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公开(公告)号：CN115941555A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210501391.X
申请日：2022-05-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L43/0876 , H04L67/025 , H04L67/06 , H04L67/56 , H04L69/22 , H04L9/40 , G06F40/216
Abstract: 本发明公开一种基于流量指纹的APP个人信息收集行为检测方法及系统，涉及网络安全被动监测领域，旨在能够从被动流量数据层面出发，提取APP流量指纹、第三方SDK流量指纹、个人信息流量指纹三种类型流量指纹形成指纹库。基于所构建指纹库，利用相似度匹配、字符串匹配和正则匹配算法对出入流量数据包进行规则匹配，可实现在网络关口环境下的APP个人信息收集行为检测，输出监测线索，为后续依据相关规定和标准开展APP违法违规收集个人信息提供重要支撑。
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公开(公告)号：CN114461778A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111614370.0
申请日：2021-12-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/335 , G06F40/194 , G06F40/216 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种面向海量科研资料的科研成果综合推荐方法及装置，包括：基于用户的个人信息与科研资料的属性，分别提取个人信息特征与属性特征；将个人信息特征与属性特征输入BP神经网络，得到第一推荐结果；通过计算个人信息特征与属性特征的相似度，得到第二推荐结果；依据第一推荐结果和/或第二推荐结果，得到综合推荐结果。本发明从海量科研课题文档中快速准确提取数十种课题相关属性特征，进行关键科研要素比对分析，通过几十种属性特征，建立了基于BP神经网络的精细化科研成果推荐模型，更加精准的为客户推荐科研课题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110557382A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910729466.8
申请日：2019-08-08
Applicant: 中国科学院信息工程研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供了一种利用域名共现关系的恶意域名检测方法及系统。本发明利用域名请求之间的时间间隔，将DNS请求序列切割成域名共现序列，从而能够有效地将不属于同一网络活动触发的域名请求划分到不同的序列中；同时利用滑动窗口从域名共现序列中提取域名共现对：一方面，滑动窗口的引入成功地消除了由于共现序列长度过长而带来的计算复杂度增加的问题；另一方面，滑动窗口只保留个域名和其窗口内域名的共现关系，而忽略与更远位置的域名关系，能够有效地减少噪声共现关系。本发明能够通过分析域名团簇行为发现可疑的恶意域名团伙，感知恶意域名背后的关联关系，为更深层次研究恶意域名生态系统提供支撑。
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公开(公告)号：CN107483455A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710743088.X
申请日：2017-08-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种基于流的网络节点异常检测方法和系统，所述方法包括：根据待检测节点的历史网络流量数据，获取稳定通信对象集，所述稳定通信对象集包括稳定通信端口集和稳定通信对端集；根据所述稳定通信对象集和待检测节点的历史网络流量数据，获取多维特征统计阈值；获取待检测节点的实时网络流量数据，根据所述多维特征统计阈值对所述待检测节点进行检测和评价。所述方法和系统能够基于形成网络流数据的网络节点，通过对网络流量特征的细致划分，对其可能遭受网络攻击等异常事件，进行实时检测，检测准确率高。
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公开(公告)号：CN115941555B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202210501391.X
申请日：2022-05-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L43/0876 , H04L67/025 , H04L67/06 , H04L67/56 , H04L69/22 , H04L9/40 , G06F40/216
Abstract: 本发明公开一种基于流量指纹的APP个人信息收集行为检测方法及系统，涉及网络安全被动监测领域，旨在能够从被动流量数据层面出发，提取APP流量指纹、第三方SDK流量指纹、个人信息流量指纹三种类型流量指纹形成指纹库。基于所构建指纹库，利用相似度匹配、字符串匹配和正则匹配算法对出入流量数据包进行规则匹配，可实现在网络关口环境下的APP个人信息收集行为检测，输出监测线索，为后续依据相关规定和标准开展APP违法违规收集个人信息提供重要支撑。
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公开(公告)号：CN115269572A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210836039.1
申请日：2022-07-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06N3/08 , G06N3/12 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于海量科研资料的课题立项决策推荐方法及装置，所述方法包括：收集科研资料样本，并根据课题样本的课题属性进行属性特征的抽取；基于所述课题属性的数量，对所述BP神经网络的神经元初始权值与阈值进行初始实数编码，得到若干个基因染色体；将所述属性特征输入BP神经网络进行训练，并以期望数据样本与预测数据样本相应的误差函数作为个体适应度函数，进行遗传算法计算，得到最佳个体基因染色体；基于所述到最佳个体基因染色体，初始化所述BP神经网络；利用所述属性特征对遗传算法改进后的BP神经网络进行训练，得到决策推荐模型；基于所述决策推荐模型，获取目标课题的推荐结果。本发明可以支撑和辅助科研立项决策工作。
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公开(公告)号：CN107483455B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201710743088.X
申请日：2017-08-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种基于流的网络节点异常检测方法和系统，所述方法包括：根据待检测节点的历史网络流量数据，获取稳定通信对象集，所述稳定通信对象集包括稳定通信端口集和稳定通信对端集；根据所述稳定通信对象集和待检测节点的历史网络流量数据，获取多维特征统计阈值；获取待检测节点的实时网络流量数据，根据所述多维特征统计阈值对所述待检测节点进行检测和评价。所述方法和系统能够基于形成网络流数据的网络节点，通过对网络流量特征的细致划分，对其可能遭受网络攻击等异常事件，进行实时检测，检测准确率高。
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