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公开(公告)号：CN114579805B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210195639.4
申请日：2022-03-01
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06F16/783 , G06F16/78 , G06F16/71 , G06V20/40 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于注意力机制的卷积神经网络相似视频检索方法包括：检索视频的关键帧抽取，使用块结构思想代替连续结构思想。视频关键帧图像处理，引入去纯色算法和增强图像整体与局部特征。关键帧特征提取，使用改进的ResNet‑50对关键帧特征提取。检索视频关键帧特征相似检索，引入Faiss检索。帧间结果后处理，引入矫正机和Softmax机制。本发明主要解决了大规模相似视频检索的时间与精度问题，在不降低精度的同时有效的降低了检索时长，大幅度的提升了视频的检索性能。
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公开(公告)号：CN115226155A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210791759.0
申请日：2022-07-05
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明是一种移动通信基站和核心网间透明数据注入设备及方法，属于移动通信技术领域。本发明设备包括网络拓扑分析模块以及中间设备；中间设备上设置模拟基站模块、模拟核心网模块和信令数据修改构造模块。本发明方法首先采集网卡上的流量数据，获取合适的网络拓扑结构；然后构建中间系统，对于基站模拟核心网功能，对于核心网模拟基站功能，向核心网注入数据时，修改协议字段，按规则重新编码，构造新数据包，将数据注入到基站和核心网之间。数据注入后，对核心网和移动通信基站间的原始通信无任何影响。本发明同时满足了移动通信基站和核心网的通信要求，实现技术难度适中，注入效率高，极大节省了成本，能满足多种场景需求。
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公开(公告)号：CN114565878A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210195633.7
申请日：2022-03-01
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/22 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种支持类别可配置的视频标志物检测方法，属于视频数据分析领域。本发明将目标视频标志物进行标志物特征提取，对提取的目标视频标志物特征构建特征索引文件。对待检测的视频进行标志物的目标检测与定位，将检测出的视频标志物进行特征提取，对检测出的视频标志物特征与构建的目标视频标志物特征索引文件进行特征匹配，通过特征匹配后的距离阈值判断检测出的视频标志物是否为目标视频标志物。本发明采用对视频标志物智能检测的审核方式代替了人工视频审核方式，解决了现有的违规视频审核方式的自动化程度低，过分依赖人工等技术问题。有效的提高了视频审核的效率，降低了视频审核的人力物力的成本。
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公开(公告)号：CN109739515B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201811635956.3
申请日：2018-12-29
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种应用于互联网移动应用基础数据上报方法，属于移动终端技术领域。本发明通过对移动应用商店的原生移动应用数据进行整理，在管理侧制定出移动应用基础数据上报接口和移动应用数据更新接口，移动应用商店通过调用相应的接口将移动应用基础信息或变更信息上报给管理侧系统，管理侧系统对数据进行核验，将核验结果返回给移动应用商店，实现APP上架或更新。本发明实现了一种规范的移动应用上报接口和更新接口，保证了用户使用应用软件的安全性，同时管理侧系统收集到所有应用商店的移动应用基础数据，可进一步对移动应用基础数据进行计算、分析和统计。
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公开(公告)号：CN108874971B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201810582832.7
申请日：2018-06-07
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种应用于海量标签化实体数据存储的工具和方法，属于海量数据存储、标签数据存储领域。该工具包括标签元数据模块、实体标签数据模块和统一存取API模块。用户输入用户名密码和请求，统一存取API模块根据用户名和密码，访问标签元数据模块并读取标签的元数据，按用户请求对元数据进行包装，转换成数据层的数据格式，传输到数据层的对应接口对标签数据执行操作，实体标签数据模块根据统一存取API模块发出的请求执行相应的操作，并对数据做持久化处理。同时实体标签数据模块将处理结果返回给统一存取API模块，统一存取API模块将数据进行包装按照规定格式返回到工具界面。本发明具有高针对性，可扩展性及持久性，支撑更高层次的业务需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108833525B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201810582418.6
申请日：2018-06-07
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
Abstract: 本发明提供了一种基于Fiddler的HTTPS流量内容的审计方法，涉及计算机技术领域。该方法首先在局域网、企业的出口网关处安装Fiddler软件；启动Fiddler软件，生成根CA证书，并分发至局域网和企业内部的机器，使之信任；局域网和企业内部的机器的代理服务设置为部署Fiddler的服务器的IP，端口为8888；启动Fiddler并打开HTTPS协议数据的捕获开关，Fiddler底层启动捕包处理流程，捕获网卡上所有数据包。编写处理插件代码并编译为dll文件，对实时捕获的HTTPS协议数据包的请求包和返回包提取字段并保存；编写HTTPS正则匹配模块的代码并编译为exe文件，对data目录中保存的文本文件进行正则匹配，生成日志。本发明以一种最小代价、灵活部署，满足对局域网、企业内部中小客户的HTTPS流量内容的审计要求。
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公开(公告)号：CN112685419A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011622773.5
申请日：2020-12-31
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/23 , G06F16/2458 , G06F16/27 , G06F9/54
Abstract: 本发明公开了一种可保持janusGraph实时数据一致性的高效并行加载方法，属于分布式图数据库领域，首先构建分布式结构；创建两个空的分布式队列；然后，实时接收数据并解析后存入队列一中；数据处理模块逐条取出，调用分布式索引模块中存在对应ID的数据加载到图数据库中，并将无法调用ID的点的唯一标志存入队列二中，点处理模块判断能否获取各标志对应的ID，如果能，则继续获取下一个进行判断；否则，将各标志加载到图数据库中，并产生对应的ID；同时将S与ID的对应关系保存；集群管理模块找寻主节点，并对各子节点分发任务，各子节点并行处理各自的分布式队列分区中的数据。本发明保证数据一致性的同时提高实时数据的并行加载。
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公开(公告)号：CN112685032A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011628408.5
申请日：2020-12-31
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于spring boot框架的动态api可视化生成方法，属于信息处理领域，首先，通过可视化界面配置数据源和注册api接口，然后，通过选择已配置的某数据源，逐个选择数据源中的各数据表，通过数据表中的字段类型配置输入参数及计算公式，根据数据表中的字段配置输出参数，同时填写api名称和自定义api地址。最后，调用api接口，通过spring boot拦截器获取请求的api地址及请求参数，并获取请求数据源的输入参数及计算公式、输出参数，判断是否与自定义api中的各参数匹配，将匹配的输入参数及计算公式、输出参数拼接出查询语句到相对应的数据源中查询，并返回json格式的数据给请求端。本发明动态生成api接口，供前端页面或外部程序调用，大大减少重复性工作。
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公开(公告)号：CN112667747A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011634276.7
申请日：2020-12-31
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明是一种支持自定义插件的动态配置多数据库分布式持久化方法，对多数据库引擎的海量数据存储提供自动化、可配置、统一化的高效数据接入。本发明方法包括：搭建包含多种存储引擎、配置生成工具loadtool、数据持久化工具Pasca、Zookeeper和Kafka集群的数据平台；loadtool实现自动化配置，上传配置文件到Zookeeper；Pasca监控Zookeeper以动态更新配置；将接入的实时数据或离线数据发往Kafka集群，Pasca启动数据持久化通道，对接入的数据持久化。本发明具有自动化、动态配置、统一化优点，能方便的简单、灵活、高效的持久化数据，充分利用大数据集群的存储和计算资源。
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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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