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公开(公告)号：CN108965245A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810549417.1
申请日：2018-05-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京锐驰信安技术有限公司
CPC classification number: H04L63/1416 , G06K9/6267 , H04L63/1483
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应异构多分类模型的钓鱼网站检测方法和系统。所述方法对多种基分类算法通过线性加成构建自适应异构多分类模型，对多分类模型进行训练，该模型输入是各基分类算法的输入，输出是样本标签，每个基分类算法从样本记录中提取相应的特征作为输入；采用机器学习算法求解模型参数，并用测试集进行测试和优化，最终得到该类钓鱼网站的检测模型。所述系统包括域名词素特征分类器、主题索引特征分类器、内容相似性特征分类器、结构样式特征分类器、视觉规则特征分类器、线性加成训练模块、集成分类器、训练数据集管理模块和检测及告警模块。本发明实现对钓鱼网站实时检测，并提高了钓鱼网站检测的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN108965245B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201810549417.1
申请日：2018-05-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京锐驰信安技术有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应异构多分类模型的钓鱼网站检测方法和系统。所述方法对多种基分类算法通过线性加成构建自适应异构多分类模型，对多分类模型进行训练，该模型输入是各基分类算法的输入，输出是样本标签，每个基分类算法从样本记录中提取相应的特征作为输入；采用机器学习算法求解模型参数，并用测试集进行测试和优化，最终得到该类钓鱼网站的检测模型。所述系统包括域名词素特征分类器、主题索引特征分类器、内容相似性特征分类器、结构样式特征分类器、视觉规则特征分类器、线性加成训练模块、集成分类器、训练数据集管理模块和检测及告警模块。本发明实现对钓鱼网站实时检测，并提高了钓鱼网站检测的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN108737423B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201810505426.0
申请日：2018-05-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京锐驰信安技术有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于网页关键内容相似性分析的钓鱼网站发现方法和系统，属于计算机网络安全领域。本方法包括网页关键内容特征提取、网页关键内容特征聚类和网页关键内容相似性计算。相应提供的系统包括网页主题分类器、关键内容提取器、特征抽取及聚合模块、相似度计算引擎和样本特征管理模块。通过网页主题分类器聚焦可疑的URL，防止不必要的特征过拟合，然后对待分析网页进一步通过关键内容提取器和相似度计算引擎来获得判断结果。本发明应用在网络关口URL检测，每个URL网页的检测时间为微秒级，正确率在97.5％以上，可实现快速、准确、稳定的钓鱼网站检测。
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公开(公告)号：CN108737423A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810505426.0
申请日：2018-05-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京锐驰信安技术有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于网页关键内容相似性分析的钓鱼网站发现方法和系统，属于计算机网络安全领域。本方法包括网页关键内容特征提取、网页关键内容特征聚类和网页关键内容相似性计算。相应提供的系统包括网页主题分类器、关键内容提取器、特征抽取及聚合模块、相似度计算引擎和样本特征管理模块。通过网页主题分类器聚焦可疑的URL，防止不必要的特征过拟合，然后对待分析网页进一步通过关键内容提取器和相似度计算引擎来获得判断结果。本发明应用在网络关口URL检测，每个URL网页的检测时间为微秒级，正确率在97.5％以上，可实现快速、准确、稳定的钓鱼网站检测。
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公开(公告)号：CN118827204A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410973941.7
申请日：2024-07-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L9/40 , H04L67/131 , H04L43/0876 , H04L43/04 , G06F18/2115 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/2433 , G06N3/0442 , G06N3/088
Abstract: 本发明涉及网络监测技术领域，公开了一种面向游戏网络的DoH隐蔽隧道检测方法，包括记录游戏网络中所有流量，以流为对象提取特征会话信息，获得五元组信息和上下行流量信息及访问时长、访问次数的详情信息；根据游戏网络中历史会话数据完成对上行流量、下行流量、总流量、上下行平均流量速率、上下行峰值流量速率、访问次数、访问时长的统计存入数据库中；使用随机森林对流量特征进行重要度评分,计算每个特征在随机森林中每个决策树上所做的贡献量,获得每个特征的重要性权重并进行比较、排序。本发明提供准确的DoH隐蔽隧道流量检测方法，能够在减少人工参与的同时，保证较高的识别准确率及可移植性，降低对训练集的要求。
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Patent Agency Ranking
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
Applicant: 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: G06K9/00 , G06F16/783
Abstract: 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：CN115396140A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210841956.9
申请日：2022-07-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种应用访问控制方法、装置、存储介质及计算机设备，主要在于能够能够避免修改应用程序代码，同时能够实现更高安全水平的访问控制机制。其中包括：获取应用的资源访问行为；确定所述资源访问行为对应的访问主体和访问客体；根据所述访问主体、所述访问客体和访问控制策略，对所述应用的资源访问行为进行安全控制。
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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
Applicant: 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: G06F16/2452 , G06F16/22 , G06F16/2453 , G06F16/2455
Abstract: 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：CN117195905A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310912957.2
申请日：2023-07-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06F40/205 , G06F40/247 , G06F40/58 , G06F18/22 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，尤其是指一种文本生成与数据增强方法、装置及存储介质。本发明所述的文本生成与数据增强方法，对数据情感极性进行判断，可在保持数据情感极性不变的情况下，实现数据增强；使用多类型数据增强算法，针对同一文本，可提高进行数据增强后的结果多样性，实现样本数据的生成积累；通过多类型数据增强方法积累的样本，不仅可以用于分类模型、识别模型的训练，还可用于同义句转换、昵称、口头禅等的多样生成，可应用于媒体出版、新闻媒体、诗歌创等领域。
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公开(公告)号：CN107920253B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201711047172.4
申请日：2017-10-31
Applicant: 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: H04N19/42 , H04N19/436 , H04N19/44 , H04N19/40
Abstract: 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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