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公开(公告)号:CN115687798A
公开(公告)日:2023-02-03
申请号:CN202211412608.6
申请日:2022-11-11
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 国家计算机网络与信息安全管理中心上海分中心
IPC: G06F16/9536 , G06F16/901 , G06Q50/00
Abstract: 一种基于特定话题下的社交网络数据获取方法,涉及网络信息采集领域,本发明针对现有的社交网络获取方法采集结果不准确、效率低、获取数据不完整、考虑维度不全面的缺陷,提供了一种社交网络数据获取方法:对目标用户在特定话题下的社交关系进行关联分析,获得社交网络数据;构建并合成社交网络全信息无向图;获得目标用户发布社交信息的总次数和相邻两用户进行社交行为的总次数;预设不同社交行为的权重,计算两个用户之间的社交关联度;获得关联用户的影响力,采集关联用户针对特定话题的社交网络数据,并统计追踪热度;当采集的总数据量达到预设数量时,停止采集。用于获取特定话题下的社交网络数据。
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公开(公告)号:CN118573916A
公开(公告)日:2024-08-30
申请号:CN202410653553.0
申请日:2024-05-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04N21/234 , H04N21/233 , H04N21/439 , H04N21/44 , G06V20/40 , G06F16/71 , G06F16/75
Abstract: 本发明属于音视频识别技术领域,尤其是一种基于互联网的音视频识别系统,针对现有的音视频识别系统在使用过程中,不便于对音视频内容进行实时智能识别监管,从而导致音视频内容质量无法得到保障的问题,现提出如下方案,其包括互联网模块;采集模块,所述采集模块与互联网模块连接,所述采集模块连接有信号处理模块,信号处理模块连接有特征提取模块,所述特征提取模块连接有分类模块,所述分类模块连接有智能识别模块;获取模块,所述获取模块连接有传输模块,所述传输模块连接有数据库模块,所述数据库模块连接有管理模块,本发明能够在使用过程中,便于对音视频内容进行实时智能识别监管,从而可以有效保障音视频内容质量。
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公开(公告)号:CN115495573A
公开(公告)日:2022-12-20
申请号:CN202210935919.4
申请日:2022-08-04
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种特定业务类型App的高效准确分类方法,首先构建App社交功能属性体系表,针对不同的功能属性构建关键词过滤规则,通过静态反编译的方式获取功能按钮进行规则匹配,进行细粒度核验,考虑到细粒度核验的速度慢准确率高的特点,将部分细粒度核验的结果人工校验后作为训练数据,以App简介作为输入数据进行深度学习模型训练,实现粗粒度核验,达到快速大批量核验。对核验结果进行人工校对,不断优化整个核验流程。本方法用于App类别判定工作,能够快速、准确地从海量App中筛选出特定业务类型对象。
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公开(公告)号:CN117234572A
公开(公告)日:2023-12-15
申请号:CN202310892421.9
申请日:2023-07-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F8/70 , G06F8/71 , G06F8/74 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及多模态数据提取技术领域,尤其为一种基于游戏引擎的多模态数据提取方法,包括如下步骤包括如下步骤:S1:通过对游戏文件逆向,获得游戏的资源文件;S2:通过对资源文件引擎特征提取,获得游戏资源文件中的游戏引擎;S3:通过对游戏资源文件中的游戏引擎进行特征融合获得融合特征进行多模态数据提取。本发明通过逆向手段分析游戏引擎,从游戏引擎对资源文件打包开始,深入研究打包流程和打包过程中使用的技术,无需运行游戏,直接从游戏安装路径下对资源文件提取,减少了资源浪费问题。
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公开(公告)号:CN117095673A
公开(公告)日:2023-11-21
申请号:CN202310830037.6
申请日:2023-07-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及语音识别领域,尤其为一种特定场景语音内容识别优化方法,包括如下步骤:包括如下步骤:S1:使用网络爬虫技术对网络中特定场景的语音进行爬取,获得初始语音数据;S2:提取初始语音数据并对初始语音数据进行数据预处理获得预处理数据;S3:通过卷积神经网络训练实用模型,对预处理数据进行语音识别并生成初始文本;S4:使用文本规范算法对初始文本进行文本润色保证输出最终文本的正确性。本发明通过对获取的语音进行预处理起到数据增强的作用保证了数据不失真,在获取到不失真的数据后对其进行特征提取确保了工作速度,对提取出的初始文本进行文本规范算法用常见的文本代替初始文本中出现的非人类语言,保证最后出现的文本不会出现错误。
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公开(公告)号:CN113343219A
公开(公告)日:2021-09-03
申请号:CN202110606530.0
申请日:2021-05-31
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种自动高效的高风险移动应用程序检测方法,包括S1、获取待测App的SDK列表和权限列表,转化为向量形式,得到列表向量;计算待测App与已知的高风险App之间的相似度,判定为潜在风险App;S2、动态分析进一步判定是否为高风险App,若判定为“是”,将其标记为高风险App;S3、人工审核判定是否是高风险App,若“是”,添加至高风险App库,标记为高风险App。本发明采用以静态分析、动态分析为主,辅助以人工审核的方式,避免了人工审核存在的效率低、成本高、准确率低等问题,实现了高风险App得自动高效识别。
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公开(公告)号:CN115292571A
公开(公告)日:2022-11-04
申请号:CN202210942548.2
申请日:2022-08-08
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/951 , G06F16/215 , G06F8/61 , G06F9/445 , G06F17/18 , G06V10/74 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种App数据采集方法及系统,所述方法包括对群控平台中所有应用软件进行遍历采集,得到群控平台应用软件信息;对群控平台应用软件中的内容进行深度优先遍历采集,并将获取的内容进行整合;对整合后的采集内容进行判断清洗,获得最终应用软件通用内容。通过采用改进的深度优先遍历算法完成采集工作,保证了采集数据的全面性,同时提高了采集效率。
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公开(公告)号:CN113536077B
公开(公告)日:2022-06-17
申请号:CN202110606596.X
申请日:2021-05-31
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/906 , G06F16/953 , G06F16/901 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种移动APP特定事件内容检测方法,涉及网络信息安全和自然语言处理交叉技术领域。首先获取互联网上特定事件的若干内容作为原始语料,从中抽取原始关键词;针对原始语料构建关键词关系图,并对关键词关系图进行聚类,得到若干簇;对同一簇中的关键词进行量化和排序,得到最能够表达该事件的特征关键词;将特征关键词输入到APP搜索框中进行自动化检索,保存结果;使用机器学习算法对保存结果进行分析,实现了移动APP中特定事件的自动、高效检测分析。本发明以很低的搜索成本获得了不同移动应用针对特定事件的舆论观点和舆论走向信息。本发明还公开了一种移动APP特定事件内容检测装置。
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公开(公告)号:CN115292571B
公开(公告)日:2023-03-28
申请号:CN202210942548.2
申请日:2022-08-08
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/951 , G06F16/215 , G06F8/61 , G06F9/445 , G06F17/18 , G06V10/74 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种App数据采集方法及系统,所述方法包括对群控平台中所有应用软件进行遍历采集,得到群控平台应用软件信息;对群控平台应用软件中的内容进行深度优先遍历采集,并将获取的内容进行整合;对整合后的采集内容进行判断清洗,获得最终应用软件通用内容。通过采用改进的深度优先遍历算法完成采集工作,保证了采集数据的全面性,同时提高了采集效率。
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公开(公告)号:CN113343219B
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202110606530.0
申请日:2021-05-31
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种自动高效的高风险移动应用程序检测方法,包括S1、获取待测App的SDK列表和权限列表,转化为向量形式,得到列表向量;计算待测App与已知的高风险App之间的相似度,判定为潜在风险App;S2、动态分析进一步判定是否为高风险App,若判定为“是”,将其标记为高风险App;S3、人工审核判定是否是高风险App,若“是”,添加至高风险App库,标记为高风险App。本发明采用以静态分析、动态分析为主,辅助以人工审核的方式,避免了人工审核存在的效率低、成本高、准确率低等问题,实现了高风险App得自动高效识别。
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