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公开(公告)号：CN116827873A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310199298.2
申请日：2023-03-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L47/2441 , H04L9/40 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于局部‑全局特征注意力的加密应用流量分类方法及系统，该方法分为人工智能模型训练阶段和加密应用流量分类阶段。在人工智能模型训练阶段，将根据有应用类别标签的加密应用字节流序列，训练神经网络中的可学习参数，从而实现自动化的加密应用流量特征提取和加密应用流量分类，并得到训练好的加密流量分类模型。加密应用流量分类阶段，基于训练完成的加密应用流量模型参数，对网络环境中获取到的真实网络流量进行特征提取并完成加密应用流量分类。本发明通过局部‑全局特征注意力机制的加密应用流量建模方法，建立更加鲁棒的分类特征，实现对应用流量更加精准的分类。
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公开(公告)号：CN112215908B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202011086137.5
申请日：2020-10-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种面向压缩域的视频内容比对系统、优化方法、比对方法，旨在为了解决使用全解码信息完成视频内容比对效率不高的问题。本发明比对系统包括：特征学习模块，基于输入视频的多种压缩域信息，分别获取多种模态的特征图；多模态压缩域信息融合模块，对所述特征学习模块输出的多种模态的特征图进行信息融合，得到所述输入视频的融合特征向量；第二模块，配置为获取两个输入视频的融合特征向量的L1距离；分类器为二分类网络，配置为基于所述第二模块输出的L1距离进行比对结果的二分类。本发明可以有效地提取视频内容的高层语义信息，保证了视频内容的比对高速度和高性能。
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公开(公告)号：CN114064470A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111323148.5
申请日：2021-11-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种联盟链重放攻击的测试方法、装置、电子设备及存储介质，该方法通过构建测试程序，将所述测试程序部署到联盟链网络中成为测试服务器节点；通过客户端发送交易请求到所述测试服务器节点以产生一笔交易，并记录交易产生的交易哈希值；通过所述测试服务器节点将所述交易产生的交易数据发送给其他节点，并重放所述交易；在所述联盟链网络中查询历史交易，并检查重放所述交易后的所有交易哈希值，以生成测试结果；根据所述测试结果判定所述联盟链网络是否受到重放攻击的影响，实现了对联盟链网络的加密交易通信进行重放攻击测试，进而检测联盟链网络是否受到重放攻击的影响及其危害程度。
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公开(公告)号：CN113378090A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110445408.X
申请日：2021-04-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/958 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种互联网网站相似度分析方法、装置以及可读存储介质，方法包括：从多个未分类的互联网网站中提取文本特征词；将各个未分类的互联网网站的文本特征词分别输入预先获取到的孪生网络编码工具，得到各个未分类的互联网网站的文本向量序列，其中：所述孪生网络编码工具是从训练好的孪生网络中的输入层至权值共享循环神经网络层进行迁移得到，且所述孪生网络的训练是基于从多个已分类的互联网网站中提取的文本特征词实现；将各个未分类的互联网网站的文本向量序列组成的矩阵进行降维处理得到低维弱相关矩阵；对低维弱相关矩阵进行聚类分析，根据聚类分析结果获取所述多个未分类的互联网网站的相似度情况，从而实现互联网网站相似度分析。
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公开(公告)号：CN113239728A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110375568.1
申请日：2021-04-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种用于互联网视频识别算法加速的方法，适用于视频识别技术领域，具体包括获取视频数据；对所述视频数据进行预处理；将预处理后的视频数据输入优化后的网络模型中；所述优化后的网络模型输出视频分类结果；所述网络模型的优化过程包括残差网络ResNet50模型优化过程和/或TensorRT模型优化过程，残差网络ResNet50模型优化过程包括改变下采样位置、卷积替换、卷积步长替换；TensorRT模型优化过程包括对网络结构进行垂直整合；对网络结构进行水平整合；减少网络结构中的concat层；解析网络结构，将网络结构中无用的输出层消除。本发明对视频具有较高的识别准确度，并且识别的速度更快。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113239727A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110375567.7
申请日：2021-04-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种人物的检测和识别方法，涉及人脸识别技术领域，包括以下步骤：对输入视频进行视频抽帧，得到原始人脸图像；将所述原始人脸图像利用BlazeFace网络结构进行人脸检测，获取目标图像；对所述目标图像用Dlib进行人脸关键点定位，进行人脸对齐，并对所述目标图像的人脸区域进行剪裁，生成训练图像；将所述训练图像利用ResNet50+ArcFace Loss进行人脸识别训练，得到训练好的人脸识别网络；使用所述训练好的人脸识别网络分析待识别的人脸图像，获得识别结果。使用本发明方法可以快速进行人脸检测与人脸识别，保证检测精度的同时提高检测速度。
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公开(公告)号：CN110704713A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910916820.8
申请日：2019-09-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京信息科技大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/955
Abstract: 本发明公开一种基于多数据源的论文数据爬取方法及系统，进行批量关键词论文数据抓取。爬取任务执行前，使用关键词或论文基本信息拼接URL，并将其添加至待抓取队列；执行时，程序分多个子爬取线程，分别从已经经过任务调度算法均衡的多个待爬取队列中取出任务进行源码抓取；执行后，从抓取回的网页源码中解析出所需要的字段，结果存储进数据库中，构建论文数据数据库。相比现有技术，本发明能够提供更高效且全面的论文爬取功能，在服务用户的检索需求时可以快速响应并且将各数据源的查询结果融合展示在用户面前，可以使用户无需对每个数据源的检索结果进行甄别与比对，极大地方便了用户的使用，节约了用户的时间。
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公开(公告)号：CN109756632A
公开(公告)日：2019-05-14
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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公开(公告)号：CN118573598A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411029828.X
申请日：2024-07-30
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出口环境下异常flow日志的识别和纠正方法及系统，涉及数据处理技术，包括：获取以指定字段的形式记录的待识别flow日志；查询具有相同五元组的flow日志的数量；在查询的数量大于第一预设阈值的情况下，对查询到的flow日志计算时间分布间隔的标准差和均值，并确定偏差范围；在所确定的偏范围小于预设偏差阈值的情况下，根据时间戳对查询到的flow日志进行排序，确定是否存在时间间隔大于时间阈值的分割点；若不存在时间间隔大于时间阈值的分割点，删除异常flow日志，将flow日志进行纠正处理。本申请的方法用以对分布式设备生成后的flow日志进行检查识别和纠正，生成准确的flow日志。
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公开(公告)号：CN112235569B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202011086957.4
申请日：2020-10-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
IPC: H04N19/107 , H04N19/109 , H04N19/11 , H04N19/124 , H04N19/139 , H04N19/91 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06T7/207 , G06T7/246
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及了一种基于H264压缩域的快速视频分类方法、系统及装置，旨在解决现有视频分类技术速度慢、模型复杂度高的问题。本发明包括：提取H264标准的视频的I帧、P帧和B帧数据；进行I帧的解码及P帧和B帧的熵解码，获得I帧图像及视频帧之间的运动矢量；分别构建高低时间分辨率模型，并通过时间尺度注意力模块建模不同时间分辨率的特征进行模型融合；基于I帧图像和帧之间的运动矢量，获取四个初步预测分类；进行四个初步预测分类的加权融合，获得最终的预测分类结果。本发明无需进行所有视频帧的全解码，模型参数量小，可以有效提高视频分类速度，并能很好地识别视频中快慢不同的运动信息，实用性更强。
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