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公开(公告)号:CN114978585A
公开(公告)日:2022-08-30
申请号:CN202210380490.7
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
摘要: 本公开的实施例提供了基于流量特征的深度学习对称加密协议识别方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取网络流量数据;对所述网络流量数据进行预处理,得到对称加密流量;基于主成分分析‑皮尔森系数法流量识别模型和基于注意力机制的CNN‑LSTM算法流量识别模型,构建基于流量特征的对称加密协议识别模型;将所述对称加密流量,输入至所述基于流量特征的对称加密协议识别模型,完成对所述网络流量数据的识别。以此方式,实现了对对称加密协议的高效识别。
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公开(公告)号:CN114978585B
公开(公告)日:2024-02-27
申请号:CN202210380490.7
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
IPC分类号: H04L9/40 , G06F18/2135 , G06F18/243 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/20
摘要: 本公开的实施例提供了基于流量特征的深度学习对称加密协议识别方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取网络流量数据;对所述网络流量数据进行预处理,得到对称加密流量;基于主成分分析‑皮尔森系数法流量识别模型和基于注意力机制的CNN‑LSTM算法流量识别模型,构建基于流量特征的对称加密协议识别模型;将所述对称加密流量,输入至所述基于流量特征的对称加密协议识别模型,完成对所述网络流量数据的识别。以此方式,实现了对对称加密协议的高效识别。
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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
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。
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公开(公告)号:CN114943073A
公开(公告)日:2022-08-26
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
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。
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公开(公告)号:CN118568487A
公开(公告)日:2024-08-30
申请号:CN202410548464.X
申请日:2024-05-06
IPC分类号: G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/2431 , G06N3/042
摘要: 本申请实施例提供一种多模态轻量级动态知识增强方法、装置及存储介质,所述方法包括:基于图像小样本集的向量表征和文本小样本集的向量表征,以多模态视觉码书的形式构建图像小样本知识库和文本小样本知识库;基于单模态搜索的方式从所述图像小样本知识库或所述文本小样本知识库中确定待融合表征的跨模态表征,融合所述待融合表征和所述跨模态表征,得到知识增强后的融合表征。本申请实施例提供的多模态轻量级动态知识增强方法、装置及存储介质,在现有大规模预训练多模态模型的强大表征学习基础上,融合罕见且细粒度的跨模态表征信息,以此提高原始表征的质量,并显著提升对特定信息的检索效率。
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公开(公告)号:CN116127964A
公开(公告)日:2023-05-16
申请号:CN202211600947.7
申请日:2022-12-13
IPC分类号: G06F40/284 , G06F40/30 , G06F16/35 , H04L9/40 , H04W12/12
摘要: 本发明公开了一种融合传播关系的诈骗信息的检测方法。该方法包括:获取第一信息组、诈骗账号库以及正常账号库,其中第一信息组中的每一个信息包括文本信息和发信账号;根据诈骗账号库和正常账号库从第一信息组中确定第二信息组,其中第二信息组中的每一个信息的发信账号在诈骗账号库和正常账号库中都不存在;根据第二信息组得到多个目标信息组,其中每一个目标信息组中的第一发信账号与第二发信账号的相似文本信息的数量大于第一阈值;计算每一个目标信息组的诈骗权重值;在目标信息组的诈骗权重值大于第二阈值的情况下,将目标信息组中的每一个文本信息确定为诈骗信息。本发明解决了对大量诈骗信息进行检测时,处理效率低的技术问题。
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公开(公告)号:CN115080871B
公开(公告)日:2024-05-17
申请号:CN202210847062.0
申请日:2022-07-07
申请人: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号: G06F16/9536 , G06F16/901 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06Q50/00
摘要: 本发明公开了一种跨社交网络社交用户对齐方法,涉及社交网络的用户关系挖掘领域。本发明为了解决现有社交用户对齐方法不能跨社交网络、计算精度低、对齐效率低的缺陷,采用如下步骤实现:采集社交网络的用户属性信息,构建用户关系拓扑图;根据边权重和节点的出入度计算节点权重;构建一阶近邻关系模型和二阶近邻关系模型,确定一阶邻居节点和二阶邻居节点,得到用户节点之间的相互关系;构建社交对齐神经网络,通过社交对齐神经网络对用户关系拓扑图中各节点进行邻居节点的信息聚合、拼接与非线性变换,得到跨社交网络的社交用户身份对齐结果。本发明主要用于通过跨社交网络对其社交用户实现用户关系挖掘。
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公开(公告)号:CN117251524A
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202310446513.4
申请日:2023-04-24
申请人: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 讯飞智元信息科技有限公司
IPC分类号: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084
摘要: 本发明公开了一种基于多策略融合的短文本分类方法,属于自然语言处理领域,主要涉及深度神经网络、数据增强以及文本分类。该方法包括如下步骤:通过数据预处理剔除噪声数据、基于词性标注关键词进行分类,基于数据增强的文本分类,最终通过多策略融合设置相应的阈值门限获取网络短文本数据标签。本发明通过提出一种基于多策略融合的短文本分类的解决方法,从而提升短文本数据分类的效果,进而提升业务人员发现相关短文本数据精准度和业务效率。
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公开(公告)号:CN116992128A
公开(公告)日:2023-11-03
申请号:CN202310761657.9
申请日:2023-06-26
申请人: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号: G06F16/9535 , G06F18/24 , G06Q10/0639
摘要: 本申请公开了一种检测推荐系统的推荐结果多样性的方法及设备,包括:获取所述推荐系统的推荐结果,并基于预设主题分类模型对所述推荐结果进行分类,以获得推荐内容的主题类别;确定推荐内容的主题类别中,相似的主题内容,通过预设情感立场检测模型进行情感立场检测;根据情感立场检测结果,计算考虑情感立场多样性的多样性评价指标。本申请的方法将情感立场维度的多样性融入到推荐系统多样性指标中,由此提出了一种考虑了情感立场多样性的推荐系统多样性检测方法。
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公开(公告)号:CN116595316A
公开(公告)日:2023-08-15
申请号:CN202310430301.7
申请日:2023-04-20
申请人: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号: G06F18/10 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F16/9035 , G06F16/951 , G06F16/9537 , G06F16/9538 , G06F16/9535 , G06F16/9038
摘要: 本发明提出了一种基于评分卡模型的多平台虚假信息识别方法及装置,方法包括:获取各自表征一主题的多组数据信息;基于数据信息与预先标记的数据信息的比对情况进行筛选;对当前数据信息进行排序以及填充处理;利用当前数据信息,构建评分卡模型,并确认每一主题对应的数据信息中,各个维度信息对数据信息危险程度的影响情况;利用当前构建的评分卡模型,对再次获取的表征一主题的数据信息进行识别处理。本发明应用评分卡模型,可基于同一主题的虚假信息识别,并且可以根据影响主题信息的多种因素,在不同的周期内,识别不同维度数据的影响因素权重。
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