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公开(公告)号：CN107832694B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201711047162.0
申请日：2017-10-31
申请人： 北京赛思信安技术股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： G06K9/00 , G06F16/783
摘要： 本发明公开了一种视频关键帧提取算法，属于信息安全技术领域。该算法首先计算当前输入视频流中某帧的水平方向的黑边宽度和垂直方向的黑边高度，以及该帧有效图像区域的宽度和高度；然后计算该帧的有效图像区域的特征信息，并与上一帧比较，计算差异度；差异度大于阈值时，将该差异帧中的数据与缓存区中的每帧数据分别比较，计算该帧的相似度；该差异帧的相似度大于阈值时，将该差异帧与缓存区中的该某帧视为相似，将非差异帧计数加1，达到非差异帧累计数最大值，输出该帧为差异帧并写入缓存区，统计该帧的Y值的方差值和UV值的方差值，并输出关键帧和空白帧。本发明算法通过C语言实现，可应用于多视频多线程的调用，适应性强，高效快速。
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公开(公告)号：CN106066843A
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201610384154.4
申请日：2016-06-02
申请人： 北京赛思信安技术股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC分类号： G06F13/423 , G06F2213/0024 , H03M7/14
摘要： 本发明公开了一种高速Base64并行编解码装置，其特征在于，包括用于数据理的编码模块和解码模块，其中编码模块包括：至少一个数据接收模块，至少一个编码控制模块，至少一个数据发送模块，解码模块包括：至少一个数据接收模块，至少一个解码控制模块，至少一个数据发送模块；本发明基于FPGA平台，实现了Base64编解码的16字节的并行处理，提升了Base64编解码的效率，并有效降低了CPU的资源消耗。
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公开(公告)号：CN107943952B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201711194929.2
申请日：2017-11-24
申请人： 北京赛思信安技术股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： G06F16/2452 , G06F16/22 , G06F16/2453 , G06F16/2455
摘要： 本发明公开了一种基于Spark框架进行全文检索的实现方法，属于大数据处理领域。该方法首先接收待执行SQL语句，生成语法树并转换成相应的逻辑计划；然后，从Hive中获取检索所有表的元数据，寻找支持全文检索的字段，并通过字段哈希索引对数据块进行初步裁剪；继而，根据查询条件从文件元数据中获取数据块所具体存放的磁盘位置；最后，将逻辑执行计划转换为可分布式执行的任务集合，通过各个数据块位置来确定任务具体执行的目标节点和任务所具体执行的目标进程；对任务进行分发执行，并汇总执行结果，迭代获取最终结果。该方法具有较高的效率，可以快速的完成海量数据的全文检索，在大数据处理领域具有很强的实用性和应用范围，具有很广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN106484815B
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201610849786.3
申请日：2016-09-26
申请人： 北京赛思信安技术股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： G06F16/2453 , G06F16/22 , G06F16/2452
摘要： 本发明提供了一种基于海量数据类SQL检索场景的自动识别优化方法，属于海量数据统计分析领域。本发明通过五方面来进行优化：引入lucene作为可选存储介质；对每个数据文件的检索字段增加bloomfilter索引(bf索引)；对不同检索场景的划分及最优存储介质的选择；在进行lucene检索场景时，将类SQL语句转换为lucene语句；对lucene存储介质和bf索引添加有效性的会话级设置。在检索时，首先判定bf索引会话级的有效性，通过bf索引缩小待检索数据文件列表，再判定lucene存储介质的会话级有效性。本发明有效降低了海量数据检索时集群的资源消耗，大幅度提升了海量数据的检索性能。
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公开(公告)号：CN105897405B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201610384213.8
申请日：2016-06-02
申请人： 北京赛思信安技术股份有限公司 , 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128位对称密钥生成及保护装置，其特征在于，设存储于装置中的种子密钥为A段密钥，由主机下发的种子密钥为B段密钥，合成的结果为密钥，装置包括以下模块：至少一个A段密钥管理模块；至少一个B段密钥管理模块；至少一个MD5算法模块；至少一个SHA1算法模块；至少一个密钥合成管理模块；至少一个密钥存储模块。本发明避免了A段密钥的暴露，从而使本装置具有抵抗软件恶意攻击的能力，本发明中一旦设备脱离主机环境，那么B段密钥与生成后的密钥将自动销毁，从而使本装置具有抵抗硬件恶意攻击的能力，进一步提升了密钥的安全性。
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公开(公告)号：CN106708926A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611001399.0
申请日：2016-11-14
申请人： 北京赛思信安技术股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
摘要： 本发明提出一种支持海量长文本数据分类的分析模型的实现方法，属于大数据文本分析技术领域。本发明采用HanLP分词工具中的标准分词并采用改进的CHI算法，一方面有效降低文本分类时每篇文章的词向量空间的维度，降低文本分类计算的时间复杂度，提升算法效率，满足大数据背景下海量长文本分类时的性能需求；同时最大程度低减少由于降低向量空间维度数而造成分类准确性降低。采用TFIDF算法能够有效消除了文本与向量之间的屏障，最后采用朴素贝叶斯分类算法，能够准确的将文本进行较好的训练，实现长文本的准确的分类。本发明能有效地解决在大数据环境下长文本分类的性能指标和准确性指标的矛盾性问题，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN106708926B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201611001399.0
申请日：2016-11-14
申请人： 北京赛思信安技术股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： G06F40/216 , G06F40/289 , G06F16/35
摘要： 本发明提出一种支持海量长文本数据分类的分析模型的实现方法，属于大数据文本分析技术领域。本发明采用HanLP分词工具中的标准分词并采用改进的CHI算法，一方面有效降低文本分类时每篇文章的词向量空间的维度，降低文本分类计算的时间复杂度，提升算法效率，满足大数据背景下海量长文本分类时的性能需求；同时最大程度低减少由于降低向量空间维度数而造成分类准确性降低。采用TFIDF算法能够有效消除了文本与向量之间的屏障，最后采用朴素贝叶斯分类算法，能够准确的将文本进行较好的训练，实现长文本的准确的分类。本发明能有效地解决在大数据环境下长文本分类的性能指标和准确性指标的矛盾性问题，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN106446168B
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201610849787.8
申请日：2016-09-26
申请人： 北京赛思信安技术股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： G06F16/25
摘要： 本发明公开了一种面向分布式数据仓库的高效加载客户端实现方法，属于信息处理领域；具体为：首先，初始化系统启动参数；加载器管理模块为每个线程各申请一个加载器；每个线程各创建一个数据解析模块，对客户端数据进行解析并传输给加载器；每个加载器分别调用数据校验模块进行检验；然后，将检验后的字段数据缓存到数据缓存模块，进行管理并传输给数据传输模块；通过分布式节点监听模块获取每个分布式数据仓库的监听状态，并发送给数据传输模块；最后，数据传输模块将收到的缓存数据发送给健康的分布式数据仓库。本发明提升了整个分布式数据仓库的使用效率和数据加载效率，符合目前的应用需求，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN106528535B
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201611001398.6
申请日：2016-11-14
申请人： 北京赛思信安技术股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： G06F17/27
摘要： 本发明提供了一种基于编码和机器学习的多语种识别方法，是计算机对自然语言的处理技术。本方法分别通过机器学习单元和编码识别单元对文本进行语种识别，编码识别时还统计各语种的单词量，当机器学习单元的识别结果在编码识别单元的判定区间内，且二者识别的语言一致时，输出单一识别语言，当编码识别单元识别到多种语言时，进行混合语言规则判断，若第二语言在文本中的单词量比例达到设定比例，则判定文本为混合语言。本发明对长文本可先作随机采样再判定，以提高识别效率。本发明能够准确、高效地实现中文简繁体、日、法、英等97种语言的语种识别，同时支持混合语种文本识别，在海量数据分析以及舆情监控中具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN107920253A
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201711047172.4
申请日：2017-10-31
申请人： 北京赛思信安技术股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： H04N19/42 , H04N19/436 , H04N19/44 , H04N19/40
摘要： 本发明公开了一种基于GPU的视频处理方法，涉及音视频处理技术领域。首先从视频数据源端接收视频数据并存储在缓存队列中，依次读取视频数据进行解封装处理；然后对解封装处理后格式为H.264的视频数据，按顺序读取一帧，并解码为YUV格式数据；将解码出来的YUV数据进行内存映射，并转化为NV12格式后，利用视频转码模块再次转换为YUV420p格式；并分别计算YUV420p格式视频数据的Y分量和UV分量的特征值；最后将两个特征值拷贝到CPU侧的系统内存中，并筛选关键帧。筛选出的关键帧利用基于opencl的CPU和GPU之间的内存拷贝技术拷贝到CPU侧的系统内存中，由存储专用线程将关键帧的YUV数存储到文件。本发明实现了视频处理的加速，提升了视频处理的效率，并有效降低了CPU的资源消耗。
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