公开(公告)号：CN105468677B

公开(公告)日：2019-11-19

申请号：CN201510781245.7

申请日：2015-11-13

申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心

发明人： 吕雁飞 ,  王树鹏 ,  张鸿 ,  丁煜 ,  樊冬进 ,  肖东方 ,  郑亚松 ,  周晓阳 ,  何慧虹 ,  史亮

IPC分类号： G06F16/35 ,  G06F16/36

摘要： 本发明提供一种基于图结构的日志聚类方法，包括，基于文本分词、向量相似度以及最大连通子图对日志进行聚类，获取特征库；并根据特征库中的类别特征对海量日志进行类别标记；该方法无需人工指定聚类数目，自动识别海量日志中最合适的类别数目；另外，该方法可对日志进行精准分类，为海量日志数据挖掘奠定了基础。

公开(公告)号：CN108090188B

公开(公告)日：2021-05-07

申请号：CN201711367377.0

申请日：2017-12-18

申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心

发明人： 丁煜 ,  李超 ,  罗龙楷 ,  马雪 ,  陈思 ,  毕慧 ,  郭承青 ,  郑彩娟 ,  于淼 ,  王中华

IPC分类号： G06F16/2458

摘要： 本发明公开了一种基于海量数据分析挖掘CDN域名的可靠有效的方法，属于网络信技术领域。该方法首先对初始的URL信息进行URL解码，然后对解码后的URL进行HOST域名提取和正确性验证；对获取的数据进行HOST域名提取，过滤掉脏数据和数值型HOST域名；设置CDN服务IP个数的阈值M和HOST域名对应不重复的服务IP个数的阈值N；对成功提取HOST域名的数据，基于服务IP个数、不同地理位置区域以及是否使用提供CDN服务IP三个维度进行CDN域名分析发现。本发明方法紧密结合了使用CDN服务域名的特性，在分析中利用了多种精准的、有依据的分析方法，保证了分析的可靠性和准确度，为后续的网络安全应用和分析提供坚实的基础数据支持，使得相关领域有更加广泛的应用前景。

公开(公告)号：CN110784862A

公开(公告)日：2020-02-11

申请号：CN201911018089.3

申请日：2019-10-24

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： 王佩 ,  李超 ,  付戈 ,  丁煜 ,  于淼 ,  项文秀 ,  姚军亮 ,  李娟 ,  史成洁

IPC分类号： H04W8/18 ,  H04W24/00 ,  G06F16/2457 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/28

摘要： 本发明公开了一种基于用户通联数据的移动用户影响力评估方法和系统。该方法包括：移动用户通联数据采集，即从移动网络中采集用户的通话数据，短信数据以及用户的基础信息；移动用户数据处理，即从移动用户通联数据中中提取用户的主被叫关系、通话时长、交互关系以及用户的资费；移动用户标记，即根据给定的移动用户类型信息进行匹配用户对用户进行标记；移动用户影响力评估，即根据移动用户的通联信息以及用户属性等信息对移动用户影响力计算。本发明利用从移动通讯网络上获取的移动用户通联数据以及移动用户属性信息，利用排序算法对移动用户的影响力进行评估，能够有效的解决移动用户的影响力评估问题。

公开(公告)号：CN105468677A

公开(公告)日：2016-04-06

申请号：CN201510781245.7

申请日：2015-11-13

申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心

发明人： 吕雁飞 ,  王树鹏 ,  张鸿 ,  丁煜 ,  樊冬进 ,  肖东方 ,  郑亚松 ,  周晓阳 ,  何慧虹 ,  史亮

IPC分类号： G06F17/30

摘要： 本发明提供一种基于图结构的日志聚类方法，包括，基于文本分词、向量相似度以及最大连通子图对日志进行聚类，获取特征库；并根据特征库中的类别特征对海量日志进行类别标记；该方法无需人工指定聚类数目，自动识别海量日志中最合适的类别数目；另外，该方法可对日志进行精准分类，为海量日志数据挖掘奠定了基础。

公开(公告)号：CN110457315A

公开(公告)日：2019-11-15

申请号：CN201910654984.8

申请日：2019-07-19

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： 李超 ,  王博 ,  郭承青 ,  付戈 ,  丁煜 ,  王昕培 ,  王维光 ,  庹宇鹏 ,  史成洁

IPC分类号： G06F16/22 ,  G06F16/215 ,  G06K9/62 ,  H04L29/08

摘要： 本发明涉及一种基于用户轨迹数据的群体聚集模式分析方法和系统。该方法包括：1)通过用户群体轨迹数据提取用户的位置数据；2)将各个时间点同一用户的位置数据按照时间顺序整合，形成在时空上具有连续性的轨迹数据；3)根据用户的在时空上具有连续性的轨迹数据构建K-D Tree；4)基于K-D Tree对用户轨迹点进行聚类，得到多个人群的快照簇；5)根据人群的快照簇发现候选人群集合，进而根据候选人群集合发现封闭人群集合。本发明可以快速处理海量用户轨迹日志数据并进行针对对象位置的聚集模式分析，能够保证人群聚集判断的有效性和准确性。

公开(公告)号：CN108090188A

公开(公告)日：2018-05-29

申请号：CN201711367377.0

申请日：2017-12-18

申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心

发明人： 丁煜 ,  李超 ,  罗龙楷 ,  马雪 ,  陈思 ,  毕慧 ,  郭承青 ,  郑彩娟 ,  于淼 ,  王中华

IPC分类号： G06F17/30

摘要： 本发明公开了一种基于海量数据分析挖掘CDN域名的可靠有效的方法，属于网络信技术领域。该方法首先对初始的URL信息进行URL解码，然后对解码后的URL进行HOST域名提取和正确性验证；对获取的数据进行HOST域名提取，过滤掉脏数据和数值型HOST域名；设置CDN服务IP个数的阈值M和HOST域名对应不重复的服务IP个数的阈值N；对成功提取HOST域名的数据，基于服务IP个数、不同地理位置区域以及是否使用提供CDN服务IP三个维度进行CDN域名分析发现。本发明方法紧密结合了使用CDN服务域名的特性，在分析中利用了多种精准的、有依据的分析方法，保证了分析的可靠性和准确度，为后续的网络安全应用和分析提供坚实的基础数据支持，使得相关领域有更加广泛的应用前景。