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公开(公告)号：CN117591119B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311441226.0
申请日：2023-11-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及软件检测技术领域，公开了一种海量APK源码特征提取及相似分析方法，首先输入两个APK文件，通过源码解析反编译方法提取到APK包的AndroidManifest文件、本地化语言配置文件，提取到SMALI或JAVA源代码；再通过包名索引、启动类索引、固定目录识别方式，识别APK核心源码目录、第三方包目录、系统资源目录，并生成源码树；再对核心源码目录中的文件进行分析，计算文件HASH，提取源码文件中字符串类声明特征表示作为加权特征；计算拟进行分析的两棵源码树结构的相似度情况，根据源码目录的类型对进行不同程度的相似度加权。本发明降低分析资源投入和时间消耗，提升源码相似分析的准确度，能够实现在大规模APK数据分析场景的高性能分析。
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公开(公告)号：CN111859980B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202010549951.X
申请日：2020-06-16
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06F16/9536 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及一种讽刺类型的文本识别方法、装置、设备及计算机可读介质。该方法包括：获取待处理文本，待处理文本来自于社交媒体网络平台；采用多种方式提取待处理文本的目标特征信息，目标特征信息为从特征集合中选择出来的多个特征信息的加权和表示；根据第一神经网络模型对目标特征信息的识别结果确定待处理文本的文本类型，第一神经网络模型是采用具有标记信息的训练数据对第二神经网络模型进行训练后得到的，标记信息用于标记训练数据是否为目标类型。本申请从多个维度捕获词间关联特征，并从讽刺文本的情感倾向转换出发，挖掘词语间的冲突性，进而充分体现句子中地所蕴含的讽刺含义，最终准确、合理地识别讽刺文本。
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公开(公告)号：CN116882401A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310510969.2
申请日：2023-05-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/295 , G06F40/216 , G06F16/35 , G06F16/9535 , G06V20/62 , G06V30/148 , G06V30/19
Abstract: 本发明提供了一种基于新闻客户端的突发事件预警信息分析系统，包括：数据处理模块，其对原始文章数据进行格式化预处理；自定义标签模块，其用于获取突发预警标签；文本分析模块，其对格式化文本数据进行分析，提取出时间、地点、人物、机构和自定义的预警信息；图片分析模块，其对格式化图片数据进行分析，对特征目标区域的字符进行分割和分类；评论情绪分析模块，其用于对格式化评论数据进行分析，获得原始文章数据的情绪类型。本发明还提供了一种基于新闻客户端的突发事件预警信息分析方法。本发明能够快速分析新闻文章信息中时间、地点、人物、机构和主题信息，以及能够从文本正文、正文中图片和评论正负面情绪三个维度进行全方位识别分析。
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公开(公告)号：CN114900360B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202210512158.1
申请日：2022-05-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心山西分中心
IPC: H04L9/40 , H04L67/02 , H04L61/4511
Abstract: 本发明适用于域名解析服务的技术领域，提供了一种检测HTTPS流量中的DoH流量方法，通过建立公共DoH域名对应的IP地址库，识别公共DoH流量，然后识别非公共地址的DoH流量，本发明通过利用网络数据包的强特征，从HTTPS与DoH的网络数据报文中，寻找不同点；由于识别依靠网络数据报文，因此具备检测范围广，适配更多的网络场景并且误报率低。
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公开(公告)号：CN111737590B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202010442783.4
申请日：2020-05-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9536 , G06F16/33
Abstract: 本发明公开了社交关系挖掘方法、装置、电子设备以及存储介质。所述方法包括：获取群组的对话流数据；将所述对话流数据划分为多个对话队列，其中，各对话队列的时间跨度小于或等于时间阈值；根据各对话队列中对话信息的上下文相关度，确定构成真实对话场景的对话队列；提取所述构成真实对话场景的对话队列所对应的用户，作为具有社交关系的用户。基于该方法及装置，可以还原对话场景，进而更加精准地映射对话用户，挖掘用户社交关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116708003A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310863918.8
申请日：2023-07-14
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，具体是一种恶意加密流量检测方法。包括：S1：采集加密流量数据；S2：对采集的加密流量数据进行处理，将加密流量数据转换为统一尺度；S3：计算加密流量数据信息熵，并将信息熵作为加密流量的一种特征向量；S4：将特征向量作为新的数据集，并将数据集分为训练集、测试集以及验证集；S5：利用训练集、测试集以及验证集分别对神经网络模型进行训练、测试以及验证，将训练好的神经网络模型用于对异常流量进行检测。本发明提出的模型进行二分类或多分类多维数据检测时检测指标和稳定性方面综合性能较好，可避免人为选择参数对预测结果带的不利影响，对开展恶意加密流量网安全检测具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112667872B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011290564.5
申请日：2020-11-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/951 , G06F16/9532 , G06F16/25 , G06F9/445 , G16H50/80
Abstract: 本发明公开了新冠肺炎疫情数据的实时采集方法，包括以下步骤：一、建立配置文件，将多个信源网站内实时反映疫情数据的网页的基本信息预置在配置文件中，包括多个字段的名称、各字段的存储路径，各字段的被采纳次数；二、采集网页数据，通过配置文件中待采集字段的存储路径从多个信源网站采集待采集字段当前的数值；三、数据对齐处理，以待采集字段的数据对齐结果为待采集字段的采集数据；步骤四、更新配置文件，将各信源网站中待采集字段的数值与待采集字段的采集数据相同的信源网站中待采集字段的被采纳次数加1。本发明的方法从多个信源网站的实时数据中获取可信度最高的数据作为采集数据，提高了疫情实时数据的准确性。
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公开(公告)号：CN109241483B
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN201811008674.0
申请日：2018-08-31
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/958
Abstract: 本发明涉及一种基于域名推荐的网站发现方法，包括：在域名字符集随机选取任意字符排列组合以获得词根字符串；以该词根字符串组成候选字符串；将该候选字符串与候选域名后缀进行拼接，组成推荐域名；对该推荐域名进行DNS解析，以判断为合法的该推荐域名为合法域名；验证该合法域名是否存在对应网站，若存在则获取为目标网站。
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公开(公告)号：CN113449601A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110591209.X
申请日：2021-05-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于渐进性平滑损失的行人重识别模型训练方法，包括：获取训练样本数据；其中，所述训练样本数据包括多个包含行人的视频；将所述训练样本数据输入至初始模型中，得到对应各所述包含行人的视频的帧级别特征和视频级别特征；分别基于所述帧级别特征和所述视频级别特征计算第一损失和第二损失；基于所述第一损失和所述第二损失对所述初始模型的模型参数进行优化，得到行人重识别模型。
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公开(公告)号：CN110222262A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910435231.8
申请日：2019-05-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京天润基业科技发展股份有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种利用新闻评论行为的网络用户人格自动识别方法：步骤一、利用新闻语料资源，对每个新闻文本内容进行中文分词；筛选掉停用词后得到该语料库的所有不同的词条，作为新闻内容词典；步骤二、利用机器学习方法，建立新闻评论行为到人格的预测模型；步骤三、在得到预测模型之后，针对新的网络用户，获得该新的网络用户参与评论的所有新闻，采用获得归一化之后的自变量，利用训练得到的模型实现对网络用户人格的自动识别。本发明对人格的自动识别，无需用户自我报告，时效性高；对用户没有任何干扰，生态效度高；可以做到大规模用户人格的自动识别；人格识别效率提高；满足在新闻网站场景下对人员人格特征的监测要求。
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