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公开(公告)号：CN111258593A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010017418.9
申请日：2020-01-08
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
IPC: G06F8/61 , G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开了一种应用程序预测模型的建立方法、装置、存储介质及终端。所述方法包括：获取第一预设时间段内至少两个用户的应用程序使用序列；根据所述应用程序使用序列生成用户长期兴趣向量和用户动态兴趣向量；根据所述用户长期兴趣向量和所述用户动态兴趣向量，对预设机器学习模型进行训练，生成应用程序预测模型。通过采用上述技术方案，优化了现有的应用程序预加载机制，通过能够真实反映用户行为的应用程序使用序列构建用户长期兴趣向量和用户动态兴趣向量，实现了应用程序使用序列与应用程序预测模型间的计算的解耦，提高了基于应用程序预测模型对预加载应用程序预测时的泛化力，同时有效的提高了对待启动应用程序预测的准确性。
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公开(公告)号：CN110351158A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201810305182.1
申请日：2018-04-08
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明公开一种网速计算方法及系统，涉及网络通信技术领域，采用绝对时间切割法对所产生的各条TCP流进行有效时长切割，进而得到能够反映用户真实网络情况的网速值。该方法包括步骤S1:采集用户产生的TCP流，得到与TCP流对应数量的XDR话单；步骤S2:采用绝对时间切割法依次对XDR话单进行切割，使得各XDR话单包括多条XDR子话单；步骤S3:过滤上行+下行
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公开(公告)号：CN110222762A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910482821.6
申请日：2019-06-04
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
Abstract: 本公开实施例公开了一种对象预测方法、装置、电子设备、及存储介质，方法包括：确定目标对象的特征；基于多个待融合模型，分别根据所述目标对象的特征进行预测，并根据各待融合模型的预测结果和评估权重确定所述目标对象的最终预测结果；其中，各待融合模型的评估权重通过如下方式确定：基于训练集和评价指标对多个算法模型进行训练并调参得到所述多个待融合模型；基于验证集和所述评价指标分别对所述多个待融合模型进行模型评估，根据评估结果及自适应权重生成函数分别得到所述多个待融合模型的评估权重。本公开实施例的技术方案能够自适应地确定多个待融合模型对应的模型融合的权重比以进行预测，能够提升机器学习的预测性能。
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公开(公告)号：CN110138638A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910407080.5
申请日：2019-05-16
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
IPC: H04L12/26
Abstract: 本公开实施例公开了一种网络流量的处理方法及装置，方法包括：基于用户网络流量所包含的多个数据连接，按照所属的应用程序进行聚合得到多个分组；分别根据分组内的数据连接确定各分组的数据流量特征；分别根据分组的数据流量特征和所属的应用程序确定各分组内的数据连接是否属于用户触发类数据连接。本实施例的技术方案能确定用户流量中各数据连接是否属于用户触发类数据连接，能够获知用户网络流量的真实使用情况，并能够获知应用程序的实际被使用情况。
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公开(公告)号：CN109756632A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811554685.9
申请日：2018-12-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 恒安嘉新(北京)科技股份公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多维时间序列的诈骗电话分析方法，该方法包括：将每个号码的所有通话作为一个整体，每间隔时间段选取与诈骗呼叫相关性较大的行为特征，计算每个号码在该间隔时间段内的特征统计量，并设定是否为诈骗呼叫的标签；将每个号码在设定的间隔时间段的多个行为特征按时间顺序排列，整合形成在一个完整时间段内的一个多维时间序列数据集，多个号码形成多个多维时间序列数据集；将带标签的多个多维时间序列数据集，代入LSTM网络模型训练；根据某号码在该一个完整时间段的模型训练，预测该号码在该完整时间段的下一个间隔时间段时的通话呼叫是否为诈骗呼叫。通过本发明的方法，能够从众多的话单数据中分析预判是否为诈骗呼叫。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109165334A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811100278.0
申请日：2018-09-20
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
IPC: G06F16/951 , G06F16/958 , G06K9/62 , H04L29/12
Abstract: 本发明公开了一种建立CDN厂商基础知识库的方法，该方法包括：通过爬虫，获得网站上所有CDN厂家信息；被动采集全国各个域名解析服务器的域名解析记录，获得所有的域名解析信息；针对所有的解析域名进行字典表比照、CNAME聚类、IP分散度判别等综合判定，获得CDN子网信息；针对CDN子网域名信息依据字典表关联、备案库查询、whois查询、人工判别等手段建立与CDN厂商的对应关系，并形成最终的CDN厂商的子网域名和加速节点IP地址基础知识库。本发明公开的方法能够较为全面地发现CDN厂商的加速节点，并建立CDN厂商子网域名、加速节点IP地址等基础知识库，从而为CDN业务的行业发展和有效管理提供一定的技术支撑。
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公开(公告)号：CN109002767A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810650388.8
申请日：2018-06-22
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的人脸验证方法及系统，能够准确检测带有体毛或者配饰物的人脸，提高人脸识别的适用范围和准确率。该方法包括：基于多张第一图像构建第一图像集，以及基于多张第二图像构建第二图像集；对应的根据第一图像集训练人脸检测模型，以及根据第二图像集训练特征提取模型；将包含人脸的待检测图像输入人脸检测模型，提取出待验证人脸图像；利用特征提取模型处理校正待验证人脸图像，并提取各待验证人脸图像中的人脸特征信息；基于人脸特征信息计算任意两张待验证人脸图像的相似度，获取的两个待验证人脸图像的验证结果。该系统包括上述技术方案所提的方法。
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公开(公告)号：CN108880883A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810618363.X
申请日：2018-06-15
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
Abstract: 本发明公开了一种基于主被动数据的互联网接入网站数量的计算方法，所述方法包括：被动采集全国及各省互联网网站报备数据信息和IP地址报备信息，获得全国及各省互联网网站备案的域名信息、IP地址分布库；被动采集全国及各省活跃域名信息，获得全国及各省采集到的活跃域名信息；主动分布式采集以上两种方式采集的域名对应的网站信息，获得网站连接状态、标题、首页静态数据、接入IP地址信息；基于以上三类数据，通过数学建模，分析出全国及各省互联网网站的数量。本发明公开的统计方法能够在很大程度上反应全国互联网网站的总体数量情况、各省互联网网站的总体数量情况、所占比重情况，以及总体变化情况，具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN108304720A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810116416.8
申请日：2018-02-06
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的安卓恶意程序检测方法，所述方法包括：对黑白样本进行特征提取；使用样本集进行模型训练；待检测样本通过训练好的模型识别；如识别为恶意样本，则对该样本进行家族分类，如识别为白样本，则进行异常检测，判别是否是新的恶意样本；将识别结果反馈至样本库保存；对识别错误的样本加入训练集，重新训练模型。本发明使用机器学习算法和在线学习方法解决了现有的检测方法漏检率高、恶意程序的识别准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN108256104A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810112942.7
申请日：2018-02-05
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多维特征的互联网网站综合分类方法，该方法包括：采集互联网网站域名信息，获得互联网网站的域名信息列表；基于每个域名信息，采用爬虫获取域名对应的互联网网站标题信息，获取互联网网站的标题信息列表；基于每个域名信息，采用爬虫获取域名对应的互联网网站首页信息，获取互联网网站的首页信息列表；基于每个域名信息，采用爬虫获取域名对应的互联网网站页面链接信息，获取互联网网站的链接信息列表；综合获取的上述各信息列表，通过信息关联和机器学习，判别网站所属行业属性并进行对应分类。本发明解决了现有技术中无法对网站进行精确归类的问题。
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