-
公开(公告)号:CN108959351B
公开(公告)日:2022-11-08
申请号:CN201810377825.3
申请日:2018-04-25
申请人: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
摘要: 本发明属于自然语言处理技术领域,具体提供一种中文篇章关系的分类方法及装置。旨在解决传统管道系统方法中错误传递的问题。本发明的中文篇章关系的分类方法包括将中文篇章中的句子进行句对的分布式表示,得到第一句对分布式表示向量;计算记忆单元与第一句对分布式表示向量的相似度和权重,得到第一句对分布式表示向量的记忆信息;将第一句对分布式表示向量与记忆信息进行线性组合生成第二句对分布式表示向量;对第二句对分布式表示向量进行分类,得到中文篇章的关系分类结果。本发明的方法通过深度学习网络得到句子内部的语义和结构抽象特征,可以获得优越性能的篇章分类效果。
-
公开(公告)号:CN108959351A
公开(公告)日:2018-12-07
申请号:CN201810377825.3
申请日:2018-04-25
申请人: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC分类号: G06F17/2785 , G06N3/0481
摘要: 本发明属于自然语言处理技术领域,具体提供一种中文篇章关系的分类方法及装置。旨在解决传统管道系统方法中错误传递的问题。本发明的中文篇章关系的分类方法包括将中文篇章中的句子进行句对的分布式表示,得到第一句对分布式表示向量;计算记忆单元与第一句对分布式表示向量的相似度和权重,得到第一句对分布式表示向量的记忆信息;将第一句对分布式表示向量与记忆信息进行线性组合生成第二句对分布式表示向量;对第二句对分布式表示向量进行分类,得到中文篇章的关系分类结果。本发明的方法通过深度学习网络得到句子内部的语义和结构抽象特征,可以获得优越性能的篇章分类效果。
-
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
申请人: 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
摘要: 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。
-
公开(公告)号:CN110704611B
公开(公告)日:2022-08-19
申请号:CN201910730306.5
申请日:2019-08-08
申请人: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/279
摘要: 本发明公开了一种基于特征解交织的非法文本识别方法及装置,所述方法包括:步骤1,对待识别文本进行去变体操作,去除所述待识别文本中的特殊字符;步骤2,根据预先设置的文本特征词库和乱序特征字库,判断所述待识别文本是否为乱序文本,如果判断为是,则对所述待识别文本进行解交织处理,消除变体,否则,直接执行步骤3;步骤3,利用预先训练的分类器组对解变体后的待识别文本进行分类,输出是否为非法文本预测结果。
-
公开(公告)号:CN113536077B
公开(公告)日:2022-06-17
申请号:CN202110606596.X
申请日:2021-05-31
申请人: 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分类号: G06F16/906 , G06F16/953 , G06F16/901 , G06N20/00
摘要: 本发明公开了一种移动APP特定事件内容检测方法,涉及网络信息安全和自然语言处理交叉技术领域。首先获取互联网上特定事件的若干内容作为原始语料,从中抽取原始关键词;针对原始语料构建关键词关系图,并对关键词关系图进行聚类,得到若干簇;对同一簇中的关键词进行量化和排序,得到最能够表达该事件的特征关键词;将特征关键词输入到APP搜索框中进行自动化检索,保存结果;使用机器学习算法对保存结果进行分析,实现了移动APP中特定事件的自动、高效检测分析。本发明以很低的搜索成本获得了不同移动应用针对特定事件的舆论观点和舆论走向信息。本发明还公开了一种移动APP特定事件内容检测装置。
-
公开(公告)号:CN110505348A
公开(公告)日:2019-11-26
申请号:CN201910794491.4
申请日:2019-08-27
申请人: 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
摘要: 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。
-
公开(公告)号:CN113704102B
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202110972799.0
申请日:2021-08-24
申请人: 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
发明人: 郭立岩 , 孙旷怡 , 赵媛 , 段荣昌 , 王媛媛 , 王子涵 , 吕东 , 项菲 , 李鹏霄 , 翟羽佳 , 马宏远 , 鲁睿 , 王红兵 , 时磊 , 阿曼太 , 雷小创 , 庄越淋 , 周忠义 , 傅强 , 梁彧 , 田野 , 王杰 , 杨满智 , 蔡琳 , 金红
IPC分类号: G06F11/36
摘要: 本发明实施例公开了一种应用程序合规检测方法、装置、设备和介质。其中方法包括:获取待检测应用程序的隐私政策文本;依据隐私政策文本,对待检测应用程序进行合规检测。本发明实施例实现了对应用程序违法违规的自动化检测,从而提高对应用程序的合规检测效率。
-
公开(公告)号:CN113343219B
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202110606530.0
申请日:2021-05-31
申请人: 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
摘要: 本发明公开了一种自动高效的高风险移动应用程序检测方法,包括S1、获取待测App的SDK列表和权限列表,转化为向量形式,得到列表向量;计算待测App与已知的高风险App之间的相似度,判定为潜在风险App;S2、动态分析进一步判定是否为高风险App,若判定为“是”,将其标记为高风险App;S3、人工审核判定是否是高风险App,若“是”,添加至高风险App库,标记为高风险App。本发明采用以静态分析、动态分析为主,辅助以人工审核的方式,避免了人工审核存在的效率低、成本高、准确率低等问题,实现了高风险App得自动高效识别。
-
公开(公告)号:CN113536077A
公开(公告)日:2021-10-22
申请号:CN202110606596.X
申请日:2021-05-31
申请人: 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分类号: G06F16/906 , G06F16/953 , G06F16/901 , G06N20/00
摘要: 本发明公开了一种移动APP特定事件内容检测方法,涉及网络信息安全和自然语言处理交叉技术领域。首先获取互联网上特定事件的若干内容作为原始语料,从中抽取原始关键词;针对原始语料构建关键词关系图,并对关键词关系图进行聚类,得到若干簇;对同一簇中的关键词进行量化和排序,得到最能够表达该事件的特征关键词;将特征关键词输入到APP搜索框中进行自动化检索,保存结果;使用机器学习算法对保存结果进行分析,实现了移动APP中特定事件的自动、高效检测分析。本发明以很低的搜索成本获得了不同移动应用针对特定事件的舆论观点和舆论走向信息。本发明还公开了一种移动APP特定事件内容检测装置。
-
公开(公告)号:CN112073584B
公开(公告)日:2021-05-18
申请号:CN202010941675.1
申请日:2019-08-27
申请人: 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分类号: G06F21/57 , H04M1/72406 , H04M1/72454
摘要: 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。
-
-
-
-
-
-
-
-
-