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公开(公告)号：CN115713462A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211412609.0
申请日：2022-11-11
IPC分类号： G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/082
摘要： 本发明公开了超分辨模型训练方法、图像识别方法、装置及设备，属于图像处理技术领域，获取多个样本数据，样本数据包括获取同一场景成对的 ；构建图像超分辨率模型：将含有多个卷积网络模块的深度神经网络模型分别对低分辨率图像和高分辨率图像的特征进行提取和映射，学习特征间非线性的映射关系，最终将提取到的特征进行加权融合；构建目标方程：将低分辨率图像LR(x)输入到图像超分辨率模型中，获得超分辨率图像SR(x)，SR(x)与对应的高分辨率图像HR(x)计算损失用于约束网络的训练过程。本申请能够使得重建后的高分辨率图像具有更清晰的纹理细节，进而提高图像检测的精确率。
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公开(公告)号：CN115495573A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210935919.4
申请日：2022-08-04
申请人： 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
摘要： 本发明公开了一种特定业务类型App的高效准确分类方法，首先构建App社交功能属性体系表，针对不同的功能属性构建关键词过滤规则，通过静态反编译的方式获取功能按钮进行规则匹配，进行细粒度核验，考虑到细粒度核验的速度慢准确率高的特点，将部分细粒度核验的结果人工校验后作为训练数据，以App简介作为输入数据进行深度学习模型训练，实现粗粒度核验，达到快速大批量核验。对核验结果进行人工校对，不断优化整个核验流程。本方法用于App类别判定工作，能够快速、准确地从海量App中筛选出特定业务类型对象。
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公开(公告)号：CN118573916A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410653553.0
申请日：2024-05-24
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： H04N21/234 , H04N21/233 , H04N21/439 , H04N21/44 , G06V20/40 , G06F16/71 , G06F16/75
摘要： 本发明属于音视频识别技术领域，尤其是一种基于互联网的音视频识别系统，针对现有的音视频识别系统在使用过程中，不便于对音视频内容进行实时智能识别监管，从而导致音视频内容质量无法得到保障的问题，现提出如下方案，其包括互联网模块；采集模块，所述采集模块与互联网模块连接，所述采集模块连接有信号处理模块，信号处理模块连接有特征提取模块，所述特征提取模块连接有分类模块，所述分类模块连接有智能识别模块；获取模块，所述获取模块连接有传输模块，所述传输模块连接有数据库模块，所述数据库模块连接有管理模块，本发明能够在使用过程中，便于对音视频内容进行实时智能识别监管，从而可以有效保障音视频内容质量。
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公开(公告)号：CN117234572A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310892421.9
申请日：2023-07-20
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： G06F8/70 , G06F8/71 , G06F8/74 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及多模态数据提取技术领域，尤其为一种基于游戏引擎的多模态数据提取方法，包括如下步骤包括如下步骤：S1：通过对游戏文件逆向，获得游戏的资源文件；S2：通过对资源文件引擎特征提取，获得游戏资源文件中的游戏引擎；S3：通过对游戏资源文件中的游戏引擎进行特征融合获得融合特征进行多模态数据提取。本发明通过逆向手段分析游戏引擎，从游戏引擎对资源文件打包开始，深入研究打包流程和打包过程中使用的技术，无需运行游戏，直接从游戏安装路径下对资源文件提取，减少了资源浪费问题。
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公开(公告)号：CN116910754A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310947894.4
申请日：2023-07-31
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： G06F21/56 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明属于应用程序技术领域，具体为一种基于知识图谱的高危App检测识别方法。本发明提供了基于知识图谱的高危App检测识别方法，包括数据采集：根据预设采集规则，面向境内主流的移动应用市场进行全网信息采集；采用代理自动切换和多线程并发策略，结合深度优先遍历、广度优先遍历、种子池搜索、ID索引等技术进行全量数据获取。无需人工干涉，系统自动捕获最新的应用版本，既能确保追踪应用信息的更新，又能确保捕获应用信息的新增，同时还不影响兼顾采集效率；通过借助构建的App知识图谱关联关系及纯文本语义关系，综合处理获取信息，实现对App多维度的风险检测评估，本发明以整体关联分析的方法处理，速度快且灵活性高。
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公开(公告)号：CN116935117A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310887423.9
申请日：2023-07-19
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/56
摘要： 本发明涉及标志物检测系统领域，尤其为一种复杂场景下特定标志物检测系统，包括：收集模块：用于通过网络爬虫技术对特定标志物图片进行收集，获得特定标志物图片；处理模块：用于对收集模块收集的特定标志物图片进行图片预处理，获得预处理数据；分类器训练模块：用于根据处理模块处理得到的预处理数据进行模型训练，得到自动分类模型；分类模块：用于连接自动分类模型，对特定标志物图片进行分类。本发明通过颜色和形状的标志物检测算法，从色彩增强、颜色分割和形状分类三个方面提高特定标志物检测系统算法的鲁棒性，通过比较RGB和HSV颜色分割效果，选取效果更好的HSV颜色分割，在形状分类中不仅仅使用简单的SVM模型训练而且同时使用Contourlet变化提高算法的鲁棒性使的算法预测效果更好，保证出现差错在系统允许的范围内。
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公开(公告)号：CN115396415A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211045149.2
申请日：2022-08-30
申请人： 烟台中科数据技术有限公司 , 烟台中科网络技术研究所
IPC分类号： H04L67/02 , H04L67/568 , H04L67/60 , H04L61/4511
摘要： 一种数据智能识别分发执行方法及系统，涉及数据处理和人工智能技术领域。本发明为了解决现有数据识别系统分发属地耗时长、不能自动向属地分发、分发准确率低的缺陷，采用采集取证模块对用户提交的数据进行采集；将采集到的数据进行分段得到分段矩阵；采用属地识别模块对分段矩阵进行识别；将识别结果通过数据分发模块按照区域进行划分，得到识别结果矩阵；根据识别结果矩阵中每列非零元素的个数自适应的开辟缓存空间，将数据分发至接收地管理模块。本发明主要用于对网络数据的识别并根据识别结果向属地进行分发。
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公开(公告)号：CN115378700A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211002751.8
申请日：2022-08-19
申请人： 烟台中科网络技术研究所
IPC分类号： H04L9/40 , H04L47/6275
摘要： 本发明公开了一种跨网数据安全交换方法、系统、装置及储存介质。所述方法包括以下步骤：接收发送方的待发送数据，对待发送数据进行敏感分析和优先级划分，将待发送数据分配到不同传输队列中及决定在传输队列中的传输顺序；对不同传输队列中的待发送数据进行时间戳、切片和加密处理；将处理后的数据‑发送给接收方，完成跨网数据安全交换。本方法通过结合待发送数据的敏感等级和优先级进行安全等级划分，简洁、清晰的展示了不同数据的安全等级；对优先级进行比较，明确信息传输顺序，提高数据交换效率，实现了跨网数据安全且高效的传输。
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