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公开(公告)号：CN117332785A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311302393.7
申请日：2023-10-10
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F40/295 , G06F40/211 , G06F40/216 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N7/01
Abstract: 一种从网络安全威胁情报联合抽取实体与关系的方法，涉及网络安全技术领域，利用多任务联合学习的模型架构，进行实体关系的联合抽取，能够有效的降低非联合抽取的方式误差传播问题，利用同一个向量编码器编码的统一向量表示，提取特定于不同任务特征，降低无用特征的噪声影响，提高了实体关系的解码速度。
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公开(公告)号：CN110991548B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911280717.5
申请日：2019-12-13
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F16/9537 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于位置记录的用户人口学属性预测方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取多个用户的人口学属性和一段时间内的位置记录；将每个用户的位置记录按照设定天数进行分割，得到多段位置记录；基于每段位置记录均构建一幅活动图像；以所述多个用户的活动图像和相应人口学属性为训练数据，训练人口学属性预测模型；获取人口学属性未知的用户位置记录，基于所述人口学属性预测模型进行人口学属性预测。本发明能够充分利用用户共享的位置数据中隐含的周期性模式与其人口学属性的高度关联性，解决数据稀疏问题，能够对LBS用户的人口学属性进行准确的预测。
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公开(公告)号：CN109410115B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201811284175.4
申请日：2018-10-31
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明的基于SIFT特征点的自适应容量图像盲水印嵌入与提取方法，在水印嵌入过程中，利用两个二值伪随机序列k1、k2，在不含有SIFT特征点的图像子块的离散余弦变换系数中嵌入水印；在水印的提取过程中，计算不含有SIFT特征点的图像子块的离散余弦变换系数与序列k1、k2的相关系数，并根据相关系数的大小确定出水印相应位的值，以提取水印。本发明的水印嵌入与提取方法，具有较强的鲁棒性，即使图像在遭受诸如中值滤波、维纳滤波、高斯滤波、剪切或压缩等攻击后，仍旧可以提取出与原始水印相似度极高的水印，使其可应用在数字媒体发布、数字信息版权认证、数字司法取证等场景。
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公开(公告)号：CN113256438B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202110583491.7
申请日：2021-05-27
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明属于智能识别领域，提供了一种网络用户的角色识别方法及系统。其中，该方法包括获取用户行为数据，构建当前用户所属的用户关系图；从用户行为数据中提取当前用户的行为特征；将当前用户的行为特征进行向量表示，得到当前用户行为特征向量表示；基于用户关系图和用户行为特征向量表示，构建当前用户的特征向量表示；将当前用户的特征向量表示输入分类器中，得到当前用户在每个类别上的概率分布，预测出当前用户的角色类别。其以端到端的方式进行，无需人工设计特征，因而具有更好的建模效率和更广的适用性。
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公开(公告)号：CN115277249B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211154561.8
申请日：2022-09-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L9/40 , H04L41/044 , H04L41/046 , H04L41/12 , H04L41/14 , H04L43/08 , H04L43/0852
Abstract: 一种多层异构网络协同的网络安全态势感知方法，涉及网络安全态势感知技术领域，将网络安全态势感知任务分解并分散到异构网络各层级设备上执行，即轻量、实时性要求高的任务在边、端执行，复杂任务在云上执行，任务间通过传递参数交互和协同，最终生成全局态势感知结果。本发明提供的方式充分利用了多层异构网络各层级设备的计算资源、降低了带宽占用、提升了实时性，细化了分析粒度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115277249A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211154561.8
申请日：2022-09-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L9/40 , H04L41/044 , H04L41/046 , H04L41/12 , H04L41/14 , H04L43/08 , H04L43/0852
Abstract: 一种多层异构网络协同的网络安全态势感知方法，涉及网络安全态势感知技术领域，将网络安全态势感知任务分解并分散到异构网络各层级设备上执行，即轻量、实时性要求高的任务在边、端执行，复杂任务在云上执行，任务间通过传递参数交互和协同，最终生成全局态势感知结果。本发明提供的方式充分利用了多层异构网络各层级设备的计算资源、降低了带宽占用、提升了实时性，细化了分析粒度。
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公开(公告)号：CN114065199B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202111368481.8
申请日：2021-11-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及一种跨平台恶意代码检测方法及系统，包括：(1)使用多个平台上良性程序样本，训练一个预训练模型来捕捉程序指令上下文中的结构、语义相关性以及不同平台程序指令间的结构、语义共性；(2)在预训练模型之上，使用多个平台有限规模的良性程序样本和恶意程序样本构建跨平台恶意代码检测模型，对跨平台恶意代码检测模型进行参数微调，将预训练模型中的知识迁移到跨平台恶意代码检测模型中；(3)使用构建的跨平台恶意代码检测模型，对不同平台上的未知程序样本进行检测，判断其为恶意或良性。本发明使用多个平台的程序样本进行模型训练，充分利用不同平台程序在结构、语义上下文上的共性，缓解了单一平台恶意代码训练样本不足的问题。
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公开(公告)号：CN111581163B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202010396804.3
申请日：2020-05-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明公开了基于NTFS文件系统的数据无痕删除方法及系统，包括：读取NTFS卷头信息；对NTFS卷头信息进行解析；定位$MFT文件的起始地址；定位根目录的MFT表的起始地址；根据根目录的MFT表，获取根目录文件内容的起始地址；根据根目录文件内容的起始地址，对根目录进行解析，获取根目录下文件夹和文件的文件记录号；根据根目录下文件夹和文件的文件记录号，计算文件记录号的个数，对文件记录号对应的文件名依次循环遍历，判断文件记录号对应的文件名与待无痕删除的文件名是否相同；如果文件名相同，则删除与文件相关的所有痕迹；如果文件名不同，则对下一个文件记录号对应的文件名进行判断。
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公开(公告)号：CN114065199A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111368481.8
申请日：2021-11-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及一种跨平台恶意代码检测方法及系统，包括：(1)使用多个平台上良性程序样本，训练一个预训练模型来捕捉程序指令上下文中的结构、语义相关性以及不同平台程序指令间的结构、语义共性；(2)在预训练模型之上，使用多个平台有限规模的良性程序样本和恶意程序样本构建跨平台恶意代码检测模型，对跨平台恶意代码检测模型进行参数微调，将预训练模型中的知识迁移到跨平台恶意代码检测模型中；(3)使用构建的跨平台恶意代码检测模型，对不同平台上的未知程序样本进行检测，判断其为恶意或良性。本发明使用多个平台的程序样本进行模型训练，充分利用不同平台程序在结构、语义上下文上的共性，缓解了单一平台恶意代码训练样本不足的问题。
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公开(公告)号：CN112950078B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202110356095.0
申请日：2021-04-01
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种审判风险应急处置方案生成方法及系统。其中，该方法包括获取法院人员及资源信息，构建审判风险处置责任图谱；接收和解析审判风险告警信息，得到审判风险特征并从风险知识库中查询风险所有的可能状态，构建风险状态转移图；更新审判风险处置责任图谱，计算当前人员及资源状态下风险状态转移图中所有状态转移的最优实现策略，以最优实现策略的处置代价作为风险状态转移图中对应边的权重；基于风险状态转移图中对应边的权重，以收到告警时的审判风险状态为初始状态，计算风险状态转移图中从初始状态到风险化解状态的最短路径，进而生成风险处置的最优方案；其中，最优方案由实现最短路径上所有状态转移所需的最优处置策略构成。
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