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公开(公告)号：CN118069595A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202310512049.4
申请日：2023-05-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/16 , H04L67/1097 , G06F16/14 , G06F16/13 , G06F16/182 , G06F16/27
Abstract: 本发明提供了一种基于区块链管理元数据的分布式存储系统存储及检索方法，所述存储方法包括：获取待存储文件；提取待存储文件中的关键词，并基于关键词，得到元数据特征字段；将待存储文件发送至分布式存储系统，以使分布式存储系统存储该待存储文件完成后，返回该待存储文件的检索哈希；其中，检索哈希用于在分布式存储系统中以内容寻址的方式检索该待存储文件；根据元数据特征字段和检索哈希，生成元数据，并按照区块链的数据格式记录，将元数据记录在区块链账本中；基于关键词，更新关键词索引表；其中，关键词索引表记录关键词以及关键词对应的元数据在区块链账本中所在的区块高度。本发明实现了存储文件的快速检索。
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公开(公告)号：CN117609497A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311343043.5
申请日：2023-10-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中网数安(北京)科技有限公司 , 联洋国融(北京)科技有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/2431
Abstract: 本发明提供一种文本有害内容无监督识别方法及装置。所述方法包括：获取待识别的多个文本，计算每个待识别文本的特征向量；计算有害文本分类库中每个有害文本类别的特征向量，有害文本分类库包括每种有害文本类别的标识词；计算待识别文本的特征向量与每个有害文本类别的特征向量的相似度，若所述相似度的最大值超过设定阈值，则所述最大值对应的有害文本类别为所述待识别文本的类别。本发明通过构建有害文本分类库，并通过相似度计算，能够对文本中的有害内容进行无监督识别，解决了基于有监督学习的现有识别方法存在的需要不断地对新的大量文本数据进行标注，耗费大量的人工和时间的问题。
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公开(公告)号：CN116827510A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310549108.5
申请日：2023-05-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L9/00 , H04L9/40 , G06Q40/04 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了基于多元化数据融合的虚拟货币地址实体识别方法及系统；涉及区块链应用技术领域；收集链下情报并整合形成统一结构的情报数据，用于引导虚拟货币实体特征工程的构建，将虚拟货币地址与链下实际控制实体进行关联，结合实体特征、虚拟货币交易的特定业务逻辑以及情报线索，对大量的目标实体进行深度过滤，得到可观数量的可疑实体，并采用深度搜索组合方式，得到所有符合情报线索的实体组合；基于链下多渠道情报数据与链上交易数据的关联分析，达到建立有效、快速、准确的识别出持有虚拟货币的实体的目的。
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公开(公告)号：CN116578904A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310549102.8
申请日：2023-05-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F16/27 , G06N20/20 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了基于集成机器学习的区块链地址属性分类方法及系统，涉及区块链应用技术领域；先搭建基于UTXO的区块链全节点，获取区块链的明细交易数据并进行预处理；然后进行特征构建：对预处理后的明细交易数据进行地址分析得到地址交易特征，实体聚类分析得到实体交易特征，并构建实体交易子图；将地址交易特征、实体交易特征和实体交易子图输入XGBoost模型和GCN模型中进行训练和集成得到最终分类模型；基于最终分类模型对区块链地址属性分类进行预测；本发明基于决策树分类器与图神经网络的子图分类器的集成模型，进而达到建立有效、准确的识别出基于UTXO的区块链地址的类别，达到去匿名化的目的。
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公开(公告)号：CN114819963A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110071008.7
申请日：2021-01-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明实施例提供了一种风险预警方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待分析的数字货币交易平台的平台数据；对平台数据进行数字货币平台风险指标量化处理，生成数字货币交易平台对应的风险指标向量；将风险指标向量输入至预设的数字货币交易平台风险预警模型，输出数字货币交易平台对应的风险指数；基于风险指数对数字货币交易平台风险进行预警。如此可实现自动对数字货币交易平台风险进行预警的目的，无需人工参与，减少时间和精力的浪费，使得数字货币交易平台风险发现简单，且提高了数字货币交易平台风险发现和处置的准确率和时效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111488509A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010277162.5
申请日：2020-04-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F16/951 , G06F16/955 , G06F16/9535 , G06Q30/02
Abstract: 本发明提供一种获取互联网金融广告的方法，包括以下步骤：(1)获取金融广告爬取网站及其链接；(2)打开步骤(1)中的网站和链接，获取网站中金融广告的URL；(3)根据步骤(2)的广告URL和图片src依照Adblock插件过滤规则编写过滤规则列表；(4)根据步骤(3)编写的过滤规则列表，将过滤规则列表保存进数据库；(5)根据步骤(1)中的网站，爬取网站内容，提取相应的url、图片src属性，然后将提取到的内容根据步骤(4)的过滤规则列表通过python的adblockparser解析器进行过滤获取金融广告；其解决了站内广告不规则站点无法使用统一的Xpath规则获取站内的所有广告内容的技术问题。本发明可广泛应用于获取网站内部及其子网站里的广告内容。
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公开(公告)号：CN119988622A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411978982.1
申请日：2024-12-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/353 , G06F40/284 , G06N20/00 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开一种面向公共事务的负面信息判别方法及系统，属于人工智能技术领域。所述方法包括：收集并筛选信息样本，以得到负面信息样本；将筛选后的负面信息样本嵌入到提示模板，以微调大模型；将目标信息嵌入到提示模板，并基于微调后的大模型，得到该目标信息的负面判别结果。本发明可以通过先进的语言模型提升对复杂公共事务负面信息的判别能力。
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公开(公告)号：CN119919781A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411732697.1
申请日：2024-11-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本申请公开了一种多特征提取的区块链有害图片伪造检测方法，所述方法可以通过利用区块链有害图片的高维特征向量，提取所述区块链有害图片的边缘特征和目标部位特征，以便可以利用所述区块链有害图片的边缘特征和目标部位特征对所述区块链有害图片进行分类检测，得到所述区块链有害图片的检测结果，从而可以有效提升了真实图片与伪造图片的分类效果，进而提升了伪造图片的检测准确性和效率。
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公开(公告)号：CN112182020A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011184465.9
申请日：2020-10-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/242 , G06F40/289 , G06Q30/06 , G06Q30/08 , G06Q40/02 , G06Q40/04 , G06Q40/06 , G06N3/04
Abstract: 本申请涉及一种金融行为识别与分类的方法、装置及计算机可读存储介质。其中，方法包括：从至少两个数据源获取多源数据文本，然后按照预先设定的数据处理方式对数据文本进行预处理，得到各数据文本的向量，将各所述数据文本的向量输入到预先训练的多尺度卷积神经网络模型中，根据数据源的类型确定各所述数据文本的向量的卷积核，再利用各自的卷积核提取各向量的语义特征，从而根据各向量的语义特征确定各预设金融行为的概率，最后再根据各预设金融行为的概率确定多源数据文本对应的金融行为。多数据源能够体现出目标金融机构各个方面的实际开展的业务，从而能够更为准确地识别出目标金融机构实际的金融行为，更加便于监管。
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公开(公告)号：CN112149413A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010932371.9
申请日：2020-09-07
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
IPC: G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络识别互联网网站所属业态的方法、装置以及计算机可读存储介质。该方法包括：获取互联网网站业态的文本数据集，从所述文本数据集中提取文本特征词；基于所述文本特征词对所述文本特征词进行词向量化以获取词向量序列；将所述词向量序列分别输入递归神经网络及卷积神经网络模型，分别得到所述递归神经网络及卷积神经网络模型输出的目标特征向量，并将所述目标特征向量进行并联拼接；将已拼接的所述目标特征向量输入全连接神经网络，最后输出概率预测向量；查找所述概率预测向量中的最大值，并以所述最大值对应的业态作为所述互联网网站的所属业态。通过本发明，实现了高精度识别互联网网站的所属业态。
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