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公开(公告)号：CN113132383B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202110421317.2
申请日：2021-04-19
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L69/22 , H04L67/562 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及大数据技术领域。本发明公开了一种网络数据采集系统，该系统包括服务器，服务器包括：任务下发模块，用于创建用户信息获取任务，将用户信息获取任务分配至不同的任务池，计算任务池优先级，根据任务下发规则，得到并传输具有优先级参数的用户信息获取任务；数据解析模块，与任务下发模块数据连接，用于获取来自中间代理服务端的用户信息流量数据，数据解析模块构建报文解析神经网络模型，将待解析报文信息输入训练后报文解析神经网络模型，判断待解析报文信息中是否包括指定用户信息并提取。通过设置任务优先级，优先处理重要的任务，提高任务处理效率。本公开实施例还公开了一种网络数据采集方法。
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公开(公告)号：CN114021627A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111239649.5
申请日：2021-10-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种融合LSTM与场景规则知识的异常轨迹检测方法及装置，包括依据目标轨迹构建时序序列；将时序序列输入LSTM网络，获取的目标轨迹中每个时刻的位置隐向量，并基于各位置隐向量进行注意力机制计算，得到目标轨迹表示向量；拼接目标轨迹表示向量与设定场景规则的向量，并对拼接后向量进行分类，得到异常轨迹检测结果。本发明采用的融合方法除了使用向量表示轨迹之外，还加入了可调整的应用场景规则，解决单一方法的不足，具有更好的迁移性。
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公开(公告)号：CN113674142A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202111003756.8
申请日：2021-08-30
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
Inventor： 佟玲玲 , 李玉惠 , 井雅琪 , 任博雅 , 段东圣 , 段运强 , 时磊 , 傅强 , 蔡琳 , 阿曼太 , 梁彧 , 马寒军 , 田野 , 王杰 , 杨满智 , 金红 , 陈晓光
Abstract: 本发明实施例公开了一种图像中目标物的消融方法、装置、计算机设备及介质。该方法包括：获取多个训练样本图像，并根据各训练样本图像中预先标注的标识框的长宽值和DIou损失函数的损失值，计算得到至少一个锚点框的长宽值；根据各锚点框的长宽值，对YoLoV5改进模型进行参数设置，并使用各训练样本图像对参数设置后的模型进行训练，得到目标检测模型；将待处理的目标图像输入至目标检测模型中，获取针对目标图像输出的至少一个目标物标识框；根据目标物标识框所限定的图像区域进行消融处理，得到目标消融图像。通过本发明实施例的技术方案，能够实现快速准确地对图像中的特定内容进行定位消融，提高了方法的运行效率，节约了硬件成本。
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公开(公告)号：CN112990220A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110417894.4
申请日：2021-04-19
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种图像中目标文本智能识别方法。该方法步骤如下：将目标文本由像素点坐标表示，输入目标文本像素点坐标值对像素坐标识别神经网络进行训练，获得文本自编码模型和目标文本的表述特征；根据区域的高度值计算背景区域数量，提取覆盖背景区域，剩余区域为前景区域；利用训练好的文本自编码模型在前景区域中获得待识别的文本的表述特征，将文本的表述特征与期望的目标文本的表述特征进行对比判断，若两者误差达到预设阈值，则识别文字为目标文本。本发明还提供一种图像中目标文本智能识别系统。本发明通过基于文本自编码模型来识别目标文本，能够精准定位目标文本在图像中的位置，计算复杂度低，识别准确率高。
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公开(公告)号：CN112084373A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010778910.8
申请日：2020-08-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/901 , G06F40/151 , G06Q50/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图嵌入的多源异构网络用户对齐方法，其特征在于：1)通过用户名和社会角色计算用户属性的相似度；2)通过随机游走算法获得异构网络的节点序列，分析节点之间的相互关系；3)利用嵌入算法，对节点序列计算得到网络的嵌入表示；4)根据用户的属性相似度以及结构特征，训练多层神经网络对齐用户。本发明所公开的基于图嵌入的多源异构网络用户对齐方法可用于在线社交网络的用户对齐，在推荐系统、人物画像补全等多个领域具有重要应用，算法的计算复杂度低，可在网络中快速对齐相同用户，对真实数据适用性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111859860A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010705162.0
申请日：2020-07-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/126 , G06F40/129 , G06F16/33
Abstract: 本申请公开了一种数据解析方法以及装置、存储介质、电子装置，其中，所述方法包括输入第一编码，其中，所述第一编码包括以太坊智能合约的字节码；根据所述以太坊智能合约的字节码确定第二编码，其中，所述第二编码包括对所述字节码的操作码；根据所述操作码的参数表确定所述操作码中的参数信息，其中，所述参数信息包括所述操作码的字面值字符串；通过将所述字面值字符串转义得到所述智能合约中携带的目标字符串的解析结果。本申请解决了对于太坊字节码中包含的字节码时，解析过程复杂、灵活性较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN110505348B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201910794491.4
申请日：2019-08-27
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 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APP收集用户个人敏感信息的风险评估方法，通过对APP进行静态分析以及动态分析，得出权限评分、调用函数评分、SDK评分、流量包参数评分和域名评分，再进行加权求和，得出被评估APP的最终评分，根据评估矩阵得出被评估APP的风险评级；根据风险评级反向维护SDK风险权重库和域名风险权重库，对SDK或域名进行风险权重的修正。本发明的APP收集用户个人敏感信息的风险评估方法包含用户输入的用户个人敏感信息、非用户输入的潜在用户个人敏感信息，对APP收集用户个人敏感信息的风险程度进行量化，更全面的涵盖了多种敏感信息点，细化了APP收集用户个人敏感信息的风险大小，能大批量的评估APP收集用户个人敏感信息的风险程度。
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公开(公告)号：CN111143553A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911244895.2
申请日：2019-12-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种实时文本数据流的特定信息识别方法及系统。本发明主要解决的问题是针对海量实时文本数据流实现领域关注的特定信息识别。本发明提出一种针对海量实时文本数据流的特定信息识别框架及系统，侧重于具有海量性、实时性、多样化和复杂性特点的社交文本特定信息识别，并且实现能够适用于生产环境的社交大数据在线实时分析系统。本发明的目的在于根据互联网环境及手机短信网络环境下海量文本数据流，识别出文本中隐含的特定信息。
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公开(公告)号：CN110704612A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910732451.7
申请日：2019-08-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/35 , G06F16/31 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提出了一种社交群体发现方法、装置和存储介质，用以提高社交群体发现精度和准确度。所述社交群体发现方法，包括：利用预先设定的种子用户和约束条件，从通信数据源中查找候选用户，所述候选用户包括与所述种子用户通信的第一用户和/或满足所述约束条件的第二用户；从所述候选用户的通信数据中提取与所述种子用户关联的关联特征信息；根据提取的关联特征信息，确定每一候选用户对应的置信度；确定对应的置信度大于预设阈值的候选用户为目标用户；根据目标用户之间的通信联系建立初始群体网络；利用群体发现算法从所述初始群体网络中发现社交群体子网络。
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公开(公告)号：CN110674673A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910697979.5
申请日：2019-07-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提出了一种视频关键帧抽取方法、装置和存储介质，用以减少视频处理过程中的冗余信息，提高视频处理速度。所述视频关键帧抽取方法，包括：从待分析视频中提取I帧；针对提取的每一I帧，利用深度哈希网络确定其对应的深度哈希码，所述深度哈希网络为利用预先生成的图像样本对进行训练得到的；根据各I帧对应的深度哈希码，分别确定两两I帧深度哈希码之间的汉明距离；根据两两I帧深度哈希码之间的汉明距离，对提取的I帧进行聚类；针对每一聚类，分别确定该聚类中包含的每一I帧的信息熵；从每一聚类中，提取信息熵最大的I帧组成所述待分析视频的关键帧。
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