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公开(公告)号：CN117237841A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311176574.X
申请日：2023-09-12
Applicant: 北京明朝万达科技股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/25 , H04N21/845
Abstract: 本发明实施例提供了一种镜头切分方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，涉及安防技术领域，包括：通过计算视频帧之间的相似度，改善了镜头切分算法的稳定性，而且，通过背景帧的方式引入视频背景信息，充分考虑视频语义整体变化，协助指导双阈值算法对视频镜头的切分，提高了输出镜头的信息含量和语义完整性。此外，背景信息与视频语义的深度结合，有效剔除了视频中的低信息含量的镜头，提高了镜头信息的价值，有利于特定目标在视频中的快速定位和识别。
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公开(公告)号：CN116781658A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310799262.8
申请日：2023-06-30
Applicant: 北京明朝万达科技股份有限公司
IPC: H04L51/42 , H04L51/212 , H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种邮件外发行为检测方法、确定方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取当前用户邮件外发行为数据，预设半径内的邻域内点数阈值，用户正常行为基准数据集合；确定所述用户正常行为基准数据集合中每个数据块距离所述当前用户邮件外发行为数据的最小欧氏距离，得到对应的最小欧氏距离集合；选取最小欧氏距离集合中最小的欧氏距离，作为对应的用户正常行为基准数据；基于选取的所述用户正常行为基准数据，确定所述当前用户邮件外发行为数据在所述预设半径内的邻域点数量；在所述邻域点数量小于所述邻域内点数阈值时，确定当前用户邮件外发数据的检测结果为异常行为。采用本发明，提高了邮件外发异常行为检测的准确性和检测效率。
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公开(公告)号：CN116385470A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310202274.8
申请日：2023-03-02
Applicant: 北京明朝万达科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种视频镜头边界检测方法、装置、移动终端及存储介质。视频镜头边界检测方法包括：获取多个视频帧的帧间相似度数据；根据预先设置的第一渐变阈值、第一突变阈值和帧间相似度数据进行视频镜头边界检测，获取第一视频镜头边界检测结果，其中，第一渐变阈值和第一突变阈值根据帧间相似度数据获得。由于本申请实施例提供的检测方法中渐变阈值和突变阈值通过帧间相似度数据获取而非使用者预先界定，避免了现有双阈值检测方法完全依赖使用者经验的问题，在降低了视频镜头边界检测方法的人工成本的同时有效提高了镜头边界检测方法的准确性。
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公开(公告)号：CN113449321A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110747763.2
申请日：2021-07-01
Applicant: 北京明朝万达科技股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种密文检索方法、装置及系统，其中，所述方法在服务器中预先按关联关系存储有原始数据密文、所述原始数据密文摘要、以及原始数据的关键词密文摘要，因而在需要获得目标原始数据时，仅需将目标原始数据对应的目标关键词经加密，并按文本相似度算法生成对应的目标关键词密文摘要并发送给服务器，服务器即可以根据上述关联关系精准检索出对应的目标原始数据密文，将该目标原始数据密文下发给终端，终端仅需下载并解密该目标原始数据密文，即可快速、精准地获取目标原始数据，避免现有技术中需要全量下载云端密文数据，然后全量解密密文数据，造成网络资源、终端资源大量占用、处理时间过长的问题。
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公开(公告)号：CN113177595A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110477900.5
申请日：2021-04-29
Applicant: 北京明朝万达科技股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种文档分类模型构建、训练、测试方法及模型构建系统，模型构建方法包括：向N个第一终端发送文档分类模型网络结构，N为大于或者等于1的整数；根据N个第一终端的排序顺序，依次向每个第一终端发送参考模型参数，并接收反馈的目标模型参数，服务器向排序首位的第一终端发送的参考模型参数由服务器构建，在N大于或者等于2时，除排序首位的第一终端，每个第一终端接收到的参考模型参数为前一个第一终端反馈的目标模型参数；根据文档分类模型网络结构和排序末位的第一终端反馈的目标模型参数，生成目标文档分类模型。本发明可以保证文档不出客户端边界，同时能完成模型训练，有效降低数据泄露风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112686050A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011571954.X
申请日：2020-12-27
Applicant: 北京明朝万达科技股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/216 , G06F16/955 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种基于潜在语义索引的上网行为分析方法、系统和介质。所述方法包括：步骤S1、基于用户历史上网日志来确定所述用户的上网行为的潜在语义特征矩阵；步骤S2、利用所述潜在语义特征矩阵来计算所述用户的上网行为的行为链；以及步骤S3、根据所述行为链构建LSTM深度神经网络模型，以检测所述用户的异常上网行为。该方法能够有效对上网日志数据进行分析，对网址的特征进行相关性计算，刻画用户上网行为画像，构建上网异常行为链，并采用机器学习深度挖掘潜在特征，识别出数据中的异常行为，并能够不断迭代、优化和持续改进，从而实现了及时应急响应和处置。
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公开(公告)号：CN112149749B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202011053576.6
申请日：2020-09-29
Applicant: 北京明朝万达科技股份有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06N3/044
Abstract: 本发明实施例提供一种异常行为检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，方法包括：获取至少两个用户在包括至少两个时间窗口的预设时间序列内分别对应的行为日志；针对每个行为日志，在各时间窗口内分别构建包括N个特征维度的特征值的特征向量，以获取特征向量集合；根据特征向量集合生成包括至少一个类别的行为基线向量的基线组，每个类别对应不同的特征标签；针对每个类别的行为基线向量，计算特征向量集合与行为基线向量的偏差获取偏差量集合；采用RNN深度学习算法，基于至少一个偏差量集合构建至少一个异常行为检测模型；根据异常行为检测模型对目标用户进行异常行为检测，可以从日志数据中高效抽取出异常数据，提升异常行为检测精度。
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公开(公告)号：CN116402130A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310197596.8
申请日：2023-03-01
Applicant: 北京明朝万达科技股份有限公司
IPC: G06N5/02 , G06F18/214 , G06F40/279
Abstract: 本发明提供了一种模型训练方法、信息抽取方法、装置、电子设备及介质，涉及信息处理技术领域。方法包括：获取由多个样本电子卷宗构成的样本数据集，确定每个样本电子卷宗对应的关键要素表，并确定每个样本电子卷宗的对应的文本格式数据。根据关键要素表，对样本电子卷宗的文本格式数据进行标注，获得携带标签信息的样本电子卷宗的文本格式数据，并根据携带标签信息的样本电子卷宗的文本格式数据，构建样本数据库。根据样本数据库，对初始信息抽取模型进行训练，以获得目标信息抽取模型。在本申请中，通过具有较高抽取准确率的目标信息抽取模型，来对含有大量文本信息的电子卷宗进行信息抽取，进而减少人工工作量，并提高信息抽取的准确率。
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公开(公告)号：CN113472734A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110496342.7
申请日：2021-05-07
Applicant: 北京明朝万达科技股份有限公司
IPC: H04L29/06 , H04L12/801
Abstract: 本发明实施例提供了一种身份认证方法及装置，通过向待认证设备集发送随机数；待认证设备集包括至少一个待认证设备的设备标识；接收待认证设备集中各待认证设备发送的密文，得到密文集；其中，密文集中各密文为相对应的待认证设备基于随机数生成的；根据预设公钥对密文集进行解密，得到集合认证信息；在集合认证信息和随机数一致的情况下，确定各待认证设备通过身份认证。本发明的方法能够实现对待认证设备的并行认证，大幅提高了对待认证设备进行身份认证的效率，此外，密文集是由各待认证设备生成的密文组合而成的，需要获得所有待认证设备的私钥才能破解本发明的身份认证方法，大大提升了网络设备的安全性。
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公开(公告)号：CN113449318A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110680359.8
申请日：2021-06-18
Applicant: 北京明朝万达科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种数据分级模型训练方法、装置、数据分级方法、装置，包括：接收中心服务器下发的数据分级模型，并使用参与主机设备的本地数据对数据分级模型进行训练；在对数据分级模型训练完成后，基于随机数对数据分级模型的初始参数值进行混淆处理，得到第一参数值；将第一参数值发送至中心服务器；接收中心服务器发送的平均参数值，并根据平均参数值确定数据分级模型的最优参数值，从而得到目标数据分级模型。本发明参与主机设备不需要将数据发送给中心服务器，避免了参与主机设备的本地数据的流出，保护了数据隐私，并且参与主机设备对初始参数值进行混淆处理后发送给中心服务器处理，进一步保护了数据隐私，避免了数据隐私的泄露。
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