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公开(公告)号：CN111538836B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010321249.8
申请日：2020-04-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/951 , G06F40/284 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及一种识别文本类广告中金融广告的方法，其解决了现有广告分析模型无法有效识别金融广告的技术问题，其包括以下步骤：(1)从数据库中获取爬取到的广告文本数据；(2)对步骤(1)的文本数据进行预处理，进行分词以及去除无用信息；(3)将步骤(2)预处理后的文本通过不同的方式表示为计算机可以处理的方式，即文本表示；(4)针对步骤(3)的不同文本表示方式选择合适的分类算法，然后将文本表示的语义信息提炼成类别信息；(5)将步骤(4)中不同文本表示方式表示的分类模型进行整合，获得最终的金融广告识别模型。本发明可广泛应于在文本类广告中识别金融广告的场合。
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公开(公告)号：CN110276680B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201910441730.8
申请日：2019-05-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06Q40/02
Abstract: 本发明公开了一种应用于互联网金融的真实数据获取方法，涉及国家互联网金融监测领域。首先梳理各网贷机构业务的交易明细数据，进行业务评估；各网贷机构在本地存储一份符合标准的数据，并进行自查，将自查的数据接入国家互联网应急中心。然后各网贷机构通过SDK工具包进行埋点，国家互联网应急中心对各网贷机构实时接入的交易明细数据进行正确性验证，并反馈给网贷机构；同时抽取各网贷机构接入的实时交易数据，按出借和借款业务形成数据流，围绕出借人和借款人两个维度生成披露数据。最后国家互联网应急中心对用户开放数据查验，查验反馈窗口。本发明实现对网贷机构实时接入数据的真实性验证以及进行实时、动态监管的目的。
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公开(公告)号：CN107104829B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201710253404.5
申请日：2017-04-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明提供了一种基于网络拓扑数据的物理设备匹配分配方法及装置，方法包括以下步骤：获取设备T的端口信息，根据设备T的端口信息对所有物理设备进行初筛，形成待匹配物理设备列表；当待匹配物理设备列表不为空时，根据设备T的匹配矩阵判断设备T与当前物理设备是否匹配，获取设备T对应的设备N，当设备N中不包含逻辑设备时，则将与设备T的端口匹配成功的物理设备加入成功匹配结果集。本发明提供的方法能够在已有的物理网络拓扑中判断是否有符合要求拓扑条件的设备集合，并找出其所有可用的设备供用户选择，是整体实验平台资源统一管理和调度的基础，能够高效的管理实验室相关设备，提高实验设备的利用率。
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公开(公告)号：CN107220347B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201710390490.4
申请日：2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06F16/338 , G06F16/33
Abstract: 本发明公开了一种基于Lucene的支持表达式的自定义相关度排序算法，属于计算机技术领域。所述算法包括：用表达式解析模块对用户输入的表达式进行合法性检查，并转化为系统可以计算的形式；表达式计算模块根据表达式中的参数，在Lucene索引中提取出相应字段进行计算；相关度排序模块对表达式的计算结果进行排序；最后用结果整合模块对各数据节点返回的计算结果进行整合，将最终自定义表达式的排序结果返回给用户。本发明支持多字段间进行表达式计算，并按照其进行排序，优于单纯的文档打分排序机制，而且该发明支持更多的函数计算，且该算法适用于分布式的大数据平台上。
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公开(公告)号：CN111078869A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911083838.0
申请日：2019-11-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 深圳市任子行科技开发有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络对金融网站进行分类的方法及装置，该方法包括：获取多个金融网站的文本数据，并根据各个金融网站的网站类别对各个金融网站设置对应的标记，根据所述多个金融网站的文本数据以及标记得到多组训练数据；通过所述多组训练数据对预置卷积神经网络模型进行迭代训练，得到目标卷积神经网络模型；将待识别金融网站的文本数据转化为待识别词向量，将所述待识别词向量输入所述目标卷积神经网络模型，得到所述待识别金融网站的类别预测结果。通过本发明，以金融网站的文本数据为基础，借助卷积神经网络模型，实现了对金融网站进行细分类的目的，减少了执行网站分类任务时的人工成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111026984A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911083929.4
申请日：2019-11-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 深圳市任子行科技开发有限公司
IPC: G06F16/955 , G06Q30/00 , G06Q40/00
Abstract: 本发明公开了一种互联网金融公司的经营状态检测方法及装置，该方法包括：获取互联网金融公司的网站首页的URL，并根据所述URL提取网站首页的源代码；当检测到所述网站首页的源代码中存在目标标签时，从所述网站首页的源代码中获取所述互联网金融公司的实际经营地址；获取所述互联网金融公司的工商注册地址；当所述实际经营地址与所述工商注册地址不一致时，认定所述互联网金融公司处于经营异常状态。通过本发明，从互联网金融公司经营的网站中发现和提取实际的经营地址，并将实际经营地址与注册地址不一致作为企业经营异常指标，实现了对互联网金融公司的有效监管。
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公开(公告)号：CN107066450B
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201710391483.6
申请日：2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于学习的即时通信会话切分技术与方法，属于大数据分析领域；将即时通信会话用户两两划分为一组，并将每组的会话话单明细进行分类和基于时间排序；会话切分为：依次选取相邻两条话单R1和R2，计算时间间隔Δt，文本内容相似度Δsim和距离值F(R1,R2)；如果F(R1,R2)
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公开(公告)号：CN109657114A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201810953361.6
申请日：2018-08-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中科国力(镇江)智能技术有限公司
IPC: G06F16/951 , G06F16/9535 , G06F16/81
Abstract: 本发明公开了一种抽取网页半结构化数据的方法，包括：从web站点爬取页面；人工定制化爬取目标页的url；配置一类网站的关键词词根；对类似的网页进行分析，根据case1，case2，case3进行分类判别，并对复杂的嵌套情况加以处理，抽取出网页模板。通过指定的url选出同类(栏目)url，同栏目url对应的html文本结构相似，遍历所有html节点，通过节点间的联系或节点本身，发现对应关键词的模板。从一个网站的所有子url中，找出和人工给定的相似的url。把目标格式分为case1，case2，case3，三种情况，对每一种情况分别进行处理，生成网页模板。
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公开(公告)号：CN105046147B
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201510347629.8
申请日：2015-06-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种系统受攻击程度的监测方法及装置。该方法包括：采集至少一种数据破坏类攻击效果评价指标的数据信息，其中，数据破坏类攻击效果评价指标为：篡改的用户账户信息数、删除的用户账户信息数、增加的用户账户信息数、篡改的注册表键值数、删除的注册表键值数、增加的注册表键值数、篡改的文件数、删除的文件数、增加的文件数、终止的进程数或创建的进程数；根据每种数据破坏类攻击效果评价指标的数据信息，确定每种数据破坏类攻击效果评价指标的攻击效果值；以及根据每种数据破坏类攻击效果评价指标的攻击效果值和每种数据破坏类攻击效果评价指标的权重，确定目标系统受攻击程度。由此，可以实现系统受攻击程度的准确监测。
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公开(公告)号：CN108009807A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201710965814.2
申请日：2017-10-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种比特币交易身份标识方法，包括以下步骤：在比特币网络中部署连接尽可能多的节点的探针节点；挑选比特币网络中的待监测节点；通过探针节点确定该待监测节点的邻居节点；监听并获取比特币网络交易信息及交易传播路径；计算交易传播路径与待监测节点及其邻居节点的匹配值；通过阈值筛选出待监测节点的匹配交易；输出该匹配交易并赋予其IP标签。通过对比特币交易与交易者IP地址的匹配标识，识别交易者的身份，不但具有较高的识别准确率，而且较现有技术开销大幅降低。
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