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公开(公告)号：CN102938769A
公开(公告)日：2013-02-20
申请号：CN201210475596.1
申请日：2012-11-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京大学
Inventor： 袁春阳 , 杜跃进 , 孙波 , 许俊峰 , 王明华 , 李青山 , 徐小琳 , 何跃鹰 , 严寒冰 , 王营康 , 郑礼雄 , 张胜利 , 李洪生 , 轩志朋 , 王永建 , 林绅文 , 杨鹏 , 王进 , 张伟 , 郭承青
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明所述的一种Domain flux僵尸网络域名检测方法，是针对僵尸网络利用domain-flux技术进行定位及隐藏的问题，提出基于域名活动特征的僵尸网络域名检测方法。其方法步骤如下：接收并解析DNS响应报文，按固定时间间隔记录域名的IP解析内容；按照二级域名及解析ip对域名进行分组，得到多个域名集合，每集合包含一到多个域名；针对每个集合，计算集合内各域名从最初出现到最后出现的时间间隔，作为域名解析有效持续时间；计算集合内，各持续时间所占总域名的最大比重；根据预先定义阈值，输出使用domain-flux技术的域名列表。
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公开(公告)号：CN112968870B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202110126310.8
申请日：2021-01-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明是关于一种基于频繁项集的网络团伙发现方法，该方法将网络安全事件数据构建为关系图谱，提取图中的I P节点，查询这些节点的网络通联数据，使用频繁项集算法计算该通联数据，得到I P节点的频繁项集特征，将节点的频繁项集特征用于标签传播算法LPA的边权重计算。本发明解决了标签传播算法LPA的精确度、随机传播及可信度低的问题，提升了算法的稳定性；能够同时挖掘属于已知标签的团伙以及未知标签的团伙。
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公开(公告)号：CN112968870A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110126310.8
申请日：2021-01-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明是关于一种基于频繁项集的网络团伙发现方法，该方法将网络安全事件数据构建为关系图谱，提取图中的I P节点，查询这些节点的网络通联数据，使用频繁项集算法计算该通联数据，得到I P节点的频繁项集特征，将节点的频繁项集特征用于标签传播算法LPA的边权重计算。本发明解决了标签传播算法LPA的精确度、随机传播及可信度低的问题，提升了算法的稳定性；能够同时挖掘属于已知标签的团伙以及未知标签的团伙。
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公开(公告)号：CN112116103B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202010979864.8
申请日：2020-09-17
Applicant: 北京大学 , 博雅正链(北京)科技有限公司 , 南京博雅区块链研究院有限公司
IPC: G06N20/20 , G06Q10/0639 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供了一种基于联邦学习的个人资质评估方法、装置及系统及存储介质，其中的系统包括：智能终端、外部参与方、本地参与方及中心服务器端，其中：智能终端基于用户行为数据训练得到第一评估子模型；外部参与方发送外部用户数据给中心服务器端，中心服务器端基于外部用户数据训练得到第二评估子模型；本地参与方发送第三评估子模型的梯度给中心服务器端，中心服务器端对获取到的梯度进行加权平均以生成平均梯度并基于平均梯度更新第三评估子模型的模型参数以使得本地参与方对第三评估模型进行再次训练。中心服务器对第一评估子模型的模型参数、第二评估子模型的模型参数及第三评估子模型的模型参数进行整合以获得的最终的全局评估模型。
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公开(公告)号：CN112100470B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202010914996.2
申请日：2020-09-03
Applicant: 北京大学 , 南京博雅区块链研究院有限公司 , 北京国信云服科技有限公司
IPC: G06F16/951 , G06F40/205 , G06F40/258 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F16/31
Abstract: 本发明提供了一种基于论文数据分析的专家推荐方法、装置、设备及存储介质，其中的专家推荐方法包括：获取需求文档及需求文档的关键词；使用网络爬虫爬取到与需求文档的关键词相关论文的论文标题、论文摘要、作者及所属期刊；基于所述论文标题和论文摘要获取所述论文与所述需求文档之间的文本相似度；基于所述论文作者信息获取所述论文的各论文作者对论文的贡献率；基于所属期刊获取所述论文的经标准化处理后的复合影响因子；基于所述文本相似度、所述贡献率及所述复合影响因子计算出各论文作者的推荐分数。本发明以文本相似度、作者贡献率及论文影响因子三个维度计算出候选专家的推荐分数，最终实现专家推荐，显著提升了专家推荐的推荐精准度及推荐效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114840545B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210745036.7
申请日：2022-06-29
Applicant: 北京大学 , 博雅正链(北京)科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种支持状态快速更新的区块链细粒度编辑方法，其步骤包括：对于可编辑区块链每一首次执行的交易，根据该交易的执行过程信息生成该交易的快速执行代码并记录该交易执行过程的读集与写集；在区块链编辑权限拥有者编辑区块链上某个历史交易的编辑事件发生后，乐观地并行执行读集元素的状态相较于初次执行时发生改变的交易，并用该交易在首次执行时生成的快速执行代码加速交易的执行。在更新完某区块B中的所有交易后，并行更新区块B及其之前被此次更新影响的所有区块的块头中的状态树、交易树和收据树信息。本发明可以降低可编辑区块链节点进行编辑操作之后，区块链节点更新状态所需的时间和计算资源，提高了可编辑区块链的性能。
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公开(公告)号：CN112000783B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202010769613.7
申请日：2020-08-03
Applicant: 北京大学 , 南京博雅区块链研究院有限公司 , 北京国信云服科技有限公司
IPC: G06F16/332
Abstract: 本发明提供了一种基于文本相似性分析的专利推荐方法、装置、设备及存储介质，专利推荐方法包括：获取目标文本的目标关键词，目标关键词包括主体关键词及描述性关键词；以主体关键词和所有的描述性关键词作为检索词获得基础相似文本集；以主体关键词和各描述性关键词作为检索词获得扩展相似文本集；遍历扩展相似文本集，针对每个扩展相似文本，基于该扩展相似文本的文本特征词和该扩展相似文本对应的检索词计算该扩展相似文本与基础相似文本集中的基础相似文本之间的相似度，当该扩展相似文本与基础相似文本集中的任一基础相似文本之间的相似度高于预定阈值时，将该扩展相似文本移入至基础相似文本集。本发明能够提升相似文本的查全率，降低漏检率。
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公开(公告)号：CN109471928B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201811283258.1
申请日：2018-10-31
Applicant: 北京国信云服科技有限公司 , 北京大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/36
Abstract: 本发明提供一种基于扩散传播模型的关联实体情感判断方法，涉及信息技术领域。该方法首先根据现有的语料信息，判断文本中实体之间的联系，建立实体之间的关系图，并构建情感分析模块，判断文本中所有实体的实际情感；然后采用扩散传播算法，针对不同情感确定不同的情感扩散模式；根据关联实体之间的关系，结合情感扩散模式，计算出其他实体的情感分值；然后根据预设的阈值，来确定其他实体的情感；最后结合关联实体的关系网络和情感扩散模型，得出文本对整个行业的情感影响；本发明提供的基于扩散传播模型的关联实体情感判断方法，能够对文本中的实体进行分析，然后推广至其他的有关联关系的实体，以提高文本的利用率，增加数据挖掘深度。
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公开(公告)号：CN107592302B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201710727143.6
申请日：2017-08-23
Applicant: 北京国信云服科技有限公司 , 北京大学
Abstract: 本发明提供一种移动端的端口扫描器及方法。该端口扫描器包括设置模块和扫描管理模块和扫描功能模块；该方法包括：启动端口扫描器，读取上一次的配置文件；在读取的配置文件中设置性能参数；获取用户的启动请求，响应用户的启动请求，根据启动请求的类型，针对用户的扫描需求，按照配置文件中设置的性能参数启动扫描功能模块；按照设置的性能参数，针对不同的扫描功能，分别向目标主机或目标端口发送数据包，并接收目标主机或目标端口返回的数据包加以解析，更新数据库中存储的目标主机或目标端口的开放状态。本发明对不同环境下的无线网络进行扫描，可以满足用户多种环境下的扫描需求，也能满足同一环境下不同目的的扫描需求。
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公开(公告)号：CN112380435A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011278839.3
申请日：2020-11-16
Applicant: 北京大学 , 南京博雅区块链研究院有限公司 , 北京国信云服科技有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出的一种基于异构图神经网络的文献推荐方法，包括以下步骤：获取用户特征数据以及文献特征数据；从文献特征数据中提取文献属性数据以及文献引文数据，根据文献属性数据以及文献引文数据通过图卷积神经网络获取文献引文特征数据；根据预设元路径提取结构数据，根据结构数据构建异构信息网络，并通过自注意力机制学习网络获取结构特征数据；将源数据进行规范化处理获得样本集，将样本集划分为训练集以及测试集，将训练集以及测试集输入至推荐模型中对推荐模型进行训练并获取推荐结果。通过图卷积神经网络和图注意力网络挖掘用户的结构特征数据及文献的结构特征数据，对用户进行多元化的兴趣表示，实现对用户进行个性化的推荐的目的。
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