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公开(公告)号：CN114565878B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210195633.7
申请日：2022-03-01
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/22 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种支持类别可配置的视频标志物检测方法，属于视频数据分析领域。本发明将目标视频标志物进行标志物特征提取，对提取的目标视频标志物特征构建特征索引文件。对待检测的视频进行标志物的目标检测与定位，将检测出的视频标志物进行特征提取，对检测出的视频标志物特征与构建的目标视频标志物特征索引文件进行特征匹配，通过特征匹配后的距离阈值判断检测出的视频标志物是否为目标视频标志物。本发明采用对视频标志物智能检测的审核方式代替了人工视频审核方式，解决了现有的违规视频审核方式的自动化程度低，过分依赖人工等技术问题。有效的提高了视频审核的效率，降低了视频审核的人力物力的成本。
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公开(公告)号：CN115225730A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210846646.6
申请日：2022-07-05
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: H04L69/166 , H04L67/133
Abstract: 本发明公开了一种支持多任务的高并发离线数据包分析方法，属于数据分析领域，具体为首先、将输入的pcap大文件分割成小文件，利用五元组信息将数据包存入对应的小文件，并保存小文件路径到ES数据库中；然后，任务节点对用户输入要匹配的五元组以及内容关键词生成任务id，并下发至主控节点写入redis数据库中；主控节点查询ES数据库，将与任务五元组匹配的结果传输给内容检索节点；内容检索节点通过小文件路径，采用线程池快速读取小文件内容，还原成IP数据包与用户输入的关键词进行匹配；最后，将匹配成功的数据包五元组以及小文件路径，写入redis数据库对应任务id的键值中，读取对应的pcap文件内容，展现给用户；本发明支持多任务的快速分析。
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公开(公告)号：CN114783046A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210195641.1
申请日：2022-03-01
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于CNN和LSTM的人体连续性动作相似度评分方法，将标准动作视频和待测动作视频进行关键帧对齐，得到相应的动作序列帧集合。对标准动作序列帧集合和待测动作序列帧集合中的每帧分别使用卷积神经网络进行人体关键点的检测，将得到人体关键点坐标信息转换为人体关键夹角信息。将每个视频得到的关键夹角序列送入循环神经网络中，将得到每个视频的人体连续性动作特征向量。对标准动作视频和待测动作视频的人体连续性动作特征向量进行距离计算并转换为动作相似性评分。本发明可针对与动作标准性相关比赛给出比赛成绩。可代替或辅助动作标准性相关比赛的裁判进行评分。
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公开(公告)号：CN112769713B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202011628563.7
申请日：2020-12-31
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: H04L12/851 , H04L29/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于多个匹配引擎的结果加权的HTTPS流量应用分类方法，属于网络数据识别处理技术领域。本发明方法构建规则文件层、识别引擎层和结果聚合和比对层，依据输入的五元组规则文件、正则规则文件、固定位置规则文件、负载长度规则文件、SNI规则文件、客户端证书规则文件和服务端证书规则文件构建相应的匹配引擎，对捕获的HTTPS流量调用各匹配引擎进行识别，根据识别结果数目计算各匹配引擎的命中概率和最终应用分类命中概率，从而获得相应的应用类别。本发明以多维度对HTTPS流量进行分类识别，对分类结果加权求和已获得最终应用分类结果，能实现对企业内网、互联网流量的HTTPS流量的精准分类的要求。
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公开(公告)号：CN108833525A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810582418.6
申请日：2018-06-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于Fiddler的HTTPS流量内容的审计方法，涉及计算机技术领域。该方法首先在局域网、企业的出口网关处安装Fiddler软件；启动Fiddler软件，生成根CA证书，并分发至局域网和企业内部的机器，使之信任；局域网和企业内部的机器的代理服务设置为部署Fiddler的服务器的IP，端口为8888；启动Fiddler并打开HTTPS协议数据的捕获开关，Fiddler底层启动捕包处理流程，捕获网卡上所有数据包。编写处理插件代码并编译为dll文件，对实时捕获的HTTPS协议数据包的请求包和返回包提取字段并保存；编写HTTPS正则匹配模块的代码并编译为exe文件，对data目录中保存的文本文件进行正则匹配，生成日志。本发明以一种最小代价、灵活部署，满足对局域网、企业内部中小客户的HTTPS流量内容的审计要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114783046B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210195641.1
申请日：2022-03-01
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于CNN和LSTM的人体连续性动作相似度评分方法，将标准动作视频和待测动作视频进行关键帧对齐，得到相应的动作序列帧集合。对标准动作序列帧集合和待测动作序列帧集合中的每帧分别使用卷积神经网络进行人体关键点的检测，将得到人体关键点坐标信息转换为人体关键夹角信息。将每个视频得到的关键夹角序列送入循环神经网络中，将得到每个视频的人体连续性动作特征向量。对标准动作视频和待测动作视频的人体连续性动作特征向量进行距离计算并转换为动作相似性评分。本发明可针对与动作标准性相关比赛给出比赛成绩。可代替或辅助动作标准性相关比赛的裁判进行评分。
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公开(公告)号：CN114579805A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210195639.4
申请日：2022-03-01
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06F16/783 , G06F16/78 , G06F16/71 , G06V20/40 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于注意力机制的卷积神经网络相似视频检索方法包括：检索视频的关键帧抽取，使用块结构思想代替连续结构思想。视频关键帧图像处理，引入去纯色算法和增强图像整体与局部特征。关键帧特征提取，使用改进的ResNet‑50对关键帧特征提取。检索视频关键帧特征相似检索，引入Faiss检索。帧间结果后处理，引入矫正机和Softmax机制。本发明主要解决了大规模相似视频检索的时间与精度问题，在不降低精度的同时有效的降低了检索时长，大幅度的提升了视频的检索性能。
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公开(公告)号：CN112769713A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011628563.7
申请日：2020-12-31
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: H04L12/851 , H04L29/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于多个匹配引擎的结果加权的HTTPS流量应用分类方法，属于网络数据识别处理技术领域。本发明方法构建规则文件层、识别引擎层和结果聚合和比对层，依据输入的五元组规则文件、正则规则文件、固定位置规则文件、负载长度规则文件、SNI规则文件、客户端证书规则文件和服务端证书规则文件构建相应的匹配引擎，对捕获的HTTPS流量调用各匹配引擎进行识别，根据识别结果数目计算各匹配引擎的命中概率和最终应用分类命中概率，从而获得相应的应用类别。本发明以多维度对HTTPS流量进行分类识别，对分类结果加权求和已获得最终应用分类结果，能实现对企业内网、互联网流量的HTTPS流量的精准分类的要求。
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公开(公告)号：CN115225730B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210846646.6
申请日：2022-07-05
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: H04L69/166 , H04L67/133
Abstract: 本发明公开了一种支持多任务的高并发离线数据包分析方法，属于数据分析领域，具体为首先、将输入的pcap大文件分割成小文件，利用五元组信息将数据包存入对应的小文件，并保存小文件路径到ES数据库中；然后，任务节点对用户输入要匹配的五元组以及内容关键词生成任务id，并下发至主控节点写入redis数据库中；主控节点查询ES数据库，将与任务五元组匹配的结果传输给内容检索节点；内容检索节点通过小文件路径，采用线程池快速读取小文件内容，还原成IP数据包与用户输入的关键词进行匹配；最后，将匹配成功的数据包五元组以及小文件路径，写入redis数据库对应任务id的键值中，读取对应的pcap文件内容，展现给用户；本发明支持多任务的快速分析。
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公开(公告)号：CN114550268A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210194541.7
申请日：2022-03-01
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种利用时空特征的深度伪造视频检测方法，具体为：S1：使用视频帧提取模型将视频帧提取并保存为照片。利用人脸检测模型对所保存视频帧内目标进行检测识别，并将视频帧内人脸及其周围少部分背景保存为图片，记为人脸图片；S2：使用图像结构相似性模型计算帧间目标物图像相似性指数并通过阈值判断帧图像真伪；S3：利用分类模型通过输入视频帧图像判断视频真伪性。本发明利用视频帧内人脸细节特征检测与视频帧间人脸时序特征检测进行视频真伪判断，有效结合两种方法优点，既利用人脸不断变化的面部表情动作的时序特征又利用人脸主要器官的细节特征，具有高效性与鲁棒性，解决了检测深度伪造视频效率低、误检率高且依赖视频质量的问题。
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