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公开(公告)号：CN112990220B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110417894.4
申请日：2021-04-19
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种图像中目标文本智能识别方法。该方法步骤如下：将目标文本由像素点坐标表示，输入目标文本像素点坐标值对像素坐标识别神经网络进行训练，获得文本自编码模型和目标文本的表述特征；根据区域的高度值计算背景区域数量，提取覆盖背景区域，剩余区域为前景区域；利用训练好的文本自编码模型在前景区域中获得待识别的文本的表述特征，将文本的表述特征与期望的目标文本的表述特征进行对比判断，若两者误差达到预设阈值，则识别文字为目标文本。本发明还提供一种图像中目标文本智能识别系统。本发明通过基于文本自编码模型来识别目标文本，能够精准定位目标文本在图像中的位置，计算复杂度低，识别准确率高。
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公开(公告)号：CN113536077B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110606596.X
申请日：2021-05-31
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/906 , G06F16/953 , G06F16/901 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种移动APP特定事件内容检测方法，涉及网络信息安全和自然语言处理交叉技术领域。首先获取互联网上特定事件的若干内容作为原始语料，从中抽取原始关键词；针对原始语料构建关键词关系图，并对关键词关系图进行聚类，得到若干簇；对同一簇中的关键词进行量化和排序，得到最能够表达该事件的特征关键词；将特征关键词输入到APP搜索框中进行自动化检索，保存结果；使用机器学习算法对保存结果进行分析，实现了移动APP中特定事件的自动、高效检测分析。本发明以很低的搜索成本获得了不同移动应用针对特定事件的舆论观点和舆论走向信息。本发明还公开了一种移动APP特定事件内容检测装置。
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公开(公告)号：CN113343219A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110606530.0
申请日：2021-05-31
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种自动高效的高风险移动应用程序检测方法，包括S1、获取待测App的SDK列表和权限列表，转化为向量形式，得到列表向量；计算待测App与已知的高风险App之间的相似度，判定为潜在风险App；S2、动态分析进一步判定是否为高风险App，若判定为“是”，将其标记为高风险App；S3、人工审核判定是否是高风险App，若“是”，添加至高风险App库，标记为高风险App。本发明采用以静态分析、动态分析为主，辅助以人工审核的方式，避免了人工审核存在的效率低、成本高、准确率低等问题，实现了高风险App得自动高效识别。
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公开(公告)号：CN113132383A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110421317.2
申请日：2021-04-19
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及大数据技术领域。本发明公开了一种网络数据采集系统，该系统包括服务器，服务器包括：任务下发模块，用于创建用户信息获取任务，将用户信息获取任务分配至不同的任务池，计算任务池优先级，根据任务下发规则，得到并传输具有优先级参数的用户信息获取任务；数据解析模块，与任务下发模块数据连接，用于获取来自中间代理服务端的用户信息流量数据，数据解析模块构建报文解析神经网络模型，将待解析报文信息输入训练后报文解析神经网络模型，判断待解析报文信息中是否包括指定用户信息并提取。通过设置任务优先级，优先处理重要的任务，提高任务处理效率。本公开实施例还公开了一种网络数据采集方法。
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公开(公告)号：CN113132383B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202110421317.2
申请日：2021-04-19
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L69/22 , H04L67/562 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及大数据技术领域。本发明公开了一种网络数据采集系统，该系统包括服务器，服务器包括：任务下发模块，用于创建用户信息获取任务，将用户信息获取任务分配至不同的任务池，计算任务池优先级，根据任务下发规则，得到并传输具有优先级参数的用户信息获取任务；数据解析模块，与任务下发模块数据连接，用于获取来自中间代理服务端的用户信息流量数据，数据解析模块构建报文解析神经网络模型，将待解析报文信息输入训练后报文解析神经网络模型，判断待解析报文信息中是否包括指定用户信息并提取。通过设置任务优先级，优先处理重要的任务，提高任务处理效率。本公开实施例还公开了一种网络数据采集方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112990220A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110417894.4
申请日：2021-04-19
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种图像中目标文本智能识别方法。该方法步骤如下：将目标文本由像素点坐标表示，输入目标文本像素点坐标值对像素坐标识别神经网络进行训练，获得文本自编码模型和目标文本的表述特征；根据区域的高度值计算背景区域数量，提取覆盖背景区域，剩余区域为前景区域；利用训练好的文本自编码模型在前景区域中获得待识别的文本的表述特征，将文本的表述特征与期望的目标文本的表述特征进行对比判断，若两者误差达到预设阈值，则识别文字为目标文本。本发明还提供一种图像中目标文本智能识别系统。本发明通过基于文本自编码模型来识别目标文本，能够精准定位目标文本在图像中的位置，计算复杂度低，识别准确率高。
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公开(公告)号：CN113343219B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202110606530.0
申请日：2021-05-31
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种自动高效的高风险移动应用程序检测方法，包括S1、获取待测App的SDK列表和权限列表，转化为向量形式，得到列表向量；计算待测App与已知的高风险App之间的相似度，判定为潜在风险App；S2、动态分析进一步判定是否为高风险App，若判定为“是”，将其标记为高风险App；S3、人工审核判定是否是高风险App，若“是”，添加至高风险App库，标记为高风险App。本发明采用以静态分析、动态分析为主，辅助以人工审核的方式，避免了人工审核存在的效率低、成本高、准确率低等问题，实现了高风险App得自动高效识别。
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公开(公告)号：CN113536077A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110606596.X
申请日：2021-05-31
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/906 , G06F16/953 , G06F16/901 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种移动APP特定事件内容检测方法，涉及网络信息安全和自然语言处理交叉技术领域。首先获取互联网上特定事件的若干内容作为原始语料，从中抽取原始关键词；针对原始语料构建关键词关系图，并对关键词关系图进行聚类，得到若干簇；对同一簇中的关键词进行量化和排序，得到最能够表达该事件的特征关键词；将特征关键词输入到APP搜索框中进行自动化检索，保存结果；使用机器学习算法对保存结果进行分析，实现了移动APP中特定事件的自动、高效检测分析。本发明以很低的搜索成本获得了不同移动应用针对特定事件的舆论观点和舆论走向信息。本发明还公开了一种移动APP特定事件内容检测装置。
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公开(公告)号：CN110297854A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910584861.1
申请日：2019-07-01
Applicant: 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06F16/2458 , G06F16/955
Abstract: 本发明公开了一种APP域名核验方法，包括S1、获取待测APP所有操作产生的原始数据流量包；S2、以公共API知识库对原始数据流量包进行过滤，去除公共URL，获得剩余数据流量包；S3、对剩余数据流量包进行综合计算，对包括但不限于“URL请求次数”、“URL对应数据流量包的大小”、“URL与操作事件的对应关系”分别进行量化处理，归一化处理，再进行加权平均，获得一级域名对应的综合分值；S4、确定待测APP的实际域名，按照一级域名对应的综合分值进行从大到小排序；从序列中数值最大的一端开始，取至少1个一级域名设为APP的域名；S5、检验APP实际域名是否已进行备案；由此本发明可以确定并核验APP实际域名。本发明还公开了一种APP域名核验系统。
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公开(公告)号：CN110297854B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201910584861.1
申请日：2019-07-01
Applicant: 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06F16/2458 , G06F16/955
Abstract: 本发明公开了一种APP域名核验方法，包括S1、获取待测APP所有操作产生的原始数据流量包；S2、以公共API知识库对原始数据流量包进行过滤，去除公共URL，获得剩余数据流量包；S3、对剩余数据流量包进行综合计算，对包括但不限于“URL请求次数”、“URL对应数据流量包的大小”、“URL与操作事件的对应关系”分别进行量化处理，归一化处理，再进行加权平均，获得一级域名对应的综合分值；S4、确定待测APP的实际域名，按照一级域名对应的综合分值进行从大到小排序；从序列中数值最大的一端开始，取至少1个一级域名设为APP的域名；S5、检验APP实际域名是否已进行备案；由此本发明可以确定并核验APP实际域名。本发明还公开了一种APP域名核验系统。
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