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公开(公告)号：CN110766091B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN201911049749.4
申请日：2019-10-31
Applicant: 上海观安信息技术股份有限公司
Abstract: 团伙。本发明实施例提供了一种套路贷团伙的识别方法及系统，方法包括：1)、获取套路贷运行过程中涉及到的特征数据；2)、将特征数据中包含的关键词作为节点，根据各个节点间的关系构建包括各个节点的关系图；3)、将关系图中的节点中的非人物节点收缩至对应于非人物节点的人物节点中；4)、根据各个人物节点之间边的类型确定边的权重的大小，将关系图划分为若干个节点集；5)、针对每一个节点集，将节点集与预先确定的套路贷犯罪分子的数据的重合程度，获取节点集中的节点为套路贷团伙成员的概率，并将概率大于预设阈值的节点集对应的人物作为套路
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公开(公告)号：CN111754338B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202010615836.8
申请日：2020-06-30
Applicant: 上海观安信息技术股份有限公司
IPC: G06F17/00 , G06Q40/02 , G06F16/951 , G06F16/958
Abstract: 伙，兼顾了套路贷网站识别的广度和深度。本发明公开了一种套路贷团伙识别方法及系统，包括构建套路贷网站识别模型；根据套路贷网站黑名单库，获取套路贷网站的主要特征，并利用网络爬虫技术，爬取更多疑似套路贷网站的页面内容，并通过所述的套路贷网站识别模型进行识别，然后将识别为套路贷网站放入黑名单库中，得到新的黑名单库；针对新的黑名单库，通过套路贷网站的特征数据构建关系图，计算出每个特征节点所在的连通子图以及连通子图的节点数，最终识别团伙。本发明结合犯罪分子即贷款网站层面构建特征，挖掘潜在套路贷网站，并(56)对比文件冯胥睿瑞;刘嘉勇;程芃森.基于特征提取的恶意软件行为及能力分析方法研究.信息网络安全.2019,(12),78-84.杨奎河;刘智鹏.基于BERT-BiLSTM的短文本情感分析.信息通信.2020,(06),86-87.王庆广等.基于爬虫的有害网站发现与判别系统的实现《.信息网络安全》.2012,(第08期),
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公开(公告)号：CN111754337B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202010610974.7
申请日：2020-06-30
Applicant: 上海观安信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种信用卡养卡套现团体识别方法及系统，本发明依托于完善的银行、运营商及公安机关数据，使用均值移动聚类算法(MSC)识别出存在信用卡养卡套现的用户及作案人员，并通过知识图谱强大的特征挖掘能力找出与其关联的关键成员、重要成员，从而挖掘出犯罪团伙。本发明为银行及公安部门进行信用卡养卡套现犯罪活动的侦查提供了一个具有指导性和实践性的方案，为打击犯罪活动提供了有力的线索和证据，有利于信用卡行业的健康发展，并能在一定程度上遏制“洗钱”等不法行为的来源。(56)对比文件杨静等.基于聚类分析检索团伙多起犯罪的迭代算法《.计算机与现代化》.2013,(第01期),张芸芸等.基于Neo4j图谱的信用卡欺诈检测《.信息与电脑(理论版)》.2018,(第21期),凡友荣等.基于知识图谱的电信欺诈通联特征挖掘方法《.计算机应用与软件》.2019,第36卷(第11期),Omar Alonso.Social Knowledge GraphExplorer《.Proceedings of Proceedings ofthe 42nd International》.2019,Rutu Shukla等.A Survey Paper on MeanShift Algorithm to《.Second InternationalConference on Smart Systems and InventiveTechnology (ICSSIT 2019)》.2020,
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公开(公告)号：CN117272081A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311456556.7
申请日：2023-11-02
Applicant: 上海观安信息技术股份有限公司
Inventor： 殷钱安
Abstract: 本发明公开了基于日志记录的异常行为组合识别方法及系统，方法包括：提取系统操作日志数据；以预处理后的日志数据的账号为分析对象，生成账号维度的标签sessionID；根据标签sessionID利用时序聚类算法对日志数据进行聚类，生成标签clusterID；标签sessionID和标签clusterID进行标签字段拼接得到簇标签label；利用广义序列模式挖掘算法筛选出频繁项集，添加到行为知识库；将待分析的行为组合在行为知识库中进行匹配，进行异常行为识别；本发明的优点在于：可以在每个簇内使用序列模式挖掘技术来发现在特定上下文下频繁出现的模式，避免误判，序列识别准确性高。
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公开(公告)号：CN111814436B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202010731634.X
申请日：2020-07-27
Applicant: 上海观安信息技术股份有限公司
IPC: G06F40/151 , G06F40/216 , H04L67/02 , H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种基于互信息和熵的用户行为序列检测方法，基于web系统操作日志数据，根据用户行为序列，通过互信息及熵获得专业行为序列库，再通过行为序列的波动检测疑似异常用户的过程，一方面，该方法是一种无监督的方法，适应性较强，不需要业务经验，能够很快获得网站的专有行为序列库；另一方面，通过比较两个周期内行为序列库中行为序列的波动，从异常检测的目的出发，能够快速定位包含“未登录”或“热度”过高的行为序列的疑似异常用户，准确率较高，适应性、时效性较强，灵活性较高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111666414B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202010537941.4
申请日：2020-06-12
Applicant: 上海观安信息技术股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F18/214 , G06F40/151 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种敏感数据检测云服务的方法及云服务平台，包括以下步骤：S01.企业上传训练样本，通过服务方开放的数据接口，企业将训练样本上传到服务方；S02.服务方使用训练样本进行模型训练，得到Bert+BiLSTM分类模型；S03.服务方使用Bert+BiLSTM分类模型对互联网文档进行预测，得到预测结果；S04.服务方将预测结果中的疑似文档返回给企业。本发明使用云服务的形式为企业提供敏感数据检测服务，降低企业获得服务的成本和门槛，避免重复投资；使得大中小型企业均可通过该服务获得相同标准的检测服务，整体提高网络数据的安全性，具有重大社会意义。
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公开(公告)号：CN111401067B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202010192602.7
申请日：2020-03-18
Applicant: 上海观安信息技术股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F40/295 , G06F16/35 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/08 , H04L9/40
Abstract: 本发明提供了一种蜜罐仿真数据的生成方法及装置，所述方法包括：获取由原始数据组成的第一数据集和第二数据集，并获取对所述第一数据集中包含的各条原始数据进行实体标注的结果，其中，所述实体标注内容包括：姓名、职业、岗位中的一种或组合；使用实体标注后的第一数据集训练预设的深度学习模型，并利用训练后的深度学习模型对所述第二数据集进行实体标注，其中，所述深度学习模型包括：双向长短记忆网络‑条件随机场算法；利用第二数据集中各条数据的标注替换第一数据集中的标注内容，得到蜜罐仿真数据。应用本发明实施例，提高了蜜罐系统的仿真欺骗效果。
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公开(公告)号：CN116401478A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310218929.0
申请日：2023-03-07
Applicant: 上海观安信息技术股份有限公司
IPC: G06F16/955 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供一种基于URL的API资产归并方法及系统，方法包括：获取主机访问记录日志数据；基于访问记录日志数据，提取URL，使用特定分隔符，对URI进行切分，形成词集合数组；根据词集合数据，按顺序，将两两词作为关系，词为节点，构建词关系图，计算词的出度、入度；根据前述步骤得到的出度、入度，通过指定阈值，选取出度或入度小于指定阈值的词；基于前述步骤得到的词，筛选出含有对应词URI，利用minhash计算出全量URI里面相似度较高URI；基于前述步骤选取的URI,计算选取对应词的支持度，如支持度小于指定阈值，则将该词替换成通配字符串，实现API规范化。本发明解决了API资产列表庞大、对人工操作经验依赖程度高的技术问题。
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公开(公告)号：CN111752729B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202010623557.6
申请日：2020-06-30
Applicant: 上海观安信息技术股份有限公司
IPC: G06F9/54 , G06F16/2458 , G06F16/28 , H04L67/02
Abstract: 本发明提供了一种构建三层关联关系模型的方法，包括以下步骤：S1：提取记录用户访问情况的日志，并进行预处理；S2：对HTTP日志提取主体对象，得到HTTP请求，对HTTP请求和SQL日志中的SQL语句进行分解，并对分解后的HTTP请求和SQL语句分别进行匹配，存储匹配后的结构和参数；S3：基于时间顺序为每个HTTP请求结构匹配其后一段时间内发生的所有SQL结构，得到和序列；S4：基于关联规则算法计算得到HTTP请求和SQL语句的关联关系模型。本发明还提供了基于三层关联模型进行三层关系识别的方法。本发明的优点在于：基于时间序列和特征匹配构造关联关系模型；在统计的基础上挖掘请求和SQL的关系，提高识别的准确率；利用构建的模型对新的数据进行识别，时效性和准确性比较高。
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公开(公告)号：CN116070206A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310313397.9
申请日：2023-03-28
Applicant: 上海观安信息技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种异常行为检测方法、系统、电子设备及存储介质，涉及大数据安全用户实体行为分析技术领域。该方法基于操作日志数据，创建行为会话，提取行为会话特征数据；基于行为会话特征数据训练得到行为序列算法模型；使用包含行为序列算法模型和统计算法模型的联合算法模型对待检测数据进行联合异常检测，生成异常检测结果；展示异常检测结果。本申请实施例通过行为会话的引入，加速了行为会话特征数据的提取，提升了行为序列算法模型训练和检测的速度；并且通过联合算法模型，不仅可以追踪异常行为轨迹，还可以从统计特征上面抓取异常行为，两者共同印证，大大提升了检测结果的准确率，且具有良好的解释性。
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