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公开(公告)号:CN115186240A
公开(公告)日:2022-10-14
申请号:CN202210807211.0
申请日:2022-07-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F21/31 , G06F16/951 , G06F16/953 , G06F16/955 , G06F16/958 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了基于关联性信息的社交网络用户对齐方法、装置、介质,所述方法包括:从公开信息源中获取用户身份的关联性信息;在社交网络中基于所述用户身份的关联信息进行检索,并对检索到的网页快照进行保存;对所述网页快照进行筛选,获取疑似包含社交网络应用账号信息的目标网站;采集疑似包含社交网络应用账号信息的目标网站所对应的的网页信息,并对采集结果进行验证,获取用户在社交网络中的账号信息;将同一关联信息所对应的社交网络账号信息视为同属同一用户,实现社交网络用户对齐。本发明以关联性信息为出发点,此类信息相对真实可靠,使得本发明的社交网络用户对齐方法结果更为准确、高效。
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公开(公告)号:CN111709472B
公开(公告)日:2022-09-23
申请号:CN202010543099.5
申请日:2020-06-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 杭州东信北邮信息技术有限公司
Abstract: 一种动态融合规则到诈骗行为识别模型的方法,包括:由全量通话记录生成电信通联网络:G={V,E,Y},并据此构建识别诈骗行为的时空图;读取诈骗行为识别规则表中的每条规则,计算每个用户对应于每条规则的转换值;将每个用户对应于规则的转换值构成每个用户的通话特征指标向量,每个用户的通话特征指标向量即是时空图中每个用户的节点特征;构建、并训练诈骗行为识别模型,然后将待识别用户的节点特征输入至诈骗行为识别模型,并根据模型输出判断待识别用户是否是可疑诈骗行为号码。本发明属于信息技术领域,能实现规则和模型的动态融合,从而实时检测、并准确识别各种诈骗行为。
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公开(公告)号:CN118709688A
公开(公告)日:2024-09-27
申请号:CN202410746400.0
申请日:2024-06-11
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
IPC: G06F40/295 , G06F40/242 , G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开一种基于问答机制的文本变体词识别方法、装置及设备,属于文本信息识别领域。所述方法包括:构建变体词库,并通过汉字的字形和拼音的分别编码对所述变体词库进行数据增强;在数据增强后的变体词库上训练一变体词推理模型,所述变体词推理模型的网络结构包括:一语言表征模型和两个独立的全连接层;将问答模板与文本内容相连接后输入所述变体词推理模型,得到文本内容中变体词的起始位置概率和结束位置概率;基于变体词的起始位置概率和结束位置概率确定变体词的确切边界,得到文本内容中变体词的识别结果。本发明不仅能够提高变体词识别的准确性,还能够有效地降低模型的维护成本,增强其在实际应用中的适应性和鲁棒性。
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公开(公告)号:CN118708728A
公开(公告)日:2024-09-27
申请号:CN202410746389.8
申请日:2024-06-11
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
IPC: G06F16/36 , G06F16/33 , G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于难度序列推理的篇章级事件论元抽取方法及系统,属于文本信息抽取领域。本发明根据文档上下文选择对应的提示学习模板,对上下文和提示学习模板进行编码,得到上下文表示和提示表示,该提示表示包含论元角色的向量表示;根据每个论元角色的向量表示计算每个论元角色的预测困难分数,根据预测困难份数对论元角色进行排序,得到预测的推理路径;按照预测的推理路径的顺序进行信息推理,得到每个论元角色的推理概率分布;根据得到的每个论元角色的推理概率分布,预测每个论元角色的位置并抽取论元。本发明能够利用简单论元的信息来帮助抽取困难的论元。
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公开(公告)号:CN114943073B
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202210380497.9
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
IPC: G06F21/46 , G06F21/60 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/126 , G06N7/01
Abstract: 本公开的实施例提供了加密流量的通用对称加密协议脱壳方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取加密协议的流量;基于预设的密码字典,通过马尔科夫‑GEP模型生成新的密码字典;基于加密协议密码字符组合规律,对所述新的密码字典中的密码进行规约;基于规约后的新的密码字典和传统的解密脱壳方法,构建对称加密协议脱壳模型;将所述加密协议的流量,输入至所述对称加密协议脱壳模型,完成脱壳。提高了脱壳准确度,使得脱壳更加高效。
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公开(公告)号:CN116578942B
公开(公告)日:2023-12-22
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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公开(公告)号:CN116795980A
公开(公告)日:2023-09-22
申请号:CN202310440756.7
申请日:2023-04-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 讯飞智元信息科技有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种融合细粒度要素知识的短文本分类方法,该方法包括:通过梳理标注短文本数据完成数据标注,其中,所述数据标注为标注全量标注数据类别和数据中存在要素信息;针对标注后的短文本数据,采用关键要素提取文本分类联合训练算法,借助BERT+CRF提取短文本数据中的要素信息;进而融合细粒度信息,结合标签编码器Label Encoder来学习各个标签label的表示,得到一个符合实际的标签分布。本发明针对上述问题提出一种融合细粒度要素知识的短文本分类的解决方法,从而提升短文本分类的效果,进而促使更为精准分析短文本数据,自动找到有关垃圾信息,提高工作效率。
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公开(公告)号:CN113742478B
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202010474192.5
申请日:2020-05-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/295 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种针对海量文本数据的定向筛选架构及方法。本方法步骤包括:1)使用关键词匹配方法从待筛选文本中获取疑似目标文本;2)从已标注的目标文本中提取常用句式,并分为与业务强相关句式、与业务弱相关句式;对待筛选文本进行模糊句式匹配,如果与业务强相关句式匹配,则将文本判断为目标文本,否则为疑似目标文本;3)对每一疑似目标文本进行分类;4)根据疑似目标文本匹配上的关键词的个数确定文本的评估值E1;根据分类判别结果,确定文本的评估值E2;基于文本与外部辅助语料的信息匹配结果确定文本的评估值E3;然后基于评估值E1~E3,计算得到文本最终评分反馈给研判层;5)研判层确定反馈的文本是否为目标文本。
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公开(公告)号:CN116561512A
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310431305.7
申请日:2023-04-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/10 , G06F18/27 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F16/9035 , G06F16/951 , G06F16/9537 , G06F16/9538 , G06F16/9535 , G06F16/9038
Abstract: 本发明提出了一种基于COX回归的多平台虚假信息识别方法及装置,方法包括:获取各自表征一主题的多组数据信息;基于数据信息与预先标记的数据信息的比对情况进行筛选;对当前数据信息进行排序以及填充处理;基于COX回归算法,利用当前数据信息,构建COX回归识别模型,并确认每一主题对应的数据信息中,各个维度信息对数据信息危险程度的影响情况;利用当前构建的COX回归识别模型,对再次获取的表征一主题的数据信息进行识别处理。本发明可基于同一主题的虚假信息识别,并且可以根据影响主题信息的多种因素,在不同的周期内,识别不同维度数据的影响因素权重。
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公开(公告)号:CN111708887B
公开(公告)日:2022-09-23
申请号:CN202010542354.4
申请日:2020-06-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 杭州东信北邮信息技术有限公司
Abstract: 一种自定义规则的多模型融合的不良呼叫识别方法,包括:构建规则策略模型:设置若干条规则,将多条规则通过逻辑运算符连接构成策略,并设置策略的模型融合方式,由所有策略构成规则策略模型;构建识别不良呼叫的卷积神经网络和基于不良呼叫投诉的BERT文本分类模型;根据策略包含的规则的计算式,为每条策略生成递归计算表达式,然后执行递归计算表达式以获得策略执行结果,同时,运行卷积神经网络和BERT文本分类模型以获得输出结果,最后根据每条策略的模型融合方式和执行结果、卷积神经网络和BERT文本分类模型的输出结果,计算得到不良呼叫识别结果。本发明属于信息技术领域,能将规则和隐性表征模型有效融合到不良呼叫识别技术中。
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