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公开(公告)号：CN115134450A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202211060892.5
申请日：2022-08-31
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于身份信息鉴别的骚扰诈骗电话的防范方法及系统，方法包括：S1、采集以电话号码为核心的名片信息，包括电话号码信息、组织身份信息和组织内的个人身份信息；并根据电话号码信息对组织身份信息和个人身份信息进行验证，以形成可信名片库；S2、主叫号码发起呼叫前，采集主叫号码对应的人脸信息并判断其与可信名片库的个人身份信息是否匹配；若是，则转至步骤S3；S3、主叫号码对应的客户端发起原始呼叫请求，判断主叫网元、被叫网元接收的呼叫请求是否与原始呼叫请求一致；若是，则被叫终端进行主叫号码对应的名片展示。本发明基于通信全流程进行身份信息鉴别，最终被叫终端接收验证过的身份信息，从而防范骚扰诈骗电话。
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公开(公告)号：CN114254716A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202210195033.0
申请日：2022-03-02
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明具体涉及一种基于用户行为分析的高危操作识别方法及系统，其高危操作识别方法，包括以下步骤：采集目标网络内对应用户行为的历史日志信息，并对历史日志信息进行数据标准化处理，得到目标信息；根据目标信息获取服务器操作习惯特征和操作指令习惯特征；基于目标信息，对操作指令进行去重处理并进行莱文斯坦距离和最长公共子序列的计算，得到莱文斯坦距离和最长公共子序列均超过相应阈值的指令数量特征；高危操作识别模型的训练；采集对应用户行为的待测日志信息，并输入高危操作识别模型，得到高危操作识别模型输出的状态值，并根据状态值对用户行为状态进行预测。本发明后续用户行为研判提供多维特征依据，提升用户行为分析的准确度。
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公开(公告)号：CN114066490A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202210045845.7
申请日：2022-01-17
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及GoIP诈骗窝点的识别方法、系统及计算机可读存储介质，其方法包括：S1、采集历史样本数据集；S2、神经网络模型的训练；对历史样本数据集及其对应的神经网络模型输出的置信度进行GMM聚类分析，得到历史分簇结果；S3、待测样本输入神经网络模型，输出置信度；若置信度超过预设阈值，则为GoIP诈骗电话，转至步骤S4；S4、将属于GoIP诈骗电话的待测样本与历史分簇结果进行概率匹配，得到目标分簇结果；S5、根据目标分簇结果判断是否存在待测样本数量大于预设数量阈值且所有待测样本对应的置信度的平均值大于预设置信度阈值的诈骗窝点簇。本发明能有效识别GoIP诈骗窝点，实现对GoIP诈骗的精准打击。
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公开(公告)号：CN109428976B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201710773926.8
申请日：2017-08-31
Applicant: 中国移动通信集团公司 , 中国移动通信集团上海有限公司 , 浙江鹏信信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种拦截恶意呼叫的方法、关口局及平台，所述方法包括：接收主叫用户发送的呼叫请求，所述呼叫请求携带有主叫号码和被叫号码；若判断获知所述主叫号码在预先配置的系统级黑名单中，则直接拦截所述呼叫请求。所述关口局执行上述方法。所述平台执行如下方法：接收由NGIN从关口局转发的呼叫请求；若判断获知所述主叫号码在预先配置的用户级黑名单中，且所述被叫号码预先申请过恶意呼叫保护，则确定拦截呼叫的操作策略，并将所述操作策略发送给所述NGIN，以指示所述NGIN拦截所述呼叫请求。本发明实施例提供的拦截恶意呼叫的方法、关口局及平台，通过设置系统级黑名单和/或用户级黑名单，能够实时有效的对恶意呼叫进行拦截。
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公开(公告)号：CN111930808B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202010970431.6
申请日：2020-09-16
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种利用键值匹配模型提高黑名单准确率的方法，包括：S1.采集类别标签中的每个号码数据对应的24小时内的通话记录；S2.根据采集到的通话记录计算每个号码的查询键，并将计算得到的查询键与号码对应的类别标签进行组合，生成号码的数据集；S3.统计所有号码的数据集，并筛选统计的数据集中同一查询键所对应的类别标签，得到查询键对应的类别标签统计模型；S4.将测试号码进行步骤S2的处理，得到测试号码的查询键，并将查询键输入至得到的统计模型中，统计模型输出与测试号码的查询键相同的查询键所对应的类别标签；S5.将输出的查询键的类别标签相加，得到输出的查询键的键值对；根据得到的键值对计算查询键所对应的类别标签，得到最终结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108471353B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201810059853.0
申请日：2018-01-22
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络算法的网元容量分析与预测的方法。本发明基于深度神经网络算法的网元容量分析与预测的方法具体步骤包括：S1、获取电信网元容量的输入与输出数据，组成样本数据；S2、利用深度神经网络算法训练样本数据得到深度神经网络模型；S3、输入网元容量规划数据、参数，通过深度神经网络模型预测网元容量的资源分配指标。本发明基于深度神经网络算法的网元容量分析与预测的方法，能够预测和规划网元容量的分配指标，合理利用系统的各项资源。
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公开(公告)号：CN112561203A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011543873.9
申请日：2020-12-23
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: 本发明公开了一种基于聚类和GRU实现水位预警的方法，包括步骤：S11.采集水位信息，并根据采集到的水位信息计算水位变化量数据集；S12.基于DBSCAN聚类算法对水位变化量数据集进行聚类，得到水位变化量数据集相对应的正常数据和异常数据；S13.将得到的正常数据和异常数据输至入GRU网络中进行训练，得到预测异常点的权重参数，根据得到的权重参数构建水位预测模型；S14.将测试数据输入构建的水位预测模型中，水位预测模型输出水位信息。本发明可以准确预测出水位高度，达到提前预警，提前采取应对措施，使水域水位处于安全状态，从而保障人民的生命安全和财产安全。
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公开(公告)号：CN110838915A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201911064977.9
申请日：2019-11-04
Applicant: 浙江工商大学 , 浙江鹏信信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种前向安全密钥聚合的云存储数据共享方法。本发明首先，数据拥有者上传文件时，对每个文件进行标识，然后生成公共参数集合发送给云存储平台。接着调用密钥生成算法，生成加密所需的公私钥对，通过调用公钥对原文件进行加密得到密文集合。数据拥有者通过请求数据请求者后，基于生成元使用主密钥、请求者的身份信息和时间戳相结合来生成聚合密钥，并通过安全信道发送给数据请求者，数据请求者下载加密文件后利用聚合密钥对密文类进行解密，验证身份信息和密钥有效时间后可以成功得到所请求的文件。本发明在保证密钥的紧凑性的同时还能有效保证用户数据记录的安全性和隐私性。
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公开(公告)号：CN110247827B
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910674326.5
申请日：2019-07-25
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明涉及一种基于数字孪生技术的NFV网元全包围测试方法及装置。本发明包括NFV业务系统模块、NFV网元包围测试模块和智能评分模块，本发明首先构建网元包围测试模块，建立业务系统模块与网元包围测试模块之间的虚实映射关系；其次在网元包围测试模块中，进行网元模拟、业务流程定制、消息仿真、构建动态话务模型、指标统计分析，并将统计后的指标传输至智能评分模块；然后通过智能评分模块对网元进行综合评价并得到网元测评结果，将结果反馈至NFV网元包围测试模块；最后将评分数据运用于现网网元运维中，帮助完成实际业务运维工作。本发明可以在测试阶段就完成对现网业务运行环境的模拟，用真实的数据来验证被测业务。
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公开(公告)号：CN110717481A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201911271105.X
申请日：2019-12-12
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种利用级联卷积神经网络实现人脸检测的方法，包括以下步骤：样本采集，采集不同条件下的已标注的人脸图像作为正样本，采集非人脸图像作为负样本；样本预处理，对正样本和负样本进行等比放大缩小，得到预处理后的图像集；网络训练，将预处理后的图像集中的各图像数据输入级联卷积神经网络，依次经过三个模型的分类和回归进行人脸候选框的过滤，得到最终的人脸检测框，完成级联卷积神经网络的训练，构建训练后的模型；人脸检测，将测试数据集中的测试图像进行等比放大缩小以得到测试图像集，然后输入训练后的模型中以对测试图像进行人脸候选框的标定。本发明减少了干扰因素对人脸检测的影响，提高人脸检测的精度。
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