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公开(公告)号：CN108434745A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810259293.3
申请日：2018-03-27
申请人： 北京知道创宇信息技术有限公司
CPC分类号： A63F13/75 , A63F13/79 , A63F13/80 , A63F2300/401 , A63F2300/5546 , A63F2300/5586 , A63F2300/80
摘要： 本申请实施例提供一种游戏数据处理方法及系统，玩家终端在接收到游戏开启指令时，执行该游戏包括的多个操作；针对每个操作，在得到该操作对应的结果数据时，对该结果数据进行签名得到签名数据，并将结果数据及其签名数据发送给其他玩家终端。其他玩家终端在该签名数据正确，且该结果数据与自身的结果数据相同时，保存该签名数据及结果数据，并执行后续的操作。每个玩家终端在游戏结束时，根据存储的数据计算赢家终端，对计算得到的赢家数据进行签名，并将赢家数据及其签名数据发送给其他玩家终端。赢家终端将各玩家终端的与最后一次操作对应的签名数据发送给智能合约服务器，使智能合约服务器根据该签名数据进行电子筹码的结算。
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公开(公告)号：CN108053247A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711348199.7
申请日：2017-12-15
申请人： 北京知道创宇信息技术有限公司
IPC分类号： G06Q30/02 , A63F13/335 , A63F13/79
摘要： 本发明公开了一种假量识别模型生成方法、假量识别方法及计算设备，假量识别模型生成方法包括：获取各角色标识对应的角色数据；对全部角色数据进行数据统计，以生成各登录过的IP地址对应的第一角色统计数据，以及各登录过的设备对应的第二角色统计数据；计算各角色数据对应的假量IP地址比例和假量设备比例；将各角色数据与其对应的假量IP地址比例和假量设备比例关联，以生成相应的角色扩展数据，对全部角色扩展数据进行聚类处理以获取最优数量个角色簇，并生成各角色簇的角色簇标签；生成各角色扩展数据的角色标签；根据各角色数据及其对应的角色扩展数据关联的角色标签，训练预先构建好的神经网络模型，以生成假量识别模型。
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公开(公告)号：CN108434727A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810258066.9
申请日：2018-03-27
申请人： 北京知道创宇信息技术有限公司
IPC分类号： A63F13/335 , A63F13/75 , A63F13/80
CPC分类号： A63F13/335 , A63F13/75 , A63F13/80 , A63F2300/407 , A63F2300/5586 , A63F2300/80
摘要： 本发明提供了一种电子牌处理方法及系统，涉及计算机技术领域。该电子牌处理方法包括：第一玩家终端利用预先存储的洗牌算法对第一整副电子牌进行洗牌，得到洗牌后的第二整副电子牌；第一玩家终端利用随机生成的第一密钥及预先存储的第一加密算法，对第二整副电子牌进行加密，得到第一加密电子牌；第一玩家终端将第一加密电子牌发送至第二玩家终端；第二玩家终端利用预先存储的洗牌算法对第一加密电子牌进行洗牌，得到洗牌后的第三整副电子牌；第二玩家终端利用随机生成的第二密钥及预先存储的第二加密算法，对第三整副电子牌进行加密，得到第二加密电子牌。该电子牌处理方法及系统可以保证洗牌的公平性和洗牌的安全性。
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公开(公告)号：CN107317892A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710522789.0
申请日：2017-06-30
申请人： 北京知道创宇信息技术有限公司
发明人： 蔡自彬
CPC分类号： H04L61/3025 , H04L41/14
摘要： 本发明公开了一种网络地址的处理方法，包括步骤：获取网络日志所包含的多个网络地址；分别获取每个网络地址所包含的网络路径，以得到多个网络路径；分别获取每个网络路径的目录结构；按照目录结构所包含的子目录的个数，将多个网络路径划分为至少一个集合；对于所划分的每个集合，根据该集合中的网络路径的目录结构生成一个树结构；自上而下地对该树结构中每一个非叶节点下的子节点进行合并；根据合并后的树结构获取至少一个新的网络路径；以及根据所获取的新的网络路径得到新的网络地址。本发明还公开了一种计算设备和计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN107229951A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710398236.9
申请日：2017-05-31
申请人： 北京知道创宇信息技术有限公司
发明人： 蔡自彬
CPC分类号： G06K9/6267 , G06K9/6256 , G06Q40/025
摘要： 本发明公开了一种基于用户关系图来预测用户是否存在恶意行为的方法，适于在计算设备中执行，用户关系图包括节点和连接关联节点的边，该方法包括步骤：获取用户的用户数据；根据所获取的用户数据来更新用户关系图；根据用户关系图，判断用户是否与预置的异常模式相匹配；根据所匹配到的异常模式以及对应于该异常模式的概率值，计算用户的恶意概率；以及预测恶意概率位于预定数值区间的用户存在恶意行为。本发明还公开了对应的计算设备和计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN107153847A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201710399273.1
申请日：2017-05-31
申请人： 北京知道创宇信息技术有限公司
发明人： 蔡自彬
CPC分类号： G06K9/6267 , G06K9/6256 , G06Q40/025
摘要： 本发明公开了一种基于用户关系图来预测用户是否存在恶意行为的方法，适于在计算设备中执行，用户关系图包括节点和连接关联节点的边，该方法包括步骤：获取用户的用户数据；根据所获取的用户数据来更新用户关系图；在更新后的用户关系图中，根据与用户相关的节点以及通过边与该节点相连的其它节点的属性值，提取该用户的至少一类关联特征；根据所提取的关联特征，利用预先建立的分类模型来确定该用户是否存在恶意行为。本发明还公开了对应的计算设备和计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN106131016B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201610549023.7
申请日：2016-07-13
申请人： 北京知道创宇信息技术有限公司
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 本发明公开了一种恶意URL检测干预系统，包括：DNS代理设备，适于接收域名解析请求，向域名信誉度评估设备请求该域名的信誉度；还适于若信誉度指示域名存在安全隐患，则将流量干预设备的IP地址返回至用户；包括域名信誉库的信誉度评估设备，适于响应于对域名的信誉度的请求，返回该域名的信誉度；流量干预设备，适于接收来自用户的访问请求，并对该访问请求进行协议识别，还适于从识别为HTTP或HTTPS协议的访问请求中提取URL，将该URL与恶意URL库进行匹配，若匹配失败，则作为反向代理来实现用户与目的服务器的通信。本发明还公开了相应的域名信誉度确定装置、域名信誉库建立装置以及方法。
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公开(公告)号：CN108874996A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810607605.5
申请日：2018-06-13
申请人： 北京知道创宇信息技术有限公司 , 南开大学
摘要： 本申请实施例提供一种网站分类方法及装置。该方法包括：获得待分类的网站；爬取所述待分类的网站中的页面文本以及关键词；计算预先设置的各个网站类别标签在所述关键词中的出现频率，得到第一分类结果集，其中，每个所述网站类别标签包括标签名及其同义词；将所述页面文本以及关键词输入到预先配置的贝叶斯分类模型中，得到第二分类结果集，其中，所述第二分类结果集中包括有各个网站类别标签的预测概率值，所述贝叶斯分类模型的训练样本通过网站爬取得到；基于所述第一分类结果集和所述第二分类结果集输出分类结果。由此，采用本申请能够自动生成训练样本，无需人工处理，工作量小，同时在网页文本数据较少时，也能够实现准确的网站分类。
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公开(公告)号：CN107239533A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710398249.6
申请日：2017-05-31
申请人： 北京知道创宇信息技术有限公司
发明人： 蔡自彬
CPC分类号： G06F17/30958 , G06Q40/025 , H04L63/1425 , H04L63/1441
摘要： 本发明公开了一种生成异常模式的方法，包括步骤：获取多个用户的用户数据；根据所获取的用户数据建立用户关系图；在所建立的用户关系图中，根据每个人员节点以及通过边与该人员节点相连接的其他节点的属性值，提取每个人员节点的至少一类关联特征；对于其中每一类关联特征，根据标记为存在恶意行为的人员节点的该类关联特征，计算该类关联特征的异常参考值；根据标记为不存在恶意行为的人员节点的该类关联特征，计算该类关联特征的非异常参考值；以及根据所计算的至少一类关联特征的异常参考值和非异常参考值，生成异常模式。本发明还公开了一种确定用户是否存在恶意行为的方法、以及对应的计算设备和计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN106776901A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611080168.3
申请日：2016-11-30
申请人： 北京知道创宇信息技术有限公司
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明公开了一种提取来自一个或者多个数据源的数据的方法，一个或者多个数据源中的每个数据源包括多条数据，每条数据包括一个或者多个具有键‑值对形式的数据项，该数据提取方法包括步骤：对于一个或者多个数据源中的每个数据源，确定每个键对应的数据类型，生成数据类型表；解析一条数据并提取出该条数据所包括的一个或者多个数据项，对于每个数据项：提取构成该数据项的键‑值对，根据该条数据的数据源从数据类型表中确定出所提取的键对应的数据类型；以及利用该数据类型对应的数据校验方法对所提取的键‑值对中的值进行校验，若校验通过则提取成功，记录提取的键‑值对中的值。本发明还公开了相应的数据提取装置和系统。
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