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公开(公告)号：CN118260489B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202410322912.4
申请日：2024-03-21
Applicant: 黑龙江省网络空间研究中心(黑龙江省信息安全测评中心、黑龙江省国防科学技术研究院)
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了用于网络信息主题及其关注用户群体的发现方法，涉及网络信息关注用户群体技术领域，为了解决信息数据主题分析不明确以及用户群体发现不精准的问题。本发明通过曲线数据转换、子曲线数据构建、重叠比较和关注群体比例判断等一系列步骤，可以更准确地理解用户和信息数据的内在关系和特点，提供更有价值的数据洞察和分析结果，通过提取目标信息数据中的关注浏览用户，进一步分析用户的特征，可以提供更为深入的用户洞察和更有针对性的数据支持，将信息数据的主题特征进行提取，可以更好地理解和表示数据的主题信息和语义信息，为后续的主题建模提供了更为准确和有代表性的特征输入。
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公开(公告)号：CN119128736A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411077882.1
申请日：2024-08-07
Applicant: 黑龙江省网络空间研究中心(黑龙江省信息安全测评中心、黑龙江省国防科学技术研究院)
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2431 , G06F18/2413 , G06F40/284
Abstract: 一种在线社交网络异常传播检测方法及系统，涉及社交网络异常检测领域。本发明是为了解决现有社交网络异常传播检测方法还存在无法有效识别人为散布传播的不良信息的问题。本发明包括：获取用户的影响力值，根据用户影响力值初始化用户异常等级及被识别次数；判断消息中是否有异常词汇，获取发布存在异常词汇消息的则的用户，并获取当前用户的异常等级分数同时更新用户被识别次数，然后将更新后的异常等级分数及被识别次数与阈值分别进行比较，从而识别出异常用户。本发明用于检测社交网络异常传播，并获取异常用户。
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公开(公告)号：CN119007268A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411199195.7
申请日：2024-08-29
Applicant: 黑龙江省网络空间研究中心(黑龙江省信息安全测评中心、黑龙江省国防科学技术研究院)
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种密集人群的人脸跟踪方法及跟踪系统，它属于人脸跟踪技术领域。本发明解决了在人群密集场景下现有人脸跟踪方法的精度低，以及人脸图像信息存在泄露风险的问题。本发明结合改进的损失函数对搭建的目标框检测网络进行训练，可以使检测结果综合考虑不同层次、不同深度的特征，提高了目标框检测的精度，检测结果不受人脸信息缺失以及图像模糊的影响。使用本发明搭建的人脸特征提取网络可以提高特征提取的质量，以保证人脸跟踪的精度。而且基于联邦学习的训练方法，各客户端利用本地数据在本地进行训练，将本地训练的模型参数发送到中心服务器进行参数聚合，避免人脸图像传输过程中可能存在的泄露风险。本发明方法可以应用于密集人群的人脸跟踪。
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公开(公告)号：CN119226592A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411384312.7
申请日：2024-09-30
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 黑龙江省网络空间研究中心(黑龙江省信息安全测评中心、黑龙江省国防科学技术研究院)
IPC: G06F16/953 , G06Q50/00 , G06F40/289 , G06F40/284 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/23 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了基于潜在传播集的社交网络异常信息传播跟踪系统，涉及社交网络安全技术领域。为了解决现有技术中，可能存在主观性和误差，影响传播参数的提取和调整，从而影响预测的准确性，且需要人工干预来预测网络热点消息的传播情况，限制了其在自动预测和监控方面的能力的问题；基于潜在传播集的社交网络异常信息传播跟踪系统，包括数据采集单元、潜在传播集生成单元、传播路径跟踪单元和预警单元；通过分析社交网络中节点的互动关系和信息传播规律，识别出潜在传播集，利用潜在传播集来预测和追踪信息的传播路径，从而及时发现和应对异常信息的传播，帮助企业和组织及时发现和处理异常信息，维护网络空间的健康和安全。
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公开(公告)号：CN119051908A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411071107.5
申请日：2024-08-06
Applicant: 黑龙江省网络空间研究中心(黑龙江省信息安全测评中心、黑龙江省国防科学技术研究院)
IPC: H04L9/40 , H04L41/142 , H04L41/12 , H04L41/16
Abstract: 一种网络环境安全检测方法及检测系统，本发明涉及网络环境安全检测方法及检测系统。本发明的目的是为了解决现有网络环境安全检测准确率低、实时性差的问题。一种网络环境安全检测方法具体过程为：S1、从网络环境中收集设备特征数据并进行预处理；将网络环境视为一个图，每个设备是一个节点，设备间的连接是边，基于节点和边构造图结构；S2、构建神经网络，将图结构输入神经网络进行训练，直至收敛，获得训练好的神经网络；神经网络依次包括图卷积GCN、LSTM网络和注意力头交互网络；S3、将待测网络环境中的数据输入训练好的神经网络，训练好的神经网络输出检测结果。本发明用于网络环境安全检测领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118972857A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411099791.8
申请日：2024-08-12
Applicant: 黑龙江省网络空间研究中心(黑龙江省信息安全测评中心、黑龙江省国防科学技术研究院)
Abstract: 一种隐私加密通信方法及系统，涉及车辆请求服务的通信方法及系统。为了解决借助RSU的假名混同存在的应用范围受限且会增加隐私信息泄露的风险问题，本发明的车辆需要预先申请注册，并记录paillier算法生成车辆的加密身份的加密过程使用的随机数r1，车载单元生成车辆假名并生成混同地址，以多个假名向TA发送LBS请求，TA根据车辆身份的哈希值确定车辆加密身份，然后基于随机数r1和生成车辆假名时的随机数r2j，通过paillier算法进行验证，然后利用位置服务器LBS的服务结果为车辆提供服务。
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公开(公告)号：CN118972857B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411099791.8
申请日：2024-08-12
Applicant: 黑龙江省网络空间研究中心(黑龙江省信息安全测评中心、黑龙江省国防科学技术研究院)
Abstract: 一种隐私加密通信方法及系统，涉及车辆请求服务的通信方法及系统。为了解决借助RSU的假名混同存在的应用范围受限且会增加隐私信息泄露的风险问题，本发明的车辆需要预先申请注册，并记录paillier算法生成车辆的加密身份的加密过程使用的随机数r1，车载单元生成车辆假名并生成混同地址，以多个假名向TA发送LBS请求，TA根据车辆身份的哈希值确定车辆加密身份，然后基于随机数r1和生成车辆假名时的随机数r2j，通过paillier算法进行验证，然后利用位置服务器LBS的服务结果为车辆提供服务。
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公开(公告)号：CN118260489A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410322912.4
申请日：2024-03-21
Applicant: 黑龙江省网络空间研究中心(黑龙江省信息安全测评中心、黑龙江省国防科学技术研究院)
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了用于网络信息主题及其关注用户群体的发现方法，涉及网络信息关注用户群体技术领域，为了解决信息数据主题分析不明确以及用户群体发现不精准的问题。本发明通过曲线数据转换、子曲线数据构建、重叠比较和关注群体比例判断等一系列步骤，可以更准确地理解用户和信息数据的内在关系和特点，提供更有价值的数据洞察和分析结果，通过提取目标信息数据中的关注浏览用户，进一步分析用户的特征，可以提供更为深入的用户洞察和更有针对性的数据支持，将信息数据的主题特征进行提取，可以更好地理解和表示数据的主题信息和语义信息，为后续的主题建模提供了更为准确和有代表性的特征输入。
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公开(公告)号：CN119135553A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411384308.0
申请日：2024-09-30
Applicant: 黑龙江省网络空间研究中心(黑龙江省信息安全测评中心、黑龙江省国防科学技术研究院)
IPC: H04L41/147 , H04L41/14 , H04L41/142
Abstract: 本发明公开了基于节点能量模型的网络信息传播能力预测方法，涉及网络信息传播领域。基于节点能量模型的网络信息传播能力预测方法，包括以下步骤：S1：获取网络信息，读取信息传播网络，S2：判断信息传播网络上节点状态属性，S3：计算第一节点向第二节点传播信息的成功率和感染率，S4：计算网络信息传播的成功率和感染率，S5：将计算结果输入预测模型，S6：得到网络信息传播能力的预测结果。本发明解决了现有技术由于难以预测网络信息传播的能力，无法根据预测的网络信息传播结果进行控制的问题，本发明能够及时了解网络信息的传播情况，对存在风险的网络信息及时阻拦，为处理风险提供更多的响应时间，进而降低负面影响。
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公开(公告)号：CN119106130A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411099836.1
申请日：2024-08-12
Applicant: 黑龙江省网络空间研究中心(黑龙江省信息安全测评中心、黑龙江省国防科学技术研究院)
Abstract: 一种社交网络异常事件类型识别方法及识别系统，本发明涉及社交网络异常事件类型识别方法及识别系统，本发明属于社交网络异常识别领域。本发明的目的是为了解决现有方法对社交网络异常账号检测识别准确率低的问题。过程为：构建社交网络账号图；从社交网络中选取若干有标签账号并进行异常账号判断，如果是正常账号则标记正常标签，如果是异常账号则标记异常标签，从而获取有标签账户；得到有标签账号属性的文本特征；根据社交网络账号图生成社交网络的邻接矩阵；获得训练好的属性特征映射网络；获得训练好的结构特征映射网络；对需要进行异常检测的社交网络中的未标记标签账号进行检测，得到未标记标签账号为正常账号和异常账号的概率。
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