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公开(公告)号：CN105302851B
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201510572332.1
申请日：2015-09-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种基于文件序列化的自动机远程分发和初始化方法，将位于内存的自动机序列化成本地文件，然后将序列化后的文件进行分发和快速部署，以替代原有的基于规则和特征的分发和部署方式。该方法包括步骤：S1.配置后端服务器，将特征和规则进行初始化生成自动机；S2.在所述后端服务器上将自动机序列化到本地，以文件形式存储；S3.配置分发网络和n台处理机，所述后端服务器将文件形式存在的自动机通过分发网络发送给所有需要进行匹配处理的处理机；S4.每台处理机都接收文件形式存在的自动机，并初始化到内存；S5.处理机根据新生成自动机进行特征的匹配和检测处理。
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公开(公告)号：CN105207946B
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201510535316.5
申请日：2015-08-27
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: H04L12/801 , G06F9/50
Abstract: 本发明一种网络数据包负载均衡和预解析方法，属于众核服务器的网络结构领域。包括以下步骤：一、在众核服务器下配置交换芯片；二、数据包经过外接接口进入交换芯片后，平均分给2个MPIPE；三、每个MPIPE将数据包转发到对应的TILERA CPU上，并进行预解析；四、在每个TILERA CPU上调用库函数创建数据包处理线程；五、为每个数据包处理线程分别绑定一个TILERA CPU核；六、将预解析结果分发到对应的数据包处理线程；七、各个处理线程分别通过库函数接收数据包并且得到预解析结果，保存源IP和目的IP。优点在于：使用交换芯片和MPIPE进行各个TILERA CPU之间的负载均衡，对于处理线程不需要再解析数据包，只对关注的数据包域进行处理；操作更加简便，提高数据包的处理能力。
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公开(公告)号：CN107644199A
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201710730447.8
申请日：2017-08-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种基于特征和区域协同匹配的刚体目标跟踪方法。该方法包括以下步骤：1)在初始图像中选定目标区域，并在目标区域检测SURF特征；2)在目标区域内，以每个SURF特征点为中心构建不变性区域；3)在当前图像到来时，提取其SURF特征，并与初始图像进行基于SURF特征和不变性区域的协同匹配，形成匹配点对；4)根据得到的匹配点对计算得出运动参数，从而确定当前图像的目标区域，实现目标跟踪。本发明通过对SURF特征在复杂变化下的可重复性规律进行研究，利用SURF特征和区域模板协同匹配的方案求解运动参数，能够对目标区域的局部特征实现准确的描述和匹配，进而保证目标跟踪效果的鲁棒性、稳定性。
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公开(公告)号：CN107506795A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710729430.0
申请日：2017-08-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06K9/6211 , G06K9/3233 , G06K9/4642 , G06K9/6215 , G06K2009/6213 , G06T7/62 , G06T2207/10016
Abstract: 本发明涉及一种面向图像匹配的局部灰度直方图特征描述子建立方法和图像匹配方法。该特征描述子建立方法包括：1)在图像中检测SURF特征以获取图像兴趣点；2)在图像兴趣点的不变性局部邻域内进行灰度信息分布统计，并生成灰度分布直方图；3)基于图像兴趣点的不变性局部邻域及灰度分布直方图，建立特征描述子。进行图像匹配时，首先采用该方法建立图像的特征描述子，然后通过特征描述子对图像的局部特征进行匹配，进而建立图像之间的对应关系。本发明能够使特征描述子在视角、仿射、光照等多种变换下实现更好的匹配性能,并在视频目标跟踪中保持了目标连续变化的自适应性。
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公开(公告)号：CN106934395A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710080987.6
申请日：2017-02-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种采用SURF特征和颜色特征相融合的刚体目标跟踪方法。该方法包括：1)在初始图像中选定目标区域，在目标区域内提取SURF特征并建立SURF特征描述；2)在每一个以SURF特征点为中心的局部邻域内构建颜色特征；3)在当前图像到来时，首先利用颜色特征寻找初步的目标区域，之后提取SURF特征并与初始图像建立基于特征的匹配，形成匹配点对；4)根据得到的匹配点对计算得出运动参数，从而确定当前图像的目标区域，实现目标跟踪。本发明能够对目标区域的局部特征实现准确的描述和匹配，进而保证目标跟踪效果的鲁棒性、稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106897721A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710058219.0
申请日：2017-01-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06K9/3233 , G06K9/4609 , G06K9/6267
Abstract: 本发明涉及一种局部特征与词袋模型相结合的刚体目标跟踪方法。该方法包括：1)在初始图像中选定感兴趣的目标区域，并在目标区域检测SURF特征；2)为SURF特征构建分类器；3)将词袋模型与局部特征结合，对每个SURF特征点用视觉单词来表达，形成2维尺度旋转不变空间；4)在当前图像到来时，基于SURF特征实现分类器的自适应匹配，并使用2维尺度旋转不变空间内的视觉单词进行协同匹配，形成匹配点对；5)根据得到的匹配点对计算得出运动参数，从而确定当前图像的目标区域，实现目标跟踪。本发明能够对目标区域的局部特征实现准确的描述和匹配，进而保证目标跟踪效果的鲁棒性、稳定性。
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公开(公告)号：CN113254113A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110565594.0
申请日：2021-05-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F9/448
Abstract: 本发明提供一种车辆安全缺陷验证方法及系统，该车辆安全缺陷验证方法包括：基于目标车辆配置信息，从任务包中挑选出目标任务包，并发送目标任务包给终端，以使终端执行目标任务包，得到反馈结果，任务包为基于备选车辆信息以及备选缺陷信息构建而成的；接收终端发送的反馈结果，并基于反馈结果确定安全缺陷信息。本发明提供的车辆安全缺陷验证方法及系统，能够根据备选车辆信息和备选缺陷信息，构建任务包，在接收到目标车辆的目标车辆配置信息后，能够挑选出目标任务包并发送给终端，使得终端能够执行目标任务包，输出反馈结果，服务器就能够分析出安全缺陷信息，这样能够实现对车辆安全缺陷的高效验证，降低错误率，减少人工工作量。
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公开(公告)号：CN111106989B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201911369169.3
申请日：2019-12-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明实施例提供一种车辆CAN总线协议确定方法及装置，该方法包括：确定初测协议构造数据，将初测协议构造数据发送到车辆CAN总线中，以使车辆中各车载装置进行识别；确定车辆中存在控制状态发生前后变化的目标车载装置，并配置初测协议构造数据对应的帧ID为目标车载装置对应的CAN协议数据的帧ID；确定第二协议构造数据集中复测协议构造数据发送到车辆CAN总线中，以使车辆中各车载装置进行识别；确定能够使目标车载装置发生控制状态前后变化的复测协议构造数据，根据所述复测协议构造数据确定数据中的目标位，将帧ID和目标位作为构造规则确定目标车载装置的CAN协议数据，减少采用被动监听分析数据的负担，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN111049852A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911348687.7
申请日：2019-12-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明实施例公开了一种CAN总线协议解析方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：将待解析的CAN总线协议划分为离散内容和连续内容；针对离散内容，按照第一设定筛选对比方式进行解析，并输出离散内容解析结果；其中，第一设定筛选对比方式包括对采集到的两种离散车身状态交替变化的CAN数据帧进行筛选对比；针对连续内容，按照第二设定筛选对比方式进行解析，并输出连续内容解析结果；其中，第二设定筛选对比方式包括对采集到的两种连续车身状态的CAN数据帧和指定变化趋势进行筛选对比。因此，本发明实施例提高了CAN总线协议解析效率和准确性。
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公开(公告)号：CN105373601B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201510755911.X
申请日：2015-11-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/245 , G06F21/55
Abstract: 本发明提供一种基于关键字词频特征的多模式匹配方法，首先从已知的信息数据库中提取关键字并统计出现频率作为其词频信息，其次采用构造含有关键字词频信息的二叉树完成其中的模式串匹配，在字符匹配过程中若出现字符不相等，则与该不匹配字符所在节点的兄弟节点所含字符进行匹配。其利用信息来源的模式的关键字词频信息构造基于字典树的二叉树完成其中的模式串的匹配，并与AC算法进行了比较。传统的AC算法需要维护三张表，并且在模式匹配过程中会频繁访问这三张表；本发明的一种基于关键字词频特征的多模式匹配方法更多的利用了模式本身的词频信息，并不需要维护过多的信息，这就大大减少了系统的内存消耗。
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