之间的互信息；当互信息大于第三阈值时，对突发特征项进行合并，得到突发话题，该方案能够提高微博突发话题检测的准确率。
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