一种基于特征标识信息的网络账号关联方法

    公开(公告)号:CN109905873B

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN201910137453.1

    申请日:2019-02-25

    Abstract: 本发明涉及一种基于特征标识信息的网络应用账号关联方法,属于信息处理技术领域。本发明方法面向移动互联网用户的固网和移动网上网行为,对客户端和服务器端产生的网络通信日志进行综合分析,重点从明文请求日志中提取出客户端特征标识信息和登录网站账号信息,设计基于特征标识信息和网络账号信息的关联规则,建立基于特征标识信息的网络账号关联方法,提高网络账号之间的关联率和准确率。因此,本发明方法不具体针对跨特定社交平台的网络账号关联范畴,只考虑通过利用运营商提供的网络通信特征信息,建立基于特征标识信息的网络应用账号关联方法,用以解决目前主流移动APP和主流网站网络账号缺少关联条件和关联准确率不高等难题。

    基于数据包转发的信任模型构建的方法及装置

    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

    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。

    一种大数据多区间查询条件下的基数估计方法及装置

    公开(公告)号:CN103544258A

    公开(公告)日:2014-01-29

    申请号:CN201310484503.6

    申请日:2013-10-16

    CPC classification number: G06F17/30864

    Abstract: 本发明涉及一种大数据多区间查询条件下的基数估计方法及装置,包括以下步骤:按照数值属性对大数据预先划分成多个分区;建立树形索引结构,每个分区作为树形索引结构的一个节点;获取待写入树形索引结构的数据源,对支持区间查询条件的数据源进行倒排索引处理;将经过倒排索引处理的数据源写入树形索引结构中的节点内,将数据源的相应部分分别写入数据文件及基数估算器内;根据区间查询条件在树形索引结构中查询满足区间查询条件的节点,得到节点中的基数估算器,对基数估算器进行逻辑处理,得到基数估算值。本发明通过降低数据的计算精度提高基数统计效率,在任意多区间查询条件下,具备较高的查询效率,使用了大数据增量更新技术提高索引数据在线更新效率。

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