公开(公告)号：CN113961922B

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN202111254605.X

申请日：2021-10-27

申请人： 浙江网安信创电子技术有限公司 ,  北京航空航天大学杭州创新研究院

发明人： 刘晶 ,  唐梓文 ,  吴铤 ,  齐永兴 ,  王淳 ,  谢作樟

IPC分类号： G06F21/56 ,  G06F18/214 ,  G06N3/045 ,  G06F18/2415

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的恶意软件行为检测与分类系统，基于沙箱捕获的恶意软件动态行为数据，包含API调用序列特征工程和模型构建两大核心组成部分，其中特征工程部分摆脱了以往研究中只注重属性特征而忽视结构特征以及主要基于N‑gram采集属性特征进而缺乏语义理解能力的缺陷，模型构建部分利用集成学习思想构建综合检测与分类模型，子模型分别基于有监督学习、无监督学习和强化学习进行选择和设计，以实现对常规恶意软件高精确率检测和对未知APT恶意软件较高精确率检测；采用对抗训练的方法，将对抗攻击方法生成的对抗样本加入模型数据集，提高检测与分类模型抵御对抗样本攻击和鲁棒性的能力。

公开(公告)号：CN113961922A

公开(公告)日：2022-01-21

申请号：CN202111254605.X

申请日：2021-10-27

申请人： 浙江网安信创电子技术有限公司 ,  北京航空航天大学杭州创新研究院

发明人： 刘晶 ,  唐梓文 ,  吴铤 ,  齐永兴 ,  王淳 ,  谢作樟

IPC分类号： G06F21/56 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的恶意软件行为检测与分类系统，基于沙箱捕获的恶意软件动态行为数据，包含API调用序列特征工程和模型构建两大核心组成部分，其中特征工程部分摆脱了以往研究中只注重属性特征而忽视结构特征以及主要基于N‑gram采集属性特征进而缺乏语义理解能力的缺陷，模型构建部分利用集成学习思想构建综合检测与分类模型，子模型分别基于有监督学习、无监督学习和强化学习进行选择和设计，以实现对常规恶意软件高精确率检测和对未知APT恶意软件较高精确率检测；采用对抗训练的方法，将对抗攻击方法生成的对抗样本加入模型数据集，提高检测与分类模型抵御对抗样本攻击和鲁棒性的能力。

公开(公告)号：CN114240595A

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202111218170.3

申请日：2021-10-20

申请人： 浙江网安信创电子技术有限公司

发明人： 王淳 ,  谢作樟

IPC分类号： G06Q40/02 ,  G06F16/242 ,  G06F16/22

摘要： 本发明公开了一种以识别还款能力为核心的反欺诈模型，解决了目前模型不够严谨、风险识别不够完善、精确率低的技术问题，其具体步骤如下；读取欲借贷客户的身份证号，初始化待查客户分值R=0；以身份证号为索引抽取相关数据库对应数据；若身份证号命中涉及社会稳定等字段，则直接返回否决结果，若没有则进入；若身份证号命中涉及特征4，每命中一个R+20；若命中涉及特征5，每命中一个R+15；得到该步骤累加的R总分值；若R>=60，则返回否决结果；若0

公开(公告)号：CN115328908A

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202210912242.2

申请日：2022-07-29

申请人： 浙江网安信创电子技术有限公司

发明人： 苗洪志 ,  林泓沂 ,  彭湘豫 ,  谢作樟 ,  王淳

IPC分类号： G06F16/22 ,  G06F16/2455 ,  G06F16/25 ,  G06F16/26

摘要： 本发明公开了一种基于F l i nk的可视化作业生成解决方法，具体涉及大数据领域。本发明可直观的开发并展示数据处理流程；采用了画布的处理模式，可以更灵活的生成数据处理作业；它主要包括了参数的属性，组件，组件实现工厂和可视化作业画布四部分；其中组件作为整套方案的核心部分，包含了组件信息，参数的属性列表等配置；前端会根据组件信息判定组件的连线规则，并根据参数的属性列表，初始化组件卡片内的参数样式。组件对应的数据处理逻辑，在组件的实现工厂中完成。

公开(公告)号：CN115328626A

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202210912229.7

申请日：2022-07-29

申请人： 浙江网安信创电子技术有限公司

发明人： 赵晶骉 ,  周杨 ,  陈锡幸 ,  王淳 ,  谢作樟

IPC分类号： G06F9/48 ,  G06F9/50 ,  G06F16/25 ,  G06F16/27

摘要： 本发明公开了一种支持流批一体的大数据引擎分布式任务调度方法，具体涉及计算机领域，包括S1、多集群接入管理；S2、构建工作流DAG流程；S3、工作流实例回溯与控制和S4、作业实例数据处理反馈结果审计。本发明使数据开发人员可以通过可视化操作接入多个集群，实现任务分布式调度，合理并充分使用大数据资源；通过拖拽连线多个作业组件构建DAG工作流，合并数据处理任务，执行统一的ETL周期调度；留存工作流执行的DAG流程实例，基于工作流实例实现DAG流程的重跑、暂停、停止、恢复失败、恢复暂停、恢复停止等重新部署的动态化控制；留存作业的实例，直观表现大数据任务的反馈结果，便于数据开发者排查异常程序或任务。

公开(公告)号：CN115114299A

公开(公告)日：2022-09-27

申请号：CN202210830838.8

申请日：2022-07-15

申请人： 浙江网安信创电子技术有限公司

发明人： 刘旭东 ,  张铁錶 ,  潘自星 ,  王淳 ,  谢作樟

IPC分类号： G06F16/22 ,  G06F16/27 ,  G06F21/62 ,  G06F40/253 ,  G06F40/205

摘要： 本发明公开了基于Flink SQL实现元数据管理的方法，具体涉及数据处理技术领域，所属方法包括：采集并持久化数据源元数据信息；根据采集的数据源元数据信息配置，生成并校验Flink SQL表结构；持久化Flink SQL表元数据信息；解析Flink SQL作业语法准确性及作业与Flink SQL表对应关系，生成校验结果；将生成的校验结果通过可视化界面展示。本发明简化Flink SQL作业的开发流程，达到一次配置多作业引用的效果；配置Flink SQL表数据源信息为自动采集，用户无需关注敏感信息，如数据源账号及密码等，从而避免敏感信息泄漏，达到信息安全的目的。