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公开(公告)号：CN106161353A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201510149814.6
申请日：2015-03-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 任子行网络技术股份有限公司
CPC classification number: H04L63/0236 , H04L63/0245 , H04L67/025
Abstract: 本发明提供了一种面向宽带网络侧的上网时间管理方法，该方法应用于包括BAS设备和核心路由器的地区的宽带网络中，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、实时采集全量的Radius信令数据及用户业务数据；S2、对所述全量的Radius信令数据及用户业务数据进行过滤，得到Radius信令数据；S3、对所述Radius信令数据进行逐层解码，并提取关键字段信息；S4、将所述关键字段信息存储在数据库中；S5、接收用户下发的宽带上网的管理信息；S6、根据所述管理信息和所述关键字段信息，对宽带用户上网时间进行管理。本发明还提供了对应的系统。实施本发明，操作简单，可直接对使用的宽带帐号进行下线处理，能有效地控制青少年使用宽带上网的时间。
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公开(公告)号：CN105303252A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510657269.1
申请日：2015-10-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 天津神舟通用数据技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于遗传算法的多阶段神经网络模型训练方法，其技术特点是包括以下步骤：对数据进行预处理以消除字段的量纲影响；根据输入层、隐含层、输出层节点数，构建多输入层网络结构；采用遗传算法训练初始权重和阈值；利用迭代算法更新权重；根据迭代次数及模型误差判断是否满足模型终止条件：如果满足，则模型结束，否则重新更新权重。本发明针对过程控制中参数分阶段影响输出的问题，构建一个多阶段神经网络结构，根据遗传算法具有全局搜索的特点，采用其为网络结构选择一组较合理的初始权重，从而尽可能地防止网络训练进行局部极小点，解决了只有一个输入层的神经网络结构无法解决工程控制中具有前后顺序的参数影响产品加工的问题。
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公开(公告)号：CN104869664A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510288493.8
申请日：2015-05-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种移动终端接入方法及移动终端，该方法包括：检测所述移动终端是否接入非蜂窝网络；当检测到所述移动终端接入所述非蜂窝网络时，在所述移动终端上虚拟出一虚拟家庭基站或虚拟家庭演进基站；由所述虚拟家庭基站或虚拟家庭演进基站经家庭基站网关或家庭演进基站网关完成到移动通信核心网的接入。通过上述方式，本发明能够在非蜂窝网络上接入移动通信核心网。
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公开(公告)号：CN104408141A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410717339.3
申请日：2014-12-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30156
Abstract: 本发明公开了一种消冗文件系统及其数据部署方法，系统包括文件系统数据接收模块，数据分块模块，数据块管理模块，数据块存储模块，数据块索引存储模块；本发明通过对乱序的数据块进行了局部分区域排序处理，尽可能早的数据块顺序写入，降低了数据块积压，提前释放了内存，提高了系统的写入性能。对于重复数据删除在NFS共享结合上的应用又深入了一层，使NAS中NFS共享功能的应用场景和应用前景有了进一步的扩大。
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公开(公告)号：CN111538836B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010321249.8
申请日：2020-04-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/951 , G06F40/284 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及一种识别文本类广告中金融广告的方法，其解决了现有广告分析模型无法有效识别金融广告的技术问题，其包括以下步骤：(1)从数据库中获取爬取到的广告文本数据；(2)对步骤(1)的文本数据进行预处理，进行分词以及去除无用信息；(3)将步骤(2)预处理后的文本通过不同的方式表示为计算机可以处理的方式，即文本表示；(4)针对步骤(3)的不同文本表示方式选择合适的分类算法，然后将文本表示的语义信息提炼成类别信息；(5)将步骤(4)中不同文本表示方式表示的分类模型进行整合，获得最终的金融广告识别模型。本发明可广泛应于在文本类广告中识别金融广告的场合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110276680B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201910441730.8
申请日：2019-05-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06Q40/02
Abstract: 本发明公开了一种应用于互联网金融的真实数据获取方法，涉及国家互联网金融监测领域。首先梳理各网贷机构业务的交易明细数据，进行业务评估；各网贷机构在本地存储一份符合标准的数据，并进行自查，将自查的数据接入国家互联网应急中心。然后各网贷机构通过SDK工具包进行埋点，国家互联网应急中心对各网贷机构实时接入的交易明细数据进行正确性验证，并反馈给网贷机构；同时抽取各网贷机构接入的实时交易数据，按出借和借款业务形成数据流，围绕出借人和借款人两个维度生成披露数据。最后国家互联网应急中心对用户开放数据查验，查验反馈窗口。本发明实现对网贷机构实时接入数据的真实性验证以及进行实时、动态监管的目的。
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公开(公告)号：CN108494724B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201810077641.5
申请日：2018-01-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供一种基于多授权机构属性加密算法的云存储加密系统及方法，采用基于多授权机构属性加密算法，利用多个授权机构为用户分发属性密钥，而基于多授权全机构的CP‑ABE算法中，授权机构之间不需要存在联系，在密钥分发过程中实现了去中心化。且多授权机构秘密共享方案中全局验证标识GID，将同一用户的由各个独立的授权机构生成的属性密钥关联到一起，削弱了各个的授权机构之间的联系，增强了系统抵御串谋攻击的能力，防止用户数据泄露，进一步加强了数据的安全性，解决了现有云存储的安全隐患，提高了系统抗共谋攻击能力。
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公开(公告)号：CN112308696A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202010100349.8
申请日：2020-02-18
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及区域金融风险监测领域，具体涉及一种互联网金融企业区域风险测度方法；包括以下步骤，首先确定各种业态各个地区的资金集中度、杠杆率；再确定各种业态各地区资金集中度、杠杆率随时间变化的趋势；然后根据该种业态下行业资金集中度、行业杠杆率确定区域资金集中度及区域杠杆率黄线及红线；最后用弧形图展示各种业态下各地区的资金集中度及杠杆率风险所在风险水平，采用本发明技术方案的风险测度方法，可以对各种互联网金融业态下的各地区集中度、杠杆率随时间变化的趋势予以实时监测。
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公开(公告)号：CN107220347B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201710390490.4
申请日：2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06F16/338 , G06F16/33
Abstract: 本发明公开了一种基于Lucene的支持表达式的自定义相关度排序算法，属于计算机技术领域。所述算法包括：用表达式解析模块对用户输入的表达式进行合法性检查，并转化为系统可以计算的形式；表达式计算模块根据表达式中的参数，在Lucene索引中提取出相应字段进行计算；相关度排序模块对表达式的计算结果进行排序；最后用结果整合模块对各数据节点返回的计算结果进行整合，将最终自定义表达式的排序结果返回给用户。本发明支持多字段间进行表达式计算，并按照其进行排序，优于单纯的文档打分排序机制，而且该发明支持更多的函数计算，且该算法适用于分布式的大数据平台上。
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公开(公告)号：CN111078869A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911083838.0
申请日：2019-11-07
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: G06F16/35 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络对金融网站进行分类的方法及装置，该方法包括：获取多个金融网站的文本数据，并根据各个金融网站的网站类别对各个金融网站设置对应的标记，根据所述多个金融网站的文本数据以及标记得到多组训练数据；通过所述多组训练数据对预置卷积神经网络模型进行迭代训练，得到目标卷积神经网络模型；将待识别金融网站的文本数据转化为待识别词向量，将所述待识别词向量输入所述目标卷积神经网络模型，得到所述待识别金融网站的类别预测结果。通过本发明，以金融网站的文本数据为基础，借助卷积神经网络模型，实现了对金融网站进行细分类的目的，减少了执行网站分类任务时的人工成本。
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