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公开(公告)号：CN119030965A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410892693.3
申请日：2024-07-04
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
Abstract: 本发明公开了一种面向复杂跨域环境下的大文件快速传输方法及系统，属于数字信息传输领域。针对层级结构连接的多数据中心，实时监控各节点的CPU、内存和磁盘的使用率和温度，计算节点健康度得分；根据实际带宽速率、最大带宽速率、丢包重传率和网络延迟，计算节点间网络质量得分；根据上级节点健康度得分和节点间网络质量得分选择大文件传输的最优路径；按照最优路径与上级节点连接时，计算当前时刻的路径健康度得分，进行故障预测并规避预测出故障的路径。本发明能够根据实时网络情况选择最优路径，提高数据的传输效率，能够预测和应对可能出现的影响因素，确保传输过程的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119766907A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411810784.4
申请日：2024-12-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本申请涉及一种数据处理方法、装置、设备以及存储介质，该方法包括：周期性获取待使用的通信报文；确定通信报文对应的目标通信协议；将对应同一目标通信协议的通信报文划分至同一通信报文集合，得到多个通信报文集合；对于每个通信报文集合，确定待使用的目标识别方法，使用目标识别方法，对通信报文集合进行识别，得到至少一个目标对应关系，目标对应关系为网元标识和接口IP集合的对应关系；将目标对应关系，发送给分流设备，以使分流设备基于目标对应关系对接收到通信报文进行分流，并将分流后的通信报文下发至报文处理设备。该方法可以在一定程度上避免了接口IP发生变化而导致分流错误的问题，并可提高报文处理设备的数据处理效率。
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公开(公告)号：CN116704300A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310552691.5
申请日：2023-05-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06F16/58 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N5/04
Abstract: 本公开涉及一种跨模态特征融合模型训练方法、融合方法、装置及设备。本公开通过对待训练的跨模态特征融合模型进行训练，得到跨模态特征融合模型，进而基于跨模态特征融合模型对图像文本对进行对齐融合时，提高了图像文本对齐融合的准确性，提升了图像文本对齐融合的推理速度，即提高了视觉和语言任务准确率，提升了视觉和语言任务推理速度。
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公开(公告)号：CN117061247B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311312903.9
申请日：2023-10-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L9/40 , H04L61/4511
Abstract: 本申请涉及一种基于DNS的溯源定位方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取DNS权威服务器的DNS响应日志；从DNS响应日志中确定第一请求地址，第一请求地址为在DNS响应日志中向DNS权威服务器查询自有探测域名的请求地址；在第一请求地址与本地服务器地址不一致时，确定第一请求地址为第一可疑地址；利用DNS响应日志确定所述第一请求地址对应的第二可疑地址；根据所述第二可疑地址确定DNS劫持者地址，利用DNS权威服务器的DNS响应日志追溯逐级的请求来源，能够准确地定位到劫持者的地址，并且找出特定劫持网络中劫持路径上的所有相关设备，易于劫持者定位的操作和分析。
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公开(公告)号：CN116827873A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310199298.2
申请日：2023-03-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L47/2441 , H04L9/40 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于局部‑全局特征注意力的加密应用流量分类方法及系统，该方法分为人工智能模型训练阶段和加密应用流量分类阶段。在人工智能模型训练阶段，将根据有应用类别标签的加密应用字节流序列，训练神经网络中的可学习参数，从而实现自动化的加密应用流量特征提取和加密应用流量分类，并得到训练好的加密流量分类模型。加密应用流量分类阶段，基于训练完成的加密应用流量模型参数，对网络环境中获取到的真实网络流量进行特征提取并完成加密应用流量分类。本发明通过局部‑全局特征注意力机制的加密应用流量建模方法，建立更加鲁棒的分类特征，实现对应用流量更加精准的分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116704301A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310553204.7
申请日：2023-05-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/52 , G06F16/58 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N5/04
Abstract: 本公开涉及一种跨模态多尺度融合检测模型训练、检测方法、装置及设备。其中，跨模态多尺度融合检测模型训练方法包括：获取样本图像中多个目标对象中每个目标对象分别对应的类别标签和位置信息；确定每个目标对象分别对应的图像区域；针对每个目标对象，通过待训练的跨模态多尺度融合检测模型，计算第一相似度、第二相似度、第三相似度，根据第一相似度、第二相似度、第三相似度以及预设的损失函数，计算损失值；根据损失值，对待训练的跨模态多尺度融合检测模型进行训练，根据本公开实施例，能够通过训练得到的跨模态多尺度融合检测模型，提高图像中目标对象识别结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117807420A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311505594.7
申请日：2023-11-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/213 , G06F18/15
Abstract: 本发明涉及一种用户上网行为画像构建方法，该方法包括：对用户上网行为日志进行预处理，生成用于构建用户上网行为画像的特征数据集；基于预设的用户画像标签体系中，对用户标签和用户标签对应的特征数据的确定，将特征数据集中的特征数据进行划分，得到自然属性特征数据集和行为属性特征数据集；根据自然属性标签的标签规则，对自然属性特征数据集中的特征数据进行统计，生成用户自然属性画像；根据行为属性标签，对行为属性特征数据集中的特征数据进行划分，生成用户上网行为，并基于目标算法对用户不同上网行为对应的特征数据进行处理，生成用户行为属性画像；根据自然属性画像和行为属性画像，生成全面、准确的用户行为画像。
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公开(公告)号：CN116233011B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202310199297.8
申请日：2023-03-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L47/2441 , H04L41/14 , H04L41/16 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于包长度序列和消息长度序列深度融合的物联网流量分类方法及系统。该方法可分为物联网流量分类模型构建阶段和物联网流量分类阶段。物联网流量分类模型构建阶段包括：对物联网流量样本进行预处理；对深度学习模型的可训练参数进行初始化；对预处理完成的物联网流量序列进行嵌入向量表示处理；对物联网流量序列的嵌入向量进行包长度序列特征和消息长度序列特征的提取；分别拼接包长度序列特征和消息长度序列特征；采用全连接层和概率融合分类物联网流量；判断是否达到训练终止条件从而保存深度学习模型；利用物联网流量分类模型构建阶段得到的物联网流量分类模型对物联网流量进行分类。本发明实现了对物联网流量的准确分类。
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公开(公告)号：CN117061247A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311312903.9
申请日：2023-10-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L9/40 , H04L61/4511
Abstract: 本申请涉及一种基于DNS的溯源定位方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取DNS权威服务器的DNS响应日志；从DNS响应日志中确定第一请求地址，第一请求地址为在DNS响应日志中向DNS权威服务器查询自有探测域名的请求地址；在第一请求地址与本地服务器地址不一致时，确定第一请求地址为第一可疑地址；利用DNS响应日志确定所述第一请求地址对应的第二可疑地址；根据所述第二可疑地址确定DNS劫持者地址，利用DNS权威服务器的DNS响应日志追溯逐级的请求来源，能够准确地定位到劫持者的地址，并且找出特定劫持网络中劫持路径上的所有相关设备，易于劫持者定位的操作和分析。
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公开(公告)号：CN116233011A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310199297.8
申请日：2023-03-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L47/2441 , H04L41/14 , H04L41/16 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于包长度序列和消息长度序列深度融合的物联网流量分类方法及系统。该方法可分为物联网流量分类模型构建阶段和物联网流量分类阶段。物联网流量分类模型构建阶段包括：对物联网流量样本进行预处理；对深度学习模型的可训练参数进行初始化；对预处理完成的物联网流量序列进行嵌入向量表示处理；对物联网流量序列的嵌入向量进行包长度序列特征和消息长度序列特征的提取；分别拼接包长度序列特征和消息长度序列特征；采用全连接层和概率融合分类物联网流量；判断是否达到训练终止条件从而保存深度学习模型；利用物联网流量分类模型构建阶段得到的物联网流量分类模型对物联网流量进行分类。本发明实现了对物联网流量的准确分类。
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