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公开(公告)号：CN109359126A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811009136.3
申请日：2018-08-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: G06F16/242 , G06F16/2453
Abstract: 本发明属于数据查询技术领域，具体而言，涉及一种基于业务用户习惯的智能学习查询模型的构建方法，包括如下步骤：S1、从数据源中获取业务用户的数据查询记录；S2、根据步骤S1中得到的所述数据查询记录，进行数据查询习惯分析；S3、根据步骤S2中得到的数据查询习惯分析结果构建查询模型。本发明还提供了一种基于业务用户习惯的智能学习查询系统。本发明通过对业务用户的数据查询习惯进行分析，针对分析结果制定数据查询方案，构建查询模型，能够提前将业务用户关注的数据推送给业务用户，具有查询时间短、用户体验效果好的特点。
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公开(公告)号：CN110267272A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910572213.4
申请日：2019-06-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种诈骗短信识别方法及识别系统，该方法包括：收集多条历史诈骗短信的相关数据，并从每条历史诈骗短信的相关数据提取历史诈骗短信的特征向量和诈骗类别；根据历史诈骗短信的特征向量和诈骗类别进行诈骗短信模型训练，获取诈骗短信判断模型；接收新短信的相关数据，并从每条新短信的相关数据中提取新短信的特征向量；将新短信的特征向量输入诈骗短信判断模型中，获取新短信是否属于诈骗短信以及属于哪种诈骗类别。本发明收集并根据多条历史诈骗短信的相关数据获取诈骗短信判断模型，该诈骗短信判断模型基于历史诈骗短信的相关数据，不限于短信内容，使得诈骗短信判断模型能够从多方面综合判断新短信是否属于诈骗短信以及哪种诈骗短信。
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公开(公告)号：CN108520740B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201810332970.X
申请日：2018-04-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
Abstract: 本发明属于音频分析技术领域，具体而言，涉及一种基于多种特征的音频内容一致性分析方法和分析系统，分析方法包括获取语音样本；对所述语音样本的音频模型进行基于多种特征的分析；对所述音频模型的分析结果进行评分设定；对评分设定后的所述音频模型的一致性进行综合特征模型分析；根据所述综合特征模型分析得出所述语音样本的分析结果。分析系统包括数据查询管理系统、数据存储系统、实时分析系统、实时评分系统和模型自学习系统。本发明提供的基于多种特征的音频内容一致性分析方法和分析系统能够根据多个特征对音频内容进行归类，具有分析识别准确度高的特点。
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公开(公告)号：CN109359126B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201811009136.3
申请日：2018-08-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: G06F16/242 , G06F16/2453
Abstract: 本发明属于数据查询技术领域，具体而言，涉及一种基于业务用户习惯的智能学习查询模型的构建方法，包括如下步骤：S1、从数据源中获取业务用户的数据查询记录；S2、根据步骤S1中得到的所述数据查询记录，进行数据查询习惯分析；S3、根据步骤S2中得到的数据查询习惯分析结果构建查询模型。本发明还提供了一种基于业务用户习惯的智能学习查询系统。本发明通过对业务用户的数据查询习惯进行分析，针对分析结果制定数据查询方案，构建查询模型，能够提前将业务用户关注的数据推送给业务用户，具有查询时间短、用户体验效果好的特点。
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公开(公告)号：CN109379327A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811009137.8
申请日：2018-08-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
CPC classification number: H04L65/10 , H04L41/14 , H04L63/0227
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，具体而言，涉及一种基于多种特征的信令名单危害度分析方法，包括如下步骤：实时获取信令名单；结合信令名单配置策略，实时分析所述信令名单的危害度；对所述危害度进行组合型等级评定；根据得出的等级评定结果，标识所述信令名单的危害度并存档。本发明还提供了一种基于多种特征的信令名单危害度分析系统。本发明通过对信令名单实时进行多种危害度特征的分析，能够准确的对信令名单的危害度进行评定，具有节约人力、结果准确的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108536841A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810332569.6
申请日：2018-04-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明属于数据查询技术领域，具体而言，涉及一种基于业务用户习惯的智能学习查询模型，其方法包括步骤一，对业务用户的数据查询习惯进行分析；步骤二，针对所述数据查询习惯的分析结果制定数据查询方案；步骤三，根据所述数据查询方案构建数据查询模型；步骤四，根据所述数据查询模型对现有数据查询系统进行改造。查询系统包括数据源存储系统、数据过滤系统、用户数据存储系统和数据展示系统。本发明通过对业务用户的数据查询习惯进行分析，针对分析结果制定数据查询方案，并对现有数据查询系统进行改进，能够提前将业务用户关注的数据推送给业务用户，具有查询时间短，用户体验效果好的特点。
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公开(公告)号：CN108520740A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810332970.X
申请日：2018-04-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
CPC classification number: G10L15/01 , G10L15/02 , G10L15/08 , G10L15/1815 , G10L15/26 , G10L2015/0631
Abstract: 本发明属于音频分析技术领域，具体而言，涉及一种基于多种特征的音频内容一致性分析方法和分析系统，分析方法包括获取语音样本；对所述语音样本的音频模型进行基于多种特征的分析；对所述音频模型的分析结果进行评分设定；对评分设定后的所述音频模型的一致性进行综合特征模型分析；根据所述综合特征模型分析得出所述语音样本的分析结果。分析系统包括数据查询管理系统、数据存储系统、实时分析系统、实时评分系统和模型自学习系统。本发明提供的基于多种特征的音频内容一致性分析方法和分析系统能够根据多个特征对音频内容进行归类，具有分析识别准确度高的特点。
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公开(公告)号：CN113326689B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202010128327.2
申请日：2020-02-28
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/205 , G06F40/211 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明属于数据通信和数据处理技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习模型的数据清洗方法，该方法包括：获取待清洗的带标签的数据集；采用预筛选算法，删除待清洗的带标签的数据集中的无内容数据、不在标签集内的标签数据和标签矛盾的数据，获得待分类的数据集；将待分类的数据集输入至预先训练的深度强化学习模型中，获得不同类别的延迟奖励；再根据获得的不同类别的延迟奖励，依据预先训练的深度强化学习模型中的动作集合，丢弃掉有偏数据，保留有效数据，并更新状态列表S，最大化每一类别的延迟奖励值，将每一类别的最大延迟奖励值对应的带标签的训练数据集作为清洗干净的带标签的训练数据集，从而完成数据清洗。
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公开(公告)号：CN115828277A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211327183.9
申请日：2022-10-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本申请提供一种数据预测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取原始明文数据和待预测明文数据；利用根据全同态加密技术得到的公钥对原始明文数据加密以确定原始密文数据，并利用公钥对待预测明文数据加密以确定待预测密文数据；利用原始密文数据训练得到预测模型；根据预测模型对待预测密文数据进行预测以确定预测密文数据；利用根据全同态加密技术得到的私钥对预测密文数据进行解密以确定预测明文数据。本申请全过程中的数据均通过全同态加密技术进行加密，在神经网络模型的训练以及数据预测过程中都可以有效的保证用户的隐私数据不被泄露，为数据安全性提供了保障。
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公开(公告)号：CN115525758A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202210628092.2
申请日：2022-06-06
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SVM的特定文本大数据分析方法及系统，所述一种基于SVM的特定文本大数据分析方法包括：利用历史特定文本大数据得到历史特定文本大数据特征；利用所述历史特定文本大数据特征获取历史特定文本大数据分析结果，采用SVM的大数据分析系统的技术，全面提高特定文本的分类的准确性和覆盖率，通过在海量数据中实现对特定内容的精准分类，大大提高了特定内容分类的及时性和准确性，从而提高了系统层面对特定内容处理的流转环节，大大提高了应用系统的处理能力。
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