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公开(公告)号：CN114819432A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110065882.X
申请日：2021-01-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明实施例涉及一种企业非法集资风险预测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待进行非法集资风险预测的目标企业的企业数据；对所述企业数据进行特征提取，得到所述目标企业的企业特征；将所述企业特征输入至至少一个已训练的非法集资风险预测模型，得到至少一个所述目标企业非法集资的风险概率；根据至少一个所述目标企业非法集资的风险概率确定所述目标企业是否存在非法集资风险。由此，可以提高对企业非法集资风险进行预测的预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN113076464A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110392387.X
申请日：2021-04-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/953 , G06F16/332 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于重构编码异常检测的多通道网络线索发现方法及装置，该方法步骤如下：步骤一、构建面向暗网、telegram、区块链交易网络的正则化多通道网络并进行节点对齐；步骤二、基于多通道图表征重构的特征表示学习的线索检测：该装置包括：多通道网络构建与对齐模块、多通道图表征重构的特征表示学习的线索检测模块。本发明可实现对暗网、国外主流即时通讯工具等多通道的网络进行监测，实现网络异常发现和内容管控,实现针对不良信息发现，或者一些网络异常行为的发现。
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公开(公告)号：CN111709841A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010357155.6
申请日：2020-04-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本申请公开了一种非法集资的识别方法和装置、存储介质、电子装置。其中，该方法包括：获取第一对象的第一信息，第一信息包括第一对象在多个维度的特征信息，第一对象为存在虚拟资源的收集行为的对象；将第一信息转换为第一向量，第一向量包括多个子向量，多个子向量中的每个子向量用于表示第一信息中的一个维度的特征信息，多个子向量中任意两个子向量表示的特征信息的维度不同；将第一向量输入第一模型，并通过第一模型识别出第一对象的虚拟资源的收集行为是否为非法集资行为，其中，第一模型是使用第二信息进行训练得到的。本申请解决了检测非法集资行为的识别效率较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN110119882A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910296002.2
申请日：2019-04-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种平台风险监控方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取与业务数据对应的风险指数评估模型；从所述业务数据中获取风险点类别信息；利用所述风险指数评估模型，对所述风险点类别信息进行风险评估，得到所述风险点类别信息的风险指数评估结果。该方法可以缓解单靠人力对每个融资平台的风险进行有效监控的难度，达到了提高平台风险监控效率的技术效果。
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公开(公告)号：CN108009807A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201710965814.2
申请日：2017-10-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种比特币交易身份标识方法，包括以下步骤：在比特币网络中部署连接尽可能多的节点的探针节点；挑选比特币网络中的待监测节点；通过探针节点确定该待监测节点的邻居节点；监听并获取比特币网络交易信息及交易传播路径；计算交易传播路径与待监测节点及其邻居节点的匹配值；通过阈值筛选出待监测节点的匹配交易；输出该匹配交易并赋予其IP标签。通过对比特币交易与交易者IP地址的匹配标识，识别交易者的身份，不但具有较高的识别准确率，而且较现有技术开销大幅降低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106095693A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610377594.7
申请日：2016-05-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor： 王啸 , 贺龙涛 , 玄世昌 , 张慧 , 杨武 , 曹首峰 , 苘大鹏 , 周立 , 于贺威 , 王大伟 , 李城龙 , 王秀文 , 卫冰洁 , 李晓倩 , 贺欣 , 袁媛 , 刘培朋 , 朱佳伟 , 刘阳
IPC: G06F12/02
CPC classification number: G06F12/023
Abstract: 本发明针对定长内存池中内存使用率偏低、不能动态调整内存池大小及其他内存管理方案不能很好的预防突发流量造成的内存抖动的问题，提出了一种面向非固定包长的无锁化多链内存管理方法。首先初始化动态可伸缩内存池，即程序初始化两个内存池管理数组，一个为快链的管理数组，另一个为满链和非满链的管理数组；然后初始化三个数组中指向可分配内存的指针为NULL；其次向申请内存的线程或进程提供相应的内存；最后回收线程或进程使用完的内存。
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公开(公告)号：CN104077343A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201310739486.6
申请日：2013-12-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/3033
Abstract: 本发明提供了一种哈希表元素失效删除方法，解决哈希表失效元素及时删除的问题。该方法通过为每个哈希桶提供超时时间Tbucket，为每个关键码提供超时时间Tkey，两个时间粒度进行不同元素插入、查询时，更新每个关键码值Tkey，并将最新访问的关键码值放置到哈希桶最优先访问的位置上，在此过程中，根据哈希桶超时时间Tbucket设定，检查哈希桶上具有相同哈希值的关键码，如果元素超时，即删除失效元素，同时根据哈希桶扫描策略，检查哈希表其他哈希桶元素上的其他关键码值，并删除因超时失效的元素。
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公开(公告)号：CN103473509A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310462544.5
申请日：2013-09-30
Applicant: 清华大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供一种Android平台恶意软件自动检测方法，该Android平台恶意软件自动检测方法包括：S1.设定Android平台的敏感API数据集；S2.对待检测的应用程序进行逆向代码还原，得到该应用程序的逆向代码；S3.根据该敏感API数据集提取该逆向代码中的敏感API和包含网络地址信息的字符串；S4.根据该逆向代码绘制函数调用关系有向图，并根据该函数调用关系图、该提取的敏感API和字符串判断该应用程序是否为恶意软件。本发明能够自动的判断应用程序是否为恶意软件，并提高了Android平台下恶意软件的检测效率。
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公开(公告)号：CN116702022A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310512618.5
申请日：2023-05-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor： 李林 , 李美燕 , 王秀文 , 崔雨涵 , 陈鹏云 , 杨菁林 , 徐丹丹 , 秦韬 , 郭富民 , 刘志丞 , 李娅强 , 曾宣玮 , 张栋 , 王峰 , 李政达 , 李东明 , 秦恺
IPC: G06F18/241 , G06F18/23 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明实施例涉及一种商品分类模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：根据特征提取模型提取商品集合中每个商品的第一特征，得到第一特征集合，所述第一特征用于表征所述商品的商品特征和所述商品对应的企业特征；对所述第一特征集合进行聚类处理，得到多个簇，每个所述簇中包含多个所述第一特征；从每个所述簇中提取多个目标第一特征，得到目标第一特征集合；根据所述目标第一特征集合对第一初始模型进行训练，得到训练好的商品分类模型。由此，可以实现通过商品特征和企业特征结合进行分类模型的训练，提高了分类的准确度，且对训练的特征进行了筛选，提高模型训练效率。
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公开(公告)号：CN115827871A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211690035.3
申请日：2022-12-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 长城计算机软件与系统有限公司
IPC: G06F16/35 , G06N3/08 , G06F18/241 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种互联网企业分类的方法和装置，其中该方法包括：S1：获取互联网企业的多维度数据，并对所述多维度数据预处理以生成长文本数据；S2：将所述长文本数据输入基于Transformer编码器的Bert网络模型进行处理；S3：将经过处理后的数据送入分类器来对所述互联网企业进行分类。本发明的方案基于在Transformer架构的深度神经网络中进行自动特征组合学习，能够对互联网企业准确进行行业分类，并能够极大提升互联网企业行业分类的准确率。本发明的方案能够快速将海量企业多维度信息进行识别，无需人工干预。本发明的方案基于大语料预训练模型加下游任务微调的方案能灵活应用在不同场景中海量企业的快速分类。
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