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公开(公告)号：CN111050303A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911279272.9
申请日：2019-12-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心
Abstract: 本发明特别涉及一种基于区块链技术的智能车联网实现方法及系统。该基于区块链技术的智能车联网实现方法，首先根据实际情况划定行驶区域，并在行驶区域中选取一中心节点和多个边界节点，与路侧单元RSU共同构建车联网联盟链；车联网联盟链内的行驶车辆不断进行信息共享，并记录存储共享的信息；从各个车联网联盟链的边界节点中分别任意选取一行驶车辆，共同构建侧链；侧链内的行驶车辆不断进行信息共享，并记录存储共享的信息，从而帮助管理部门获取不同行驶区域的车联网联盟链数据的统一记录。该基于区块链技术的智能车联网实现方法及系统，实现了对车辆安全的主动避险控制及对道路的智能协同管理，更好地促进了智慧交通的发展。
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公开(公告)号：CN111615061B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202010385551.X
申请日：2020-05-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心
IPC: H04W4/029
Abstract: 本发明提供了一种移动终端轨迹数据的去噪方法及装置，该方法包括：基于每条移动终端轨迹数据得到包括第一、第二、第三位置及对应时间轨迹数据；计算得到第一、第二、第三距离，第一、第二时间；将第一和第二时间小于设定时长的记第一轨迹数据，将第一和/或第二时间不小于设定时长的临时确认为噪声数据，记为第二轨迹数据；计算得到第二位置夹角和第一，第二，第三速度；由获取数据判断第一轨迹数据满足噪声过滤条件情况下，将其临时确定为噪声数据，记为第三轨迹数据；针对第二和第三轨迹数据中每条轨迹数据，判断第二和第三位置是否相等，相等则为噪声数据，去除其对应移动终端轨迹数据。通过上述方案，能够达到对移动终端轨迹去噪的目的。
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公开(公告)号：CN109447180A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811353163.2
申请日：2018-11-14
Applicant: 山东省通信管理局 , 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
Abstract: 本发明涉及通讯信息安全技术领域，尤其涉及一种基于大数据和机器学习的电信诈骗上当人发现方法。该方法包括以下步骤：获取原始电话记录单，筛选出其中的诈骗电话事件；分析诈骗电话事件中被叫的特征和场景以得到多维度特征表，并作为预处理数据进行存储；对预处理数据进行清理，得到待转换数据；将待转换数据转换成训练样本；利用训练样本生成分类器模型；将被叫为分析对象的电话记录单数据代入分类器模型，进行预警。本发明在分析被叫的特征和场景的基础上建立分类器模型，对被叫为分析对象的电话进行电信诈骗预警，具有准确、有效的优点。
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公开(公告)号：CN109376244A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811252792.6
申请日：2018-10-25
Applicant: 山东省通信管理局 , 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F16/958 , G06N3/08
CPC classification number: G06N3/084
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，尤其涉及一种基于特征分类的诈骗网站识别方法。该方法包括以下步骤：将采集到的多个网站分别标识为安全网站和诈骗网站；将安全网站和诈骗网站中的文档分别标识为安全文档和诈骗文档；计算出各文档中每个词组分别出现在安全网站和诈骗网站中的卡方统计量，并根据词组的卡方统计量筛选得到敏感词组；计算出各文档中出现的每个敏感词组的正反向词频，作为各文档的特征向量；根据所有文档的特征向量训练出用于识别网站是否为诈骗网站的BP神经网络模型。本发明以安全网站和诈骗网站中文档的特征向量作为样本，得到用于识别网站是否为诈骗网站的BP神经网络模型，方法简单、操作方便，具有网站识别准确率高的优点。
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公开(公告)号：CN112990763A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110406076.4
申请日：2021-04-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明特别涉及一种多级指标体系。该多级指标体系，包括指标层级判断模块，内侧计算模块，迭代次数执行判断模块，外侧计算模块和指数存储模块；内侧计算模块按照指标体系从内到外依次计算上一层级的指标要素得分；外侧计算模块综合所有层级的指标要素得分，计算指标体系的综合指数K。该多级指标体系，综合考虑指标体系中各层级指标要素的得分情况，以最后一级细分指标要素得分为主，其他层级指标要素得分为辅的计算方式，克服了多数情况下指标体系指数计算仅通过最后一级指标体系来进行确定的弊端；同时，在各级指标要素计算中，采用取对数或开根号的计算方式来对指标要素评分进行降噪处理，保障和提升了指数计算的合理性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112004225A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010635416.6
申请日：2020-07-03
Applicant: 长安通信科技有限责任公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心
Abstract: 本申请实施例公开了一种IMEI不规范编号行为检测方法、系统、设备及可读存储介质，通过多账户关联检验，得到A0、A1、A2和A3类型的检验结果；根据检验结果执行不同的步骤，判定为不同的检验类型。基于账户日志，发现异常登录现象，并结合通过轨迹跳跃检验、多账户关联检验和多地活跃检验追根溯源，推断造成相关现象的行为。
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公开(公告)号：CN111615061A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010385551.X
申请日：2020-05-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心
IPC: H04W4/029
Abstract: 本发明提供了一种移动终端轨迹数据的去噪方法及装置，该方法包括：基于每条移动终端轨迹数据得到包括第一、第二、第三位置及对应时间轨迹数据；计算得到第一、第二、第三距离，第一、第二时间；将第一和第二时间小于设定时长的记第一轨迹数据，将第一和/或第二时间不小于设定时长的临时确认为噪声数据，记为第二轨迹数据；计算得到第二位置夹角和第一，第二，第三速度；由获取数据判断第一轨迹数据满足噪声过滤条件情况下，将其临时确定为噪声数据，记为第三轨迹数据；针对第二和第三轨迹数据中每条轨迹数据，判断第二和第三位置是否相等，相等则为噪声数据，去除其对应移动终端轨迹数据。通过上述方案，能够达到对移动终端轨迹去噪的目的。
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公开(公告)号：CN111050303B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201911279272.9
申请日：2019-12-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心
Abstract: 本发明特别涉及一种基于区块链技术的智能车联网实现方法及系统。该基于区块链技术的智能车联网实现方法，首先根据实际情况划定行驶区域，并在行驶区域中选取一中心节点和多个边界节点，与路侧单元RSU共同构建车联网联盟链；车联网联盟链内的行驶车辆不断进行信息共享，并记录存储共享的信息；从各个车联网联盟链的边界节点中分别任意选取一行驶车辆，共同构建侧链；侧链内的行驶车辆不断进行信息共享，并记录存储共享的信息，从而帮助管理部门获取不同行驶区域的车联网联盟链数据的统一记录。该基于区块链技术的智能车联网实现方法及系统，实现了对车辆安全的主动避险控制及对道路的智能协同管理，更好地促进了智慧交通的发展。
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公开(公告)号：CN111669699B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202010426245.6
申请日：2020-05-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心 , 长安通信科技有限责任公司
Abstract: 本申请公开了基于移动网络的定位方法、计算机设备以及计算机可读存储介质。该基于移动网络的定位方法包括：从基站获取多个第一参考测量报告，每个第一参考测量报告均为MDT上报且关联有一对应的位置信息；基于每个第一参考测量报告和对应的位置信息分别形成一个对应的第一地标信息；利用多个第一地标信息形成参考地标库；根据参考地标库对待定位测量报告进行定位，以进一步对发送待定位测量报告的移动终端进行定位。通过上述方式，本申请能够实现在不依赖移动终端主动行为且无GPS环境的条件下进行定位，且能够提高定位精度。
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公开(公告)号：CN112990762A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110405950.2
申请日：2021-04-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心
Abstract: 本发明特别涉及一种行业风险指标体系风险指数生成方法及系统。该行业风险指标体系风险指数生成方法及系统，首先设定行业风险指标关联，并判断级别指标要素的合理性以及是否已经列举完全，形成行业风险指标体系；然后构建BP神经网络模型，并利用BP神经网络模型得到指标参数造成的风险的参数值，对指标要素的风险值进行计算，并将计算值存入指数存储模块。该行业风险指标体系风险指数生成方法及系统，基于行业经验和专家知识，采用迭代法确定行业风险指标体系，并使用BP神经网络模型计算指标要素风险值，克服了线性方程在计算指标要素风险值时的不合理性，并基于风险要素值最终计算得出该行业风险指数，提升了行业风险指数的准确性和合理性。
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