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公开(公告)号：CN117828479B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410228662.8
申请日：2024-02-29
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/243 , G06F18/25 , G06F18/20 , G06F18/213 , G06F16/955 , G06F16/35 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N20/20 , G06V20/62 , G10L15/26
Abstract: 本发明涉及诈骗网站识别检测方法、系统及计算机可读存储介质，其识别检测方法包括：采集待检测网站URL及其图片切片、在历史目标时间周期内的访问次数、平均单次访问时长；判断URL为静态URL或动态URL；若为静态URL，则构建静态特征矩阵输入卷积神经网络，以输出涉诈概率；若为动态URL，则构建动态特征矩阵输入隐马尔可夫模型，以输出涉诈概率；判断涉诈概率是否大于预设概率阈值；若是，则待测检测网站为诈骗网站；若否，则待测检测网站为正常网站。本发明根据URL的静态和动态类型的不同分别构建相应的特征矩阵，结合历史目标时间周期内的访问次数、平均单次访问时长的指标进行识别检测，有效提升诈骗网站识别检测的精度。
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公开(公告)号：CN116703553B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310982635.5
申请日：2023-08-07
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
IPC: G06F17/00
Abstract: 本发明涉及一种金融反欺诈风险监控方法、系统及可读存储介质，其方法包括：基于通信运营商和金融行业的用户隐私数据构建联邦学习平台；基于联邦学习平台，以单个用户端为最小单位，利用知识图谱构建技术构建用户画像并存储在图数据库中，得到用户图谱；将待测用户图谱输入预训练的风险监控网络模型中，实时输出风险监控结果；风险监控网络模型为具有求和池化的图神经网络与LSTM网络的融合，图神经网络的输出连接LSTM网络的输入。本发明基于联邦学习平台，利用知识图谱构建技术构建用户画像并存储在图数据库中得到用户图谱；通过具有求和池化的图神经网络与LSTM网络的融合对待测用户图谱进行风险监控，有效提升金融反欺诈风险防范。
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公开(公告)号：CN116703553A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310982635.5
申请日：2023-08-07
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
IPC: G06Q40/02 , G06Q30/018 , G06N5/02 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/098 , G06F18/10 , G06F18/23 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及一种金融反欺诈风险监控方法、系统及可读存储介质，其方法包括：基于通信运营商和金融行业的用户隐私数据构建联邦学习平台；基于联邦学习平台，以单个用户端为最小单位，利用知识图谱构建技术构建用户画像并存储在图数据库中，得到用户图谱；将待测用户图谱输入预训练的风险监控网络模型中，实时输出风险监控结果；风险监控网络模型为具有求和池化的图神经网络与LSTM网络的融合，图神经网络的输出连接LSTM网络的输入。本发明基于联邦学习平台，利用知识图谱构建技术构建用户画像并存储在图数据库中得到用户图谱；通过具有求和池化的图神经网络与LSTM网络的融合对待测用户图谱进行风险监控，有效提升金融反欺诈风险防范。
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公开(公告)号：CN116166321B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310457759.1
申请日：2023-04-26
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
IPC: G06F8/75 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及代码克隆检测方法、系统及计算机可读存储介质，代码克隆检测方法包括：S1、采集源码数据集，进行聚类分析，输出n类源码的类别标签以及标签特征；S2、对待检测代码依次进行处理，得到切分矩阵；S3、对切分矩阵分别与源码进行匹配，得到每个切分矩阵对应的目标源码类别标签；S4、对切分矩阵分别与其对应的目标源码类别标签下的所有源码片段矩阵遍历计算余弦相似度，并对每个切分矩阵加权计算每个源码对待检测代码的相似度得分并降序排列，保留得分topN对应的源码片段；S5、将源码片段及待检测代码输入LSTM‑DSSM网络模型计算相似度得分，输出相似度最高的源码片段。本发明能够有效检测是否存在源码克隆。
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公开(公告)号：CN116166321A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310457759.1
申请日：2023-04-26
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
IPC: G06F8/75 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及代码克隆检测方法、系统及计算机可读存储介质，代码克隆检测方法包括：S1、采集源码数据集，进行聚类分析，输出n类源码的类别标签以及标签特征；S2、对待检测代码依次进行处理，得到切分矩阵；S3、对切分矩阵分别与源码进行匹配，得到每个切分矩阵对应的目标源码类别标签；S4、对切分矩阵分别与其对应的目标源码类别标签下的所有源码片段矩阵遍历计算余弦相似度，并对每个切分矩阵加权计算每个源码对待检测代码的相似度得分并降序排列，保留得分topN对应的源码片段；S5、将源码片段及待检测代码输入LSTM‑DSSM网络模型计算相似度得分，输出相似度最高的源码片段。本发明能够有效检测是否存在源码克隆。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118842661A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411323385.5
申请日：2024-09-23
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/0604 , H04L41/069 , H04L41/16
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，具体涉及网络安全事件分析处理方法、系统及可读存储介质，其处理方法包括：采集安全设备的原始告警日志信息并进行泛化处理；对泛化处理后的数据以接口的形式调用算法组件库，输出降噪分析后的安全事件；其中，算法组件库包括三个算法模块：带有注意力机制的双向长短期记忆Bi‑LSTM网络模块、基于时序分析的先知Prophet异常检测模块、基于图神经网络GCN结合空间距离计算的协同过滤异常检测模块；三个算法模块以并行的方式同步调用，最终结果取交集输出其安全事件。本发明通过三个算法模块的不同目的的安全事件分析的方法，以多种维度进行安全事件的告警降噪，输出重要的安全事件，以提高告警的准确性。
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公开(公告)号：CN117828479A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410228662.8
申请日：2024-02-29
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/243 , G06F18/25 , G06F18/20 , G06F18/213 , G06F16/955 , G06F16/35 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N20/20 , G06V20/62 , G10L15/26
Abstract: 本发明涉及诈骗网站识别检测方法、系统及计算机可读存储介质，其识别检测方法包括：采集待检测网站URL及其图片切片、在历史目标时间周期内的访问次数、平均单次访问时长；判断URL为静态URL或动态URL；若为静态URL，则构建静态特征矩阵输入卷积神经网络，以输出涉诈概率；若为动态URL，则构建动态特征矩阵输入隐马尔可夫模型，以输出涉诈概率；判断涉诈概率是否大于预设概率阈值；若是，则待测检测网站为诈骗网站；若否，则待测检测网站为正常网站。本发明根据URL的静态和动态类型的不同分别构建相应的特征矩阵，结合历史目标时间周期内的访问次数、平均单次访问时长的指标进行识别检测，有效提升诈骗网站识别检测的精度。
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公开(公告)号：CN115661725B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211671206.8
申请日：2022-12-26
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V40/16 , G06V40/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及Deepfake视频检测方法、系统及可读存储介质，视频检测方法，包括：将待检测视频按预设帧数进行切分，得到n张待检测图片；对待检测图片进行人脸检测，得到人脸图片；对人脸图片进行特征提取，分别得到傅里叶频谱图、不同切割幅度对应的高通滤波图；将人脸图片、傅里叶频谱图以及不同切割幅度对应的高通滤波图构成的特征图矩阵输入预训练的Xception网络模型，以输出多维度融合特征；将多维度融合特征输入预训练的LSTM网络模型，以检测待检测视频是否为Deepfake视频。本发明结合人脸图片、图片自身特征维度和视频不同帧时间序列维度进行图片分类，有效提升Deepfake视频检测的精度。
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公开(公告)号：CN117807603A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410227591.X
申请日：2024-02-29
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
IPC: G06F21/57 , G06F21/56 , G06F40/289 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及软件供应链审计方法、系统及计算机可读存储介质，审计方法包括：采集软件供应链审计数据；对采集的软件供应链审计数据进行数据分词，以转换得到Token序列；之后进行Embedding编码，得到待处理数据矩阵；对待处理数据矩阵进行归一化处理，之后进行位置编码，得到位置编码矩阵；将位置编码矩阵输入多头注意力机制网络结构进行计算，其计算结果通过多次Gibbs采样结合自回归的方式逐个生成输出序列中的每个Token，得到Token输出序列；将Token输出序列通过输出层计算，以输出审计结果；其中，输出层包括依次连接的归一化逆转换和前馈神经网络。本发明有效提高网络模型的精确性、灵活性、可解释性。
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公开(公告)号：CN116048866B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310208894.2
申请日：2023-03-07
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
IPC: G06F11/07 , G06F9/54 , G06F16/2455 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及基于实时流计算引擎的数据故障检测方法、系统及介质，其方法包括以下步骤：S1、在数据流进入Flink程序之后，对每一条事件打上当前时间戳标签并根据事件及其时间戳加密生成一个通用唯一识别码；S2、根据事件对应的通用唯一识别码生成事件状态缓存，并按时间戳排序；S3、在每个算子链的位置读取数据以获取slot的ID和事件，并根据事件对应的通用唯一识别码将其写入事件状态缓存；S4、判断事件状态缓存是否满足预设释放条件；若是，则转至步骤S5；S5、判断满足释放条件的目标事件是否完成整个流处理流程；若否，则目标事件标记为异常事件。本发明实现数据故障的自动化检测，有效提升数据故障检测的效率和精度。
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