公开(公告)号：CN113672963A

公开(公告)日：2021-11-19

申请号：CN202111002320.7

申请日：2021-08-30

申请人： 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

发明人： 佟玲玲 ,  时磊 ,  段东圣 ,  井雅琪 ,  段运强 ,  任博雅 ,  周强 ,  赵天夫 ,  傅强 ,  蔡琳 ,  阿曼太 ,  梁彧 ,  马寒军 ,  田野 ,  王杰 ,  杨满智 ,  金红 ,  陈晓光

IPC分类号： G06F21/60

摘要： 本申请实施例公开了一种基于彩虹表的匹配方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：获取移动应用的目标数据；其中，所述目标数据用于表征加密后的移动应用数据；所述目标数据包括文本数据、图片数据、语音数据以及视频数据中的至少一种；所述移动应用用于表征采用端对端通讯方式的应用；利用预先配置的彩虹表，对所述目标数据进行匹配，获得目标关键词；其中，所述彩虹表中包括关键词链表的初始关键词和结束关键词，用于破解加密关键词。本技术方案，能够支持移动应用关键词匹配，并且不需要解密移动应用通信信息内容，保护了用户隐私。且对移动应用匹配具备快速部署的优势。

公开(公告)号：CN110879856A

公开(公告)日：2020-03-13

申请号：CN201911180128.X

申请日：2019-11-27

申请人： 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

发明人： 李扬曦 ,  佟玲玲 ,  井雅琪 ,  曹亚男 ,  任博雅 ,  胡燕林 ,  时磊 ,  段东圣 ,  刘权

IPC分类号： G06F16/901 ,  G06F16/906 ,  G06F16/909 ,  G06K9/62 ,  G06Q50/00

摘要： 本发明公开了一种基于多特征融合的社交群体分类方法及系统。本方法为：1)对一目标社交群体的数据集，对该数据集中各用户的轨迹数据进行预处理，去除噪声并对缺失位置信息进行插值；2)使用频繁序列挖掘算法从各用户轨迹数据中挖掘对应用户的轨迹模式，再将用户的轨迹模式看作时序序列，采用LSTM对该时间序列进行编码，得到用户的轨迹编码；3)根据所述社交关系生成一图网络，将所述社交关系投影到低维空间，学习得到各用户的嵌入表示；4)将每一用户的轨迹编码和对应用户的嵌入表示结合输入softmax层，确定各用户的类别，实现对该目标社交群体的分类。本发明大大提升了群体分类的精度。

公开(公告)号：CN110610230A

公开(公告)日：2019-12-24

申请号：CN201910698120.6

申请日：2019-07-31

申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心

发明人： 段运强 ,  井雅琪 ,  李扬曦 ,  刘雨帆 ,  张翠 ,  任博雅 ,  时磊 ,  胡燕林 ,  郭承禹 ,  佟玲玲 ,  段东圣 ,  张迎雪 ,  原春锋 ,  李兵

IPC分类号： G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62 ,  G06K9/00

摘要： 本发明公开了一种台标检测方法、装置及可读存储介质，该方法包括如下步骤：获取台标数据集，并对所述台标数据集进行分组获得台标训练集；构建多损失融合的孪生神经网络，并基于所述台标训练集对所构建的多损失融合的孪生神经网络进行训练获得训练后的多损失融合的孪生神经网络；通过所述训练后的多损失融合的孪生神经网络对待测台标进行检测。本发明方法通过构建孪生神经网络框架，很好地消除了样本数量不足对训练网络带来的影响，可以更好地检测未知的新的种类的敏感台标。

公开(公告)号：CN109471932A

公开(公告)日：2019-03-15

申请号：CN201811415780.0

申请日：2018-11-26

申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心

发明人： 段东圣 ,  杜翠兰 ,  李扬曦 ,  佟玲玲 ,  井雅琪 ,  程光 ,  张琳 ,  任博雅 ,  李鹏霄

IPC分类号： G06F16/332 ,  G06F16/35 ,  G06F17/27 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于学习模型的谣言检测方法、系统及存储介质，其中检测方法包括：构建新闻语料库；构建博文语料库；对新闻语料库中的数据进行模型训练，获得第一分类器模型；对博文语料库中的数据进行特征提取，获得训练特征，利用训练特征进行模型训练获得第二分类器模型；利用第一分类器模型和第二分类器模型对社交平台中的博文数据进行谣言检测。本发明通过对新闻数据中的谣言和非谣言数据进行采集构建新闻语料库，再进行模型训练获得第一训练模型；再对社交平台中的谣言和非谣言数据进行采集构建博文语料库，再进行模型训练获得第二训练模型，最后利用两个训练模型对社交平台中的数据进行谣言检测，使最终的检测结果更加准确可靠。

公开(公告)号：CN104361037B

公开(公告)日：2017-12-19

申请号：CN201410591807.7

申请日：2014-10-29

申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心

发明人： 杜翠兰 ,  李鹏霄 ,  孙旷怡 ,  刘晓辉 ,  赵淳璐 ,  翟羽佳 ,  段东圣 ,  杨博 ,  钮艳

IPC分类号： G06F17/30 ,  G06F17/27

摘要： 本发明公开了一种微博分类方法及装置。该方法包括：步骤1，对训练语料集合进行预处理，对预处理后的训练语料进行分词，获取候选特征，并对候选特征进行权重计算，根据权重计算结果进行特征选择，获取最终的分类特征；步骤2，根据最终的分类特征，采用贝叶斯分类器进行模型训练，获取分类模型；步骤3，采用贝叶斯分类器根据分类模型对微博文档进行分类。借助于本发明的技术方案，提高了分类的召回率与准确率。

公开(公告)号：CN106201441A

公开(公告)日：2016-12-07

申请号：CN201610539099.1

申请日：2016-07-08

申请人： 汉柏科技有限公司 ,  国家计算机网络与信息安全管理中心

发明人： 李鹏霄 ,  李鹏 ,  赵淳璐 ,  段东圣 ,  查奇文 ,  项菲 ,  程光 ,  刘晓辉

IPC分类号： G06F9/30 ,  G06F9/50

CPC分类号： G06F9/30 ,  G06F9/5027 ,  G06F9/5044 ,  G06F9/505

摘要： 本发明实施例公开一种网络设备中CPU利用率的获取方法及装置。所述方法包括：获取在预设时间段内CPU执行完整的工作循环的循环次数，以及在所述循环次数内、在报文处理流程中未接收到报文的空转次数；获取所述非报文处理流程对应的第一权重值和所述报文处理流程对应的第二权重值；根据所述循环次数、所述空转次数、所述第一权重值和所述第二权重值，获取CPU利用率。所述装置用于执行所述方法。本发明实施例提供的方法，可准确地获取到网络设备中的CPU利用率。

公开(公告)号：CN105912716A

公开(公告)日：2016-08-31

申请号：CN201610285420.8

申请日：2016-04-29

申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心

发明人： 佟玲玲 ,  杜翠兰 ,  钮艳 ,  李鹏霄 ,  易立 ,  段东圣 ,  查奇文 ,  刘晓辉 ,  柳毅

IPC分类号： G06F17/30 ,  G06K9/62

摘要： 本发明公开了一种短文本分类方法及装置。该方法包括：对待分类的短文本进行分词预处理，并获取分词得到的每个词语的扩展词；根据预先构建的词项集获取每个词语及其扩展词的权重值；根据权重值，利用多个类别SVM分类模型获取短文本所属每个类别的概率；根据预设的概率分类模型确定短文本的所属类别。本发明所提供的短分本分类方法，克服了短文本特征稀疏的问题，有效降低采用多分类模型的复杂度，更符合实际应用。

公开(公告)号：CN118709688A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410746400.0

申请日：2024-06-11

申请人： 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

发明人： 段运强 ,  井雅琪 ,  侯炜 ,  吕东 ,  段荣昌 ,  段东圣 ,  佟玲玲 ,  曹亚男 ,  尚燕敏 ,  任博雅 ,  李鹏霄 ,  尹鹏飞

IPC分类号： G06F40/295 ,  G06F40/242 ,  G06N5/04 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/082

摘要： 本发明公开一种基于问答机制的文本变体词识别方法、装置及设备，属于文本信息识别领域。所述方法包括：构建变体词库，并通过汉字的字形和拼音的分别编码对所述变体词库进行数据增强；在数据增强后的变体词库上训练一变体词推理模型，所述变体词推理模型的网络结构包括：一语言表征模型和两个独立的全连接层；将问答模板与文本内容相连接后输入所述变体词推理模型，得到文本内容中变体词的起始位置概率和结束位置概率；基于变体词的起始位置概率和结束位置概率确定变体词的确切边界，得到文本内容中变体词的识别结果。本发明不仅能够提高变体词识别的准确性，还能够有效地降低模型的维护成本，增强其在实际应用中的适应性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN118708728A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410746389.8

申请日：2024-06-11

申请人： 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

发明人： 段运强 ,  井雅琪 ,  段荣昌 ,  侯炜 ,  吕东 ,  佟玲玲 ,  段东圣 ,  曹亚男 ,  尚燕敏 ,  任博雅 ,  李鹏霄 ,  尹鹏飞

IPC分类号： G06F16/36 ,  G06F16/33 ,  G06N5/04 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于难度序列推理的篇章级事件论元抽取方法及系统，属于文本信息抽取领域。本发明根据文档上下文选择对应的提示学习模板，对上下文和提示学习模板进行编码，得到上下文表示和提示表示，该提示表示包含论元角色的向量表示；根据每个论元角色的向量表示计算每个论元角色的预测困难分数，根据预测困难份数对论元角色进行排序，得到预测的推理路径；按照预测的推理路径的顺序进行信息推理，得到每个论元角色的推理概率分布；根据得到的每个论元角色的推理概率分布，预测每个论元角色的位置并抽取论元。本发明能够利用简单论元的信息来帮助抽取困难的论元。

公开(公告)号：CN114943073B

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202210380497.9

申请日：2022-04-12

申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 ,  北京赋乐科技有限公司

发明人： 段运强 ,  佟玲玲 ,  井雅琪 ,  谢东岳 ,  邓泽骏 ,  段东圣 ,  任博雅 ,  时磊 ,  侯炜 ,  王红兵 ,  吕东

IPC分类号： G06F21/46 ,  G06F21/60 ,  G06F18/214 ,  G06F18/20 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/126 ,  G06N7/01

摘要： 本公开的实施例提供了加密流量的通用对称加密协议脱壳方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取加密协议的流量；基于预设的密码字典，通过马尔科夫‑GEP模型生成新的密码字典；基于加密协议密码字符组合规律，对所述新的密码字典中的密码进行规约；基于规约后的新的密码字典和传统的解密脱壳方法，构建对称加密协议脱壳模型；将所述加密协议的流量，输入至所述对称加密协议脱壳模型，完成脱壳。提高了脱壳准确度，使得脱壳更加高效。