公开(公告)号：CN116208399A

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202310125438.1

申请日：2023-02-17

申请人： 中国电子科技集团公司电子科学研究院

发明人： 郭庆浪 ,  李阳阳 ,  梁生霖 ,  廖勇

IPC分类号： H04L9/40 ,  H04L41/16 ,  H04L41/14

摘要： 本申请公开了一种基于元图的网络恶意行为检测方法及设备，包括：获取所需的用户数据；将所述用户数据输入训练完成的网络恶意行为检测模型，以通过所述网络恶意行为检测模型输出检测结果，其中所述网络恶意行为检测模型包括：社交网络图构建单元、元图卷积递归网络模型、元学习回归图神经网络模型和元图强化学习框架，基于所述元图卷积递归网络模型、所述元学习回归图神经网络模型和所述元图强化学习框架共同输出检测结果。本申请实施例将元图卷积递归网络与元学习回归图神经网络模型相结合，共同实现对水军行为的检测，提高对水军发文行为检测的准确率和效率。

公开(公告)号：CN113268782B

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202110442722.2

申请日：2021-04-23

申请人： 中国电子科技集团公司电子科学研究院 ,  深圳市网联安瑞网络科技有限公司

发明人： 李阳阳 ,  刘弋锋 ,  武文翰 ,  金昊 ,  郭庆浪 ,  杨智钦 ,  彭浩 ,  杨阳朝 ,  石珺

IPC分类号： G06F21/73 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于图神经网络的机器账号识别及伪装对抗方法，本发明是基于图神经网络的机器账号识别是通过网络模型，学习到每一个用户节点的嵌入表示，在用户节点嵌入中将用户节点和其邻居节点之间的交互关系融合表示，在检测机器账号时，用户节点的嵌入表示中包含该用户节点和其他用户节点交互的丰富信息，所以基于该嵌入表示可以非常准确地达到检测目的，从而最终提高机器账号检测的准确率。

公开(公告)号：CN117112771A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202211597655.2

申请日：2022-12-14

申请人： 中国电子科技集团公司电子科学研究院

发明人： 郭庆浪 ,  梁生霖 ,  廖勇 ,  林晖

IPC分类号： G06F16/335 ,  G06F16/35 ,  G06F40/284 ,  G06N3/0464 ,  G06Q50/18 ,  G06Q50/26

摘要： 本发明提出了一种矛盾纠纷案事件的研判方法及装置，方法包括：获取纠纷信息并进行分类；将案件信息去重；基于Text‑CNN，对案件库中的案件进行处理；通过前述步骤构建得到的同人同类矛盾纠纷高频案件库与高危案件特征库进行对比，构建高频高危案件库并推送至用户。相较于现有技术，本发明实时具有精准挖掘案件类型和特征能力，满足业务人员处理案事件高实时性的要求；本发明通过建立一种矛盾纠纷案事件智能研判方法，即高频类矛盾纠纷挖掘模型和高危类矛盾纠纷挖掘模型，能够自动筛查出长期未解决的矛盾纠纷事件和可能升级为案件的高危矛盾纠纷事件。

公开(公告)号：CN113268782A

公开(公告)日：2021-08-17

申请号：CN202110442722.2

申请日：2021-04-23

申请人： 中国电子科技集团公司电子科学研究院 ,  深圳市网联安瑞网络科技有限公司

发明人： 李阳阳 ,  刘弋锋 ,  武文翰 ,  金昊 ,  郭庆浪 ,  杨智钦 ,  彭浩 ,  杨阳朝 ,  石珺

IPC分类号： G06F21/73 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于图神经网络的机器账号识别及伪装对抗方法，本发明是基于图神经网络的机器账号识别是通过网络模型，学习到每一个用户节点的嵌入表示，在用户节点嵌入中将用户节点和其邻居节点之间的交互关系融合表示，在检测机器账号时，用户节点的嵌入表示中包含该用户节点和其他用户节点交互的丰富信息，所以基于该嵌入表示可以非常准确地达到检测目的，从而最终提高机器账号检测的准确率。

公开(公告)号：CN112861967B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202110168649.4

申请日：2021-02-07

申请人： 中国电子科技集团公司电子科学研究院 ,  深圳市网联安瑞网络科技有限公司

发明人： 李阳阳 ,  刘弋锋 ,  武文翰 ,  金昊 ,  郭庆浪 ,  曹银浩 ,  彭浩 ,  杨阳朝 ,  石珺

IPC分类号： G06F18/2415 ,  G06F18/22 ,  G06Q50/00 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于异构图神经网络的社交网络异常用户检测方法及设备，基于异构图神经网络的社交网络异常用户检测方法，包括：针对社交网络收集用户信息，并对收集到的用户信息进行特征提取；基于提取的特征，构建基于社交网络的异构信息网络，并利用社交网络的关系属性设计相应的元路径和元图；基于异构信息网络、元路径和元图，根据用户之间的亲密度和相似度，确定用户在社交网络中的表示；基于用户在社交网络中的表示，检测用户类型，以确定异常用户。本发明整合了丰富的用户特征，基于真实的社交场景汇总用户信息形成了两个视角，即用户亲密程度和关系类型，模型具有出色的性能，在准确度和F1值上都表现较好。

公开(公告)号：CN112861967A

公开(公告)日：2021-05-28

申请号：CN202110168649.4

申请日：2021-02-07

申请人： 中国电子科技集团公司电子科学研究院 ,  深圳市网联安瑞网络科技有限公司

发明人： 李阳阳 ,  刘弋锋 ,  武文翰 ,  金昊 ,  郭庆浪 ,  曹银浩 ,  彭浩 ,  杨阳朝 ,  石珺

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/00

摘要： 本发明公开了一种基于异构图神经网络的社交网络异常用户检测方法及设备，基于异构图神经网络的社交网络异常用户检测方法，包括：针对社交网络收集用户信息，并对收集到的用户信息进行特征提取；基于提取的特征，构建基于社交网络的异构信息网络，并利用社交网络的关系属性设计相应的元路径和元图；基于异构信息网络、元路径和元图，根据用户之间的亲密度和相似度，确定用户在社交网络中的表示；基于用户在社交网络中的表示，检测用户类型，以确定异常用户。本发明整合了丰富的用户特征，基于真实的社交场景汇总用户信息形成了两个视角，即用户亲密程度和关系类型，模型具有出色的性能，在准确度和F1值上都表现较好。