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公开(公告)号：CN105846982B
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201610285419.5
申请日：2016-04-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提出了一种跨域传输的方法，该方法包括：在发送终端，按顺序对每个待发送信息进行编号，并对经过编号的每个待发送信息进行分解得到多个数据包，并按顺序为每个数据包编号；为任一待发送信息中的首个数据包添加包头信息，为所述任一待发送信息中的其他数据包添加编号信息；将经过编号的待发送信息中的数据包通过用户数据报协议UDP传输至接收终端。在接收终端，接收发送终端传输来的数据包，并按照所述数据包的包头信息或编号信息对所述数据包进行重组，形成接收信息。该方法能够减少数据反馈量、提高传输速率、增强可靠性。
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公开(公告)号：CN106059807A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610368038.3
申请日：2016-05-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L12/24
CPC classification number: H04L41/5009
Abstract: 本发明公开了一种基于用户感知的网络内容访问效果自动验证方法及系统。该方法包括以下步骤：通过行为层、应用层、和/或网络层对用户操作进行录制；将录制的用户操作进行回放，向服务器端发送服务器请求；接收所述服务器返回的请求内容，通过捕获与所述请求内容相关的数据包、通过图像识别、和/或通过通知栏识别对所述请求内容进行网络内容访问效果的验证。借助于本发明的技术方案，能够以用户感知的最终体验作为评价访问效果的唯一标准，访问效果验证的准确性得到极大提高。
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公开(公告)号：CN104408659A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410592639.3
申请日：2014-10-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06Q50/00
CPC classification number: G06Q50/01 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明公开了一种基于社交应用信息传播模式的评估方法及系统。该方法包括：对社交应用的信息传播过程进行分析和抽象，建立社交应用信息传播模式；基于社交应用信息传播模式，按照层次关系将社交应用信息传播风险分解为各项因素，并根据各项因素间的相互关系将各项因素按照层次关系进行聚集组合，生成虚假信息传播风险评估模型；其中，虚假信息传播风险评估模型的层次关系具体包括：系统层、实体层、以及风险点层；以虚假信息传播风险评估模型的风险点层中的风险点为基础原始数据，对该社交应用面临的虚假信息传播威胁进行评估。
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公开(公告)号：CN118869520A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202311587077.9
申请日：2023-11-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L43/02 , H04L43/062 , H04L47/70
Abstract: 本发明提供一种基于降噪模型的隧道流量关联方法和装置，其中所述方法包括：获取预建立的网络隧道的多个入口节点流和多个出口节点流；其中，所述网络隧道用于客户端访问对应的网络；确定与每个出口节点流对应的至少一个候选入口节点流，将每个所述出口节点流输入至预训练的降噪模型中，以将出口节点流依次进行网络噪声和混淆噪声去除处理，得到映射入口节点流；分别计算所述映射入口节点流与至少一个候选入口节点流的统计距离，根据所述统计距离对所述候选入口节点流进行筛选，将最小的统计距离对应的候选入口节点流作为与所述出口节点流关联的目标入口节点流；通过不同的编码层负责去除不同类型的噪声，可提高关联结果的精度。
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公开(公告)号：CN118520929A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202411003497.2
申请日：2024-07-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06N3/09 , G06N3/0455 , G06F40/194
Abstract: 本发明提供一种文本相似度确定模型的训练方法及文本相似度计算方法，属于计算机技术领域，该训练方法包括：获取第一数据集和第二数据集；第一数据集中包括至少一个短文本数据对；第二数据集中包括至少一个目标文本数据对，目标文本数据对中的两个目标文本数据至少一个为长文本数据；基于句向量对比模型，获取第二数据集中各目标文本数据的关键表述；句向量对比模型是基于第一数据集和第一损失函数对第一预训练模型训练得到的；基于各关键表述和第二损失函数，对第二预训练模型进行训练，得到文本相似性确定模型。通过在判定过程中引入短文本和长文本，提升了文本相似度确定模型输出结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114817516B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210448769.4
申请日：2022-04-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/335 , G06F16/35 , G06F16/951 , G06F40/242 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/088
Abstract: 本发明涉及一种零样本条件下基于逆向匹配的画像映射方法，包括在数据特征标签和画像标签两个不同体系间建构双相关文本语料库，使用逆向匹配对语料库进行筛选修正；通过人工标注构建分类语料库，并训练模型建立画像体系间的映射关系；采用基于持续响应衰减的更新机制，并结合标签历史状态对时序变化的画像相关更新数据进行修正。本方法从扩展数据的角度出发，采用基于逆向匹配的文本库构建方法，引入与原始标签相关的外部文本数据扩展并增强标签的语义表达，再引入与用户画像相关的外部数据进行标注建立扩展标签和标注数据之间的联系，从而挖掘出原始特征标签隐含的丰富含义，达到从少量标签序列中计算目标画像的目的。
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公开(公告)号：CN115034286B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210435266.3
申请日：2022-04-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应损失函数的异常用户识别方法和装置，其中，该方法包括：获取web系统的用户行为日志数据样本，并将用户行为日志数据样本向量化，得到无标签数据样本和有标签数据样本；进行数据预处理得到训练数据集；基于训练数据集的输入特征训练第一自编码器模型，并基于第一自编码器模型构造无标签数据样本损失函数和有标签数据样本损失函数；迭代优化第一自编码器模型并构造异常用户检测优化问题函数，得到第二自编码器模型；基于第二自编码器模型，对无标签数据样本进行异常点检测，以识别异常用户。本发明解决实际业务场景中，无标签数据中存在异常点，采用固定损失函数难以提高准确率，误报率高的技术问题。
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公开(公告)号：CN118014049A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410177798.0
申请日：2024-02-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06N3/09 , G06N3/0455 , G06F18/22 , G06F18/2431 , G06F40/30 , G06V20/70 , G06V10/40 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种图文互生模型的训练方法，该方法包括：基于模态自感单元从样本模态数据中提取自感信息；模态自感单元基于自注意力网络通过多任务有监督训练得到；基于图文编码器对自感信息进行编码，得到隐空间特征，并对隐空间特征进行多模态扩散处理，得到扩散后的目标模态类型的隐空间特征；基于图文解码器对自感信息和扩散后的目标模态类型的隐空间特征进行解码，得到解码信息；根据解码信息和多任务损失函数对图文编码器和图文解码器进行训练，得到图文互生模型；目标损失包括重建损失、图像类的理解辅助任务对应损失和文本类的理解辅助任务对应损失确定。本发明所述方法提高了图文互生对应模型的性能和可适配性。
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公开(公告)号：CN114978585B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202210380490.7
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: H04L9/40 , G06F18/2135 , G06F18/243 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/20
Abstract: 本公开的实施例提供了基于流量特征的深度学习对称加密协议识别方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取网络流量数据；对所述网络流量数据进行预处理，得到对称加密流量；基于主成分分析‑皮尔森系数法流量识别模型和基于注意力机制的CNN‑LSTM算法流量识别模型，构建基于流量特征的对称加密协议识别模型；将所述对称加密流量，输入至所述基于流量特征的对称加密协议识别模型，完成对所述网络流量数据的识别。以此方式，实现了对对称加密协议的高效识别。
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