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公开(公告)号：CN118013105B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202310961857.9
申请日：2023-08-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9538
Abstract: 本申请涉及一种推送信息的生成方法、装置、电子设备及存储介质，所述推送信息的生成方法通过获取第一推送信息集合，判断第一推送信息集合中，推送信息的第一比例是否小于预设阈值，推送信息表示包含预设内容的推送信息，并在第一比例小于预设阈值的情况下，根据第一比例确定调整策略，调整策略用于调整第一推送信息集合中的推送信息，基于调整策略调整第一推送信息集合中的推送信息，以生成目标推送信息集合。由此，在推送信息的第一比例较低时，可以通过调整策略起到调整推送信息的第一比例的作用，以此解决个性化推送方式中特定推送内容比例低的问题，实现了检测以及调整推送信息的比例的效果。
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公开(公告)号：CN118013105A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202310961857.9
申请日：2023-08-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9538
Abstract: 本申请涉及一种推送信息的生成方法、装置、电子设备及存储介质，所述推送信息的生成方法通过获取第一推送信息集合，判断第一推送信息集合中，推送信息的第一比例是否小于预设阈值，推送信息表示包含预设内容的推送信息，并在第一比例小于预设阈值的情况下，根据第一比例确定调整策略，调整策略用于调整第一推送信息集合中的推送信息，基于调整策略调整第一推送信息集合中的推送信息，以生成目标推送信息集合。由此，在推送信息的第一比例较低时，可以通过调整策略起到调整推送信息的第一比例的作用，以此解决个性化推送方式中特定推送内容比例低的问题，实现了检测以及调整推送信息的比例的效果。
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公开(公告)号：CN116962996A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311222480.1
申请日：2023-09-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04W4/12 , H04W4/08 , H04L51/063 , H04L51/214 , H04L51/52 , H04L51/56 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种基于粒子群算法的信息传播预测方法、装置和设备，属于信息处理技术领域，该方法包括：确定在第一时刻目标信息对应的各个类型的用户的数量；其中，各个类型的用户对目标信息的信任程度和/或传播方式不同；根据第一时刻目标信息对应的各个类型的用户的数量和信息传播模型，确定目标信息的传播预测结果；目标信息的传播预测结果中包括在第二时刻目标信息对应的各个类型的用户的数量；信息传播模型用于对信息在传播过程中各个类型用户数量的变化情况进行预测。本发明的方法实现了对目标信息传播过程中各类型用户数量变化情况的准确预测，提升了信息传播预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116684481A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310959221.0
申请日：2023-08-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L67/55 , H04L67/306
Abstract: 本申请涉及一种推送信息同质化的处理方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法，通过获取当前用户信息，判断基于当前用户信息生成的第一推送信息集合是否属于同质化类型；并在第一推送信息集合属于同质化类型的情况下，确定第一推送信息集合的推送成因类型，以此基于推送成因类型确定调整策略，基于调整策略调整第一推送信息集合中的推送信息，以生成目标推送信息集合。由此，通过第一推送信息集合是否属于同质化类型，来判断当前是否存在同质化问题，并且在存在同质化问题的情况下，可以利用调整策略调整推送信息确定出目标推送信息集合，克服第一推送信息所存在的同质化问题，实现了为用户提供多样性推送内容的效果。
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公开(公告)号：CN116578942A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310853781.8
申请日：2023-07-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/2433 , G06F17/18 , G06F18/214 , G06Q10/10
Abstract: 本申请实施例涉及一种榜单异常的处理方法及装置，所述方法包括：获取目标榜单信息，并按照设定的检测方法对目标榜单信息进行异常检测，得到对应的异常检测结果；将异常检测结果对应的异常样本信息输入到预先训练好的预估模型中进行评估处理，输出异常样本信息对应的在榜时长；根据在榜时长确定反馈调节策略；基于反馈调节策略执行对异常在榜信息的处理。通过创建榜单异常的检测工具，检测出每个榜单信息中存在的异常样本信息，通过设定的反馈调节策略对异常样本信息进行处理，达到治理异常榜单信息的目的；由此，可以实现利用机器审核结合人工审核，形成一套实时报警、反馈、调节的热榜治理机制，维护热榜的公平和稳定的技术效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115292571B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210942548.2
申请日：2022-08-08
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/951 , G06F16/215 , G06F8/61 , G06F9/445 , G06F17/18 , G06V10/74 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种App数据采集方法及系统，所述方法包括对群控平台中所有应用软件进行遍历采集，得到群控平台应用软件信息；对群控平台应用软件中的内容进行深度优先遍历采集，并将获取的内容进行整合；对整合后的采集内容进行判断清洗，获得最终应用软件通用内容。通过采用改进的深度优先遍历算法完成采集工作，保证了采集数据的全面性，同时提高了采集效率。
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公开(公告)号：CN113343219B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202110606530.0
申请日：2021-05-31
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种自动高效的高风险移动应用程序检测方法，包括S1、获取待测App的SDK列表和权限列表，转化为向量形式，得到列表向量；计算待测App与已知的高风险App之间的相似度，判定为潜在风险App；S2、动态分析进一步判定是否为高风险App，若判定为“是”，将其标记为高风险App；S3、人工审核判定是否是高风险App，若“是”，添加至高风险App库，标记为高风险App。本发明采用以静态分析、动态分析为主，辅助以人工审核的方式，避免了人工审核存在的效率低、成本高、准确率低等问题，实现了高风险App得自动高效识别。
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公开(公告)号：CN115269834A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210782688.8
申请日：2022-06-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于BERT的高精度文本分类方法及装置，在输入端采用FastText模型，对词汇进行嵌入表示得到表示向量，然后把表示向量作为BERT模型的输入，将BERT的输出结果接上全连接层+softmax，实现文本分类。本发明提前用FastText模型处理语料数据，获取字符的特征，解决了OOV的embedding问题，同时获取词的形态变换，对富有词型变换的语料具有更好的表示能力；使用BERT能够提前预训练大量的语料，增加了词向量的语义丰富度，获得更好的上下文表示；在BERT模型的输出添加全连接层和softmax进行文本分类，提高了文本分类的精度。
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公开(公告)号：CN115190217A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210801788.0
申请日：2022-07-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种融合自编码网络的数据安全加密方法和装置，涉及互联网数据处理技术领域。本发明为了解决现有数据安全加密时面对包含大量图片的海量数据存储资源开销大、数据传输不安全、数据传输效率低的缺陷，其方法为采用文本加密模块对文本类型数据作加密处理，构建图片自编码网络模型，采用图片压缩模块对待加密的原始图片类型数据作预压缩处理；采用图片加密模块对图片压缩编码作加密处理，采用解密模块对需要应用于下游任务的文本密文数据或图片密文数据进行解密，采用图片重建模块对解密后的图片压缩编码进行重建复原，译码器将码字通过重建处理后得到重建图片类型数据。本发明主要用于海量数据传输。
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公开(公告)号：CN114978585A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210380490.7
申请日：2022-04-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赋乐科技有限公司
Abstract: 本公开的实施例提供了基于流量特征的深度学习对称加密协议识别方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取网络流量数据；对所述网络流量数据进行预处理，得到对称加密流量；基于主成分分析‑皮尔森系数法流量识别模型和基于注意力机制的CNN‑LSTM算法流量识别模型，构建基于流量特征的对称加密协议识别模型；将所述对称加密流量，输入至所述基于流量特征的对称加密协议识别模型，完成对所述网络流量数据的识别。以此方式，实现了对对称加密协议的高效识别。
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