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公开(公告)号：CN113572768B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202110836787.5
申请日：2021-07-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 恒安嘉新(北京)科技股份公司
Abstract: 本发明实施例涉及一种僵尸网络家族传播源数量变化异常的分析方法，具体涉及网络安全技术领域，方法包括：根据历史数据统计监控区间内僵尸网络家族在各预定单位时长内的传播源数量；根据各预定单位时长内的传播源数量生成训练样本集，根据所述训练样本集训练孤立森林模型；实时监控所述监控区间内所述僵尸网络家族在所述预定单位时长内的传播源数量，计算所述传播源数量在所述孤立森林模型中的异常值分数；根据所述异常值分数对所述僵尸网络家族的传播进行异常检测，可以实现对僵尸网络的家族规模及家族规模变化趋势进行异常检测，可以实现自动化地监控僵尸网络的发展情况。
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公开(公告)号：CN114116175A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111459574.1
申请日：2021-12-02
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本申请实施例公开了一种计算资源调度方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：实时获取DPI系统中各处理单元的计算资源使用信息；根据所述计算资源使用信息确定所述DPI系统是否需要进行计算资源的调度；若需要，根据所述计算资源使用信息确定调度方案，并根据所述调度方案对所述DPI系统进行计算资源的调度。基于此，可以实时确定DPI系统是否需要进行资源调度，并在需要的时候自动生成调度方案完成资源调度，提高资源调度的实时性，避免系统出现瘫痪再进行人工调度的情况。
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公开(公告)号：CN113674142A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202111003756.8
申请日：2021-08-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 恒安嘉新(北京)科技股份公司
Inventor： 佟玲玲 , 李玉惠 , 井雅琪 , 任博雅 , 段东圣 , 段运强 , 时磊 , 傅强 , 蔡琳 , 阿曼太 , 梁彧 , 马寒军 , 田野 , 王杰 , 杨满智 , 金红 , 陈晓光
Abstract: 本发明实施例公开了一种图像中目标物的消融方法、装置、计算机设备及介质。该方法包括：获取多个训练样本图像，并根据各训练样本图像中预先标注的标识框的长宽值和DIou损失函数的损失值，计算得到至少一个锚点框的长宽值；根据各锚点框的长宽值，对YoLoV5改进模型进行参数设置，并使用各训练样本图像对参数设置后的模型进行训练，得到目标检测模型；将待处理的目标图像输入至目标检测模型中，获取针对目标图像输出的至少一个目标物标识框；根据目标物标识框所限定的图像区域进行消融处理，得到目标消融图像。通过本发明实施例的技术方案，能够实现快速准确地对图像中的特定内容进行定位消融，提高了方法的运行效率，节约了硬件成本。
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公开(公告)号：CN113286035A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110529065.5
申请日：2021-05-14
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 恒安嘉新(北京)科技股份公司
Inventor： 刘发强 , 张震 , 石瑾 , 李鹏 , 刁则鸣 , 黄远 , 仇艺 , 张梦影 , 袁堂岭 , 尚程 , 阿曼太 , 梁彧 , 蔡琳 , 杨满智 , 王杰 , 田野 , 金红 , 陈晓光 , 傅强
Abstract: 本发明实施例公开了一种异常呼叫检测方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取多种类型的通话记录描述数据；根据各通话记录描述数据形成至少一个多源数据分组，多源数据分组中包括至少两种类型的通话记录描述数据；将每个多源数据分组中包括的各通话记录描述数据进行关联分析，形成与每个多源数据分组分别对应的异常呼叫检测结果。在上述技术方案中，通过对多种类型的通话记录描述数据进行关联分析，得到异常呼叫检测结果，实现了有效地对异常呼叫进行安全监管，提高了异常呼叫的检测精确度。
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公开(公告)号：CN109756632B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201811554685.9
申请日：2018-12-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 恒安嘉新(北京)科技股份公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多维时间序列的诈骗电话分析方法，该方法包括：将每个号码的所有通话作为一个整体，每间隔时间段选取与诈骗呼叫相关性较大的行为特征，计算每个号码在该间隔时间段内的特征统计量，并设定是否为诈骗呼叫的标签；将每个号码在设定的间隔时间段的多个行为特征按时间顺序排列，整合形成在一个完整时间段内的一个多维时间序列数据集，多个号码形成多个多维时间序列数据集；将带标签的多个多维时间序列数据集，代入LSTM网络模型训练；根据某号码在该一个完整时间段的模型训练，预测该号码在该完整时间段的下一个间隔时间段时的通话呼叫是否为诈骗呼叫。通过本发明的方法，能够从众多的话单数据中分析预判是否为诈骗呼叫。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113220526A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110490855.7
申请日：2021-05-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 恒安嘉新(北京)科技股份公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种僵尸网络的家族规模的异常检测方法及装置。所述方法包括：以监控区间内的每天为追溯起点，按照追溯时长，确定与监控区间内每天对应的追溯时间区间；获取目标僵尸网络在各追溯时间区间内每天的家族规模，并根据各家族规模，计算与监控区间内每天对应的家族规模移动平均值和家族规模移动标准差值；生成目标僵尸网络的家族规模变化趋势图；根据监控区间内每天的家族规模移动平均值和家族规模移动标准差值，计算至少一条变化趋势基线；根据各变化趋势基线，以及变化趋势图，对目标僵尸网络的家族规模进行异常检测，可以实现对僵尸网络的家族规模及家族规模变化趋势进行异常检测，可以实现自动化地监控僵尸网络的发展情况。
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公开(公告)号：CN104156638B
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201410250845.6
申请日：2014-06-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明是关于一种面向安卓系统软件的扩展签名的实现方法，该方法包括：S1，获取开发者生成的安卓程序文件；S2，对上述程序文件进行数字签名，生成扩展签名证书文件；S3，将扩展签名证书文件存放在安卓程序文件中的META‑INF目录下；S4，将带有扩展签名证书文件的安卓程序解压文件重新打包生成安卓程序文件，完成扩展签名。本发明在不破坏安卓系统自签名机制的基础上进行了一次扩展签名，该扩展签名可用于开发者身份认证、安全检测认证等第三方数字认证，提高了安卓系统的安全性。
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公开(公告)号：CN104156638A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410250845.6
申请日：2014-06-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明是关于一种面向安卓系统软件的扩展签名的实现方法，该方法包括：S1，获取开发者生成的安卓程序文件；S2，对上述程序文件进行数字签名，生成扩展签名证书文件；S3，将扩展签名证书文件存放在安卓程序文件中的META-INF目录下；S4，将带有扩展签名证书文件的安卓程序解压文件重新打包生成安卓程序文件，完成扩展签名。本发明在不破坏安卓系统自签名机制的基础上进行了一次扩展签名，该扩展签名可用于开发者身份认证、安全检测认证等第三方数字认证，提高了安卓系统的安全性。
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公开(公告)号：CN106570414A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610952673.6
申请日：2016-11-02
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 恒安嘉新(北京)科技有限公司
IPC: G06F21/62
CPC classification number: G06F21/6281 , G06F21/629
Abstract: 本发明公开了一种自动化获取iOS APP加密通讯数据的方法和系统，属于移动应用技术领域，该方法包括：步骤1、逆向分析所述APP，得到所述APP的数据加密函数入口地址；步骤2、启动所述APP，注入所述APP的进程ID；步骤3、在所述数据加密函数入口地址下断点，读取明文数据并显示。本发明的技术方案通过获取iOS APP的数据加密函数入口地址，在数据被加密之前，可以从内存中读取明文数据，实现对网络通信数据的监控，并且对iOS APP的监控也不限于新闻类、微博类的通讯数据。
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公开(公告)号：CN114821034B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210325006.0
申请日：2022-03-29
Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/32
Abstract: 本发明实施例公开了一种目标检测模型的训练方法、装置、电子设备及介质，其中，该方法包括：获取多组训练样本数据，其中，所述训练样本数据包括样本图像以及所述样本图像对应的目标锚框信息；基于所述目标锚框信息确定自适应锚框信息；将所述自适应锚框信息对预先建立的初始化模型的原始锚框信息进行替换，得到自适应锚框模型，其中，所述自适应锚框信息对应的锚框数量少于所述原始锚框信息对应的锚框数量；基于所述多组训练样本数据，对所述自适应锚框模型进行训练，得到小目标检测模型。本申请的技术方案可以在小目标检测模型训练中有效减少锚框数量的使用，从而能够减少训练时间。
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