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公开(公告)号：CN105939359A
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201610448204.0
申请日：2016-06-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/0428 , H04L63/14 , H04L63/1408
Abstract: 本发明公开了一种检测移动终端隐私泄露的方法及装置，该方法包括：利用已构建的粗粒度检测模型监控并检测移动终端当前的网络数据流，所述粗粒度检测模型是通过从网络数据流样本中提取的与隐私信息泄露相关联的头域特征关键字集合和统一资源定位符URL参数特征字符串集合构建而成的；若检测到所述移动终端当前的网络数据流中包含所述头域特征关键字和/或URL参数特征字符串，则判定所述移动终端当前的网络数据流存在隐私泄露。通过上述方式，本发明能够全面检测现有的隐私泄露，且适合大规模网络环境。
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公开(公告)号：CN107465563A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201610384460.8
申请日：2016-06-02
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明为一种移动互联网中音视频类协议识别方法，包括(1)移动互联网数据捕获；(2)基于特征的音视频应用协议识别方法；对捕获的移动互联网数据流，提取特征字符串,作为识别音视频应用协议的关键字；最后完成识别,并将其信息写入数据库进行后续统计。本发明能够适应移动互联网音视频应用协议的版本多、数量多、增长快以及识别准确率要求高的特点。
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公开(公告)号：CN107463990A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201610387447.8
申请日：2016-06-02
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06N3/063
CPC classification number: G06N3/0635
Abstract: 本发明为一种卷积神经网络的FPGA并行加速方法，包括如下步骤：(1)建立CNN模型；(2)配置硬件架构；(3)配置卷积运算单元；本发明的有益效果在于：本方法使用FPGA来实现CNN，通过设计了优化硬件加速方案，使得相对于手写图像数据集MNIST的卷积神经网络计算，相较于GPU实现近5倍的加速，相较于12核的CPU实现10倍的加速，而功耗只有GPU的1/3。
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公开(公告)号：CN107463864A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201610384331.9
申请日：2016-06-02
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06K9/00268 , G06K9/00228 , G06T3/4053
Abstract: 本发明涉及一种结合序列图像超分辨率重建的人脸识别系统，包括顺次相连的视频采集模块、图像预处理模块、基于L1和L2范数的超高分辨率图像重建模块、人脸特征提取模块和人脸特征比对识别模块，结合序列图像超分辨率重建进行监控视频中的人脸识别，解决了人脸图像经常会遭受复杂环境的影响，例如噪声、光照、下雨、雾霾等不良天气原因或成像设备本身的原因(低分辨率)所导致的视频图像模糊现象，人脸识别率低的问题。本方法能够应用于监控视频中的人脸识别。
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公开(公告)号：CN107423651A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201610383793.9
申请日：2016-06-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06K7/14
CPC classification number: G06K7/1417 , G06K7/1443
Abstract: 本发明为一种互联网QR码图像监测方法，如下步骤：(1)图像预处理，对QR码图片进行预处理；(2)定位标志图形提取；(3)图像孔洞填充；(4)二维码区域提取；经过以上步骤，得到二维码所在区域。本发明的有益效果在于：本发明能够有效实现网络中的QR码图像定位方法，满足新形势下国家对网络多媒体信息安全的强烈需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106294405A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201510264354.1
申请日：2015-05-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/9535 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开一种微博子话题演化分析方法及装置，能够准确快速地识别微博子话题，并分析出微博子话题的演化关系。所述方法包括：通过改进的最近邻方法对当前时间窗口中的每个微博话题的特征进行聚类，以根据聚类结果生成相应的子话题；根据当前时间窗口中子话题与上一时间窗口中子话题的相似性确定子话题的演化关系。
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公开(公告)号：CN108846364A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810653311.6
申请日：2018-06-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 深圳市任子行科技开发有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于FPGA的视频特征检测方法，包括：选取视频库中的视频流的特征点簇集；对特征点簇集进行训练，得到分类网络；利用FPGA固化实现分类网络以进行视频特征比对。通过基于FPGA实现神经网络架构，近似SIFT特征和SURF特征，实现视频特征检测。传统的SIFT和SURF算法通过查找特征库的方式进行比对，而本发明实际上在FPGA上通过神经网络完成了特征生成和比对过程，去除了查找特征库的步骤，提高了比对效率。本发明通过结合深度学习技术，优化SIFT和SURF算法，使其适用于大规模系统应用，并采用FPGA硬件技术加速计算过程，由此，规避了海量特征库查找环节，提升了检查效率。
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公开(公告)号：CN107465643A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201610388592.8
申请日：2016-06-02
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: H04L63/1408 , G06F16/35 , G06K9/6269
Abstract: 本发明为一种基于深度学习的网络流量分类方法，包括(1)网络流量样本数据的获取；(2)网络流量属性的确定，包括：a.网络流量中客户端端口号统计分析；b.网络流量中数据包平均到达时间统计分析；c.网络流量中包含数据包个数统计分析；(3)网络流量样本标记；(4)连续数据的离散化；(5)样本的训练；本发明能够对纷繁复杂的网络流量资源，能够满足高精度的分类要求。
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公开(公告)号：CN105162663A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510619088.X
申请日：2015-09-25
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L12/26
CPC classification number: H04L43/028 , H04L43/04
Abstract: 本发明属于网络监督领域，具体的涉及一种基于流集的在线流量识别方法，其中硬件部分包括10G骨干线路接入模块、流量筛选模块和数据处理模块，该在线流量识别方法的步骤包括：步骤一：捕捉网络数据流量，提取其报文；步骤二：流集信息表的生成与维护；步骤三：对流集进行检测；步骤四：对流集进行分类。本发明很好地解决了高速链路在线流识别准确度低、效率不高等问题，极大的提高了对高速链路在线流识别的准确性、可靠性和有效性。本申请实施例在多种不同的类型的流量数据上进行验证，该在线流量识别技术比参考算法的分类性能均有不同程度的提升。
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公开(公告)号：CN104036774A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410280868.1
申请日：2014-06-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G10L15/06
Abstract: 本发明公开了一种藏语方言识别方法及系统，该方法包括：预先训练语种识别模型，所述语种识别模型包括：多方言DNN并行音素识别器模型、多方言语言模型；接收待识别藏语方言语音信息；提取所述语音信息的声学特征；利用所述多方言DNN并行音素识别器模型获得对应所述声学特征的音素序列；计算各音素序列在每个语言模型上的似然得分；将似然得分最高的语言模型对应的方言作为所述语音信息对应的方言种类。利用本发明，可以提高藏语方言识别效果。
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