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公开(公告)号：CN112801788A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110072819.9
申请日：2021-01-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种互联网股权融资平台监控系统及监控方法，包括以下模块：规则管理模块：用于设定和维护互联网股权融资规则；数据预处理模块：用于采集或导入信息，并将信息标准化处理后存入数据库；平台发现模块：通过分析互联网公开信息，根据规则管理模块发现互联网股权融资平台；风险计算分析处理模块：用于规则管理模块对互联网股权融资平台进行风险指标分析以及对监测范围内互联网股权融资平台进行综合分析和评级；预警通知模块：用于将判定有风险的互联网股权融资平台进行预警通知；综合展示模块：采用可视化页面展示风险平台地域分布、数量分布等信息。本发明的有益效果为：全面提升互联网股权融资平台的监测能力。
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公开(公告)号：CN106790027B
公开(公告)日：2020-09-11
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：CN110930165A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911090024.X
申请日：2019-11-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 深圳市任子行科技开发有限公司
IPC: G06Q30/00 , G06Q40/06 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种互联网金融网站的异常检测方法及装置，该方法包括：获取互联网金融网站的文本信息；当所述文本信息中存在收益率关键词时，从所述文本信息中提取所述收益率关键词对应的收益率数值；根据所述收益率关键词以及所述收益率关键词对应的收益率数值，确定最大收益率；当所述最大收益率大于预设收益率时，确定所述互联网金融网站存在异常。通过本发明，从互联网金融网站中提取该网站公示的收益率，当提取的收益率过高时，说明该互联网金融网站存在高风险或诈骗特征，因此，认定该网站存在异常，从而认定该网站所属公司处于经营异常状态，实现了对互联网金融公司实行有效监管。
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公开(公告)号：CN108733708A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201710264573.9
申请日：2017-04-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明实施例提供了一种用于知识管理的方法、装置及计算机存储介质，该方法包括：将元数据的关系型数据库转化为序列化形式的搜索引擎；通过所述搜索引擎进行搜索。由此可见，本发明实施例中将元数据的关系型数据库转化为序列化形式的搜索引擎，对知识建立了格式化的文件数据库，这样基于该搜索引擎的检索能够实现高命中和高效率。
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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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Patent Agency Ranking
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：CN118796264A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410768709.X
申请日：2024-06-14
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及模板网站发现技术领域，公开了一种模板网站关键源码片段识别方法，包括基于PC端/移动端两种UserAgent获取网站的页面源代码，并且获取到图片、文件等外链资源；获取到完整的网页源码信息后，通过构建源码文件和源码片段的提取规则，获取到HTML、JS、CSS、IMG片段或文件；基于人工分析并形成评价源码相关性和通用性的指标体系，通过人工标注一批正样本和负样本；基于机器学习模型进行训练，形成网站关键源码片段研判模型；通过模型对实时源码片段数据进行分析，并输出研判结果。本发明通过构建网站相关性和通用性维度指标体系，基于机器学习模型提取网站的关键源码片段。基于该识别结果能够在不掌握大量样本的情况下，支撑对大量网站和源码进行快速匹配识别模板网站，大大提高了识别效率降低算力消耗。
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公开(公告)号：CN106972967B
公开(公告)日：2020-07-24
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
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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