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公开(公告)号：CN110072016A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910311891.5
申请日：2019-04-18
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种利用通话行为时域滤波实现不良语音分类的方法。本发明包对明确确认的多个类型的正常号码和不良号码的N个特征进行统计，每小时统计一次；将每个号码的特征转化为24*N维特征向量，形成时域滤波；将特征向量作为神经网络的输入，将号码的类标作为神经网络的输出，模拟多种类型的正常号码和不良号码的行为，完成模型构建；判断模块即对现网的每一个号码进行上述同样的特征统计构建时域滤波；将号码的时域滤波输入到训练好的模型中，由模型判断每一个号码的类别，输出正常号码和不良号码。本发明对话单数据进行分析，识别出骚扰、诈骗、推销等黑名单号码以及网约车、快递、外卖等白名单号码，准确率大于98％，覆盖率大于91％。
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公开(公告)号：CN106028300B
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201610312113.4
申请日：2016-05-11
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种实现未成年人电话接听控制业务的系统，包括：管理层、业务层和展示层，管理层与业务层进行通信，业务层与展示层进行通信，其中：管理层包括业务管理、号码管理、日志管理和用户管理，业务管理对业务的开关设置进行管理；号码管理对需拦截的号码及需放通的号码进行增删改查的管理；日志管理对用户的各类操作日志进行管理；用户管理对用户的关联关系进行管理；业务层进行业务逻辑的处理，包括业务申请、号码关联、拨打通行和接听通行，业务申请是监护人申请开通业务的流程；号码关联是监护人关联未成年人的流程；拨打通行是对主叫业务的处理流程；接听通行是对被叫业务的处理流程；展示层用于直接面向用户的交互。
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公开(公告)号：CN107273974A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710363175.2
申请日：2017-05-22
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
CPC classification number: G06N3/084 , G06Q50/265
Abstract: 本发明公开了一种安全应急处置评价体系建构方法及系统，用以解决现有安全应急处置体系在确定权重的过程中受主观因素影响的问题。该方法包括：S1、建立一键应急评价指标体系并采集训练样本及测试样本；S2、通过BP神经网络模型确定所述训练样本的网络权值；S3、将所述测试样本输入所述BP神经网络模型并计算输出结果的准确率以评价一键应急的效果。采用BP神经网络模型，克服了确定权重过程中主观因素的影响，解决了多指标变权的动态求解问题。
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公开(公告)号：CN118627060B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411081388.2
申请日：2024-08-08
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司 , 浙江省水文管理中心
Abstract: 本发明涉及物联网数据处理方法、系统及计算机可读存储介质，方法包括：数据采集；数据格式校验，并判断是否通过；若是，则转至步骤S3；S3、利用身份评估算法组件库对校验通过的数据进行评分计算，得到初始身份可信度评分，并判断初始身份可信度评分是否大于目标分值；若是，则转至步骤S4；S4、将原始数据上报至互联网云平台，结合第三方信息查询平台补充新增特征数据，新增特征数据与原始数据数据拼接得到目标特征数据；重新对目标特征数据进行评分计算，得到最终身份可信度评分，并判断最终身份可信度评分是否大于目标分值；若是，则转至步骤S5；S5、将目标特征数据上报至互联网云平台。本发明有效提升物联网安全防护能力。
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公开(公告)号：CN114386094B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202111610677.3
申请日：2021-12-27
Applicant: 浙江工商大学 , 浙江鹏信信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种隐私保护细粒度数据聚合方法及系统。本发明包括精准的加性多子集数据聚合和近似的非加性多子集数据聚合。所述精准的加性多子集数据聚合，包括初始化阶段、用户报告产生阶段、隐私保护用户报告聚合阶段和控制中心解密阶段；所述近似的非加性多子集数据聚合，包括针对所有用户的非加性数据聚合和针对多子集的非加性数据聚合；本发明支持精准的加性多子集数据聚合（如精准的均值、方差和单向方差分析聚合）和近似的非加性多子集数据聚合（如近似的最小聚合和最大聚合），从而满足智能服务的多样性需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118337532B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410757190.5
申请日：2024-06-13
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司 , 浙江省水文管理中心
IPC: H04L9/40 , G06F18/2411 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及基于零信任的流量安全审计防护方法及系统、可读介质，具体过程包括：采集零信任客户端的流量安全审计数据；判断流量安全审计数据是否超出数据边界；若否，则将流量安全审计数据输入特征提取网络，以输出目标特征向量；将目标特征向量与特征向量库进行聚类计算，判断目标特征向量是否匹配标注有目标告警标签的特征向量；若是，则根据零信任客户端对应的当前评分以及目标告警标签对应的扣除分数的差值计算，得到零信任客户端对应的最终评分；并根据最终评分确定禁止授权或授权评级下降的防护策略。本发明采用离线分析流量安全审计数据，持续对网络、客户端设备进行评估，中止有风险的网络访问，有效减小通信的安全隐患。
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公开(公告)号：CN117807603A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410227591.X
申请日：2024-02-29
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
IPC: G06F21/57 , G06F21/56 , G06F40/289 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及软件供应链审计方法、系统及计算机可读存储介质，审计方法包括：采集软件供应链审计数据；对采集的软件供应链审计数据进行数据分词，以转换得到Token序列；之后进行Embedding编码，得到待处理数据矩阵；对待处理数据矩阵进行归一化处理，之后进行位置编码，得到位置编码矩阵；将位置编码矩阵输入多头注意力机制网络结构进行计算，其计算结果通过多次Gibbs采样结合自回归的方式逐个生成输出序列中的每个Token，得到Token输出序列；将Token输出序列通过输出层计算，以输出审计结果；其中，输出层包括依次连接的归一化逆转换和前馈神经网络。本发明有效提高网络模型的精确性、灵活性、可解释性。
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公开(公告)号：CN116720753B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310982632.1
申请日：2023-08-07
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F18/2433 , G06F18/2413 , G06F18/23213 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种水文数据的处理方法、系统及可读存储介质，其处理方法包括：采集水文数据并进行数据校验，判断数据校验是否通过；若否，则对校验不通过的异常数据序列进行后续处理；利用One‑Class SVM模型对数据点进行异常检测，得到第一指标值；分别利用EWMA算法、COF算法、Isolation Forest算法对数据点进行异常检测，并结合各算法的权重加权求和得到第二指标值；将数据点对应的历年数据输入LSTM模型得到拟合值，基于拟合值与异常数据序列的方差确定异常数据点，得到第三指标值；将第一指标值、第二指标值和第三指标值作为观测值输入隐马尔可夫模型得到目标异常数据点。本发明提升异常数据的识别精度。
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公开(公告)号：CN116346505B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310621002.1
申请日：2023-05-30
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及物联网数据安全通信方法、系统及计算机可读存储介质，包括：零信任客户端的零信任认证SDK向零信任控制器发起授权认证，生成授权信息并反馈至零信任认证SDK和零信任安全隐身通信服务器；零信任客户端的零信任发送器根据授权信息与零信任安全隐身通信服务器建立安全通信；零信任客户端收集传感器数据进行校验和封装；零信任发送器对封装后的数据添加安全校验信息；零信任安全隐身通信服务器对安全校验信息进行鉴权校验，校验通过后去除安全校验信息并转发至可授权业务应用服务器。本发明整个连接、通信过程，零信任控制器、零信任安全隐身通信服务器、业务应用服务器的端口均不对外暴露，可防扫描端口、DDOS、重放等攻击。
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公开(公告)号：CN115913792B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310214750.8
申请日：2023-03-08
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司 , 中国移动通信集团云南有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L61/4511 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及DGA域名的鉴别方法、系统及可读介质，鉴别方法包括：采集域名样本数据集，并按照域名类型划分为DGA域名样本数据集和正常域名样本数据集；S2、对域名样本数据集进行特征工程，得到域名特征数据；基于域名样本数据集，选取基础样本，并基于基础样本进行三元组建立，得到三元组数据集；将基础样本及其域名类型标记组合构成有监督域名样本；将域名特征数据、三元组数据集及有监督域名样本输入混合特征模型进行训练，得到域名鉴别模型；S3、将待鉴别域名样本及其对应的域名特征数据分别输入域名鉴别模型，以输出待鉴别域名样本的域名类型。本发明实现DGA域名的有效鉴别，便于对DGA域名的访问进行拦截与防范。
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