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公开(公告)号：CN118487763A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410210264.3
申请日：2024-02-26
IPC分类号： H04L9/32
摘要： 本发明提供一种基于内生安全的分布式身份认证方法、设备、介质及产品，应用于多个分布式设置的服务器组成的分布式身份认证系统，任意两个服务器均通信连接；每个服务器上均运行有分发服务、裁决服务、负反馈调度服务和认证服务；其中，接收到用户注册信息的服务器为注册服务器，注册服务器接收用户注册的身份信息后，生成唯一用户ID，并运行分发服务将用户ID与身份信息分发给所有服务器进行存储；接收到用户身份验证信息的服务器为登录服务器，登录服务器在接收到用户身份验证请求后还指定认证服务器和裁决服务器。
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公开(公告)号：CN118069785A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410210265.8
申请日：2024-02-26
IPC分类号： G06F16/33 , G06F16/35 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种多特征融合冒犯性文本检测方法及装置，包括以下步骤：通过ALBERT预训练模型对待检测文本信息进行处理，获取字向量特征；通过SoftLexicon将冒犯性词库中的词汇信息引入Wobert预训练模型中，得到改进Wobert预训练模型，通过改进Wobert预训练模型对待检测文本信息进行处理，获取增强词向量特征；将字向量特征和增强词向量特征进行拼接融合得到字词融合向量，并利用注意力机制对字词融合向量进行权重分配；将权重分配后的字词融合向量送入到BILSTM模型进行上下文特征提取，并将提取到的上下文特征送入全连接层进行综合处理，最后经输出层分类获得待检测文本信息的冒犯性概率。
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公开(公告)号：CN118473835A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410938908.0
申请日：2024-07-15
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本发明涉及网络安全技术领域，特别涉及一种基于FPGA的动态可重构系统的网络安全架构及实现方法，利用报文筛选规则处理机制和信息需求处理机制提取目标报文数据，当处理器中报文筛选规则处理机制或信息需求处理机制收到异常裁决信息，可通知可编程网卡更换报文筛选规则或信息需求的策略，达到对异常信息动态调整报文筛选规则或信息需求的目的。本发明能够解决网络空间基于内外协同的未知攻击或持续性盲目攻击；将由软件实现的传输层和网络层相关事务由硬件来实现，从减轻软件网络协议栈的负载，提高性能卸载网络转发功能，提供高性能网络转发能力，释放CPU通用计算资源，为企业级用户提供高带宽的网络接入功能和网络安全功能。
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公开(公告)号：CN117079027A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311041187.5
申请日：2023-08-18
申请人： 嵩山实验室 , 河南信大网御科技有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V20/30 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06F16/951
摘要： 本发明提供一种联合图像目标检测和图像分类的有害网址检测识别方法，包括以下步骤：采用上下滑动截图方式获取待检网址的长截图；基于训练好的图像目标检测模型对长截图进行目标检测；在未检测到有害目标元素时，基于训练好的图像分类模型对长截图进行分类，获得分类结果；在检测到有害目标元素时，对有害目标元素进行有害类别映射，获得映射结果；同时，判断有害目标元素是否为预设共性有害目标，若是，则基于训练好的图像分类模型对长截图进行分类，获得分类结果；根据分类结果和/或映射结果进行融合决策，获得有害网址类别。
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公开(公告)号：CN118504586B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410964780.5
申请日：2024-07-18
IPC分类号： G06F40/30 , G06Q10/0635 , G06Q50/00 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种基于大语言模型的用户风险行为感知方法及相关设备。该方法包括：获取用户在各个社交媒体平台指定时间段内的历史社交信息，包括用户的属性信息和用户发布的文本内容信息；基于第一预设大语言模型和预设的提示模板确定所有潜在异常用户发布的文本内容信息的风险行为类别；将用户的属性信息和用户发布的文本内容信息的风险行为类别均作为用户社交信息知识库的提示信息，将对应的用户发布的文本内容信息作为用户社交信息知识库的目标信息，构建并得到用户社交信息知识库；将给定的查询信息在用户社交信息知识库中进行检索以确定N个目标信息；将N个目标信息输入至第一预设大语言模型进行分析并生成风险行为感知评估报告。
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公开(公告)号：CN118229901A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410388012.X
申请日：2024-04-01
申请人： 嵩山实验室 , 郑州信大先进技术研究院
摘要： 本发明提供了一种Cesium地图引擎下基于多源空间数据的三维可视化方法及系统，所述方法包括：获取目标地区的多源地理空间数据，并融合构建目标地区的虚拟立体空间数据库，利用Cesium地图引擎进行目标地区地理仿真环境重构，获得具有地形信息的目标地区感知场景；基于预先配置的左右视差算法，计算所述目标地区感知场景中每一帧图像对应的视差；根据计算出的视差对所述目标地区感知场景进行实时分屏处理，获得左、右屏幕的信号数据，以通过显示终端对目标地区感知场景进行展示。本发明通过预先构建虚拟立体空间数据库，在Cesium地图引擎上快速且准确地进行目标地区地理仿真环境重构，通过左右视差算法对感知场景进行分屏处理，有助于特定任务的指挥决策。
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公开(公告)号：CN118504586A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410964780.5
申请日：2024-07-18
IPC分类号： G06F40/30 , G06Q10/0635 , G06Q50/00 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种基于大语言模型的用户风险行为感知方法及相关设备。该方法包括：获取用户在各个社交媒体平台指定时间段内的历史社交信息，包括用户的属性信息和用户发布的文本内容信息；基于第一预设大语言模型和预设的提示模板确定所有潜在异常用户发布的文本内容信息的风险行为类别；将用户的属性信息和用户发布的文本内容信息的风险行为类别均作为用户社交信息知识库的提示信息，将对应的用户发布的文本内容信息作为用户社交信息知识库的目标信息，构建并得到用户社交信息知识库；将给定的查询信息在用户社交信息知识库中进行检索以确定N个目标信息；将N个目标信息输入至第一预设大语言模型进行分析并生成风险行为感知评估报告。
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公开(公告)号：CN117217228A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311083475.7
申请日：2023-08-25
申请人： 嵩山实验室 , 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC分类号： G06F40/30 , G06N3/0985 , G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F40/295
摘要： 本申请提出了一种基于标签语义的神经网络权重初始化方法，该方法包括：获取当前待处理的自然语言处理任务和样本数据；通过在预训练后进行微调的方式获得初始自然语言处理模型，并根据自然语言处理任务的类型确定样本数据的标签；根据自然语言处理任务的类型，通过相应的语义嵌入方式将标签的语义信息引入至输出层神经网络的初始化参数中，对神经网络的权重参数进行初始化；将获得的初始化权重矩阵载入初始自然语言处理模型中进行再次训练，并通过最终自然语言处理模型对待处理的文本进行处理。该方法利用不同类别标签的语义信息对输出层神经网络的参数进行初始化，能够提高执行自然语言处理任务的精确度。
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公开(公告)号：CN117216650A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311065578.0
申请日：2023-08-23
申请人： 嵩山实验室
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/214 , G06Q50/00 , G06F18/10
摘要： 本申请公开了一种目标对象风险行为预警方法及相关设备，在具体的方法中，先基于预设情绪分析模型以及目标对象发布的多条历史信息来进行情绪分析，进而确定该目标对象是否情绪异常，然后通过预设风险行为解析模型来确定目标对象最有可能出现的风险行为类型，最后对与此风险行为类型对应的历史信息进行信息挖掘，从而清晰呈现与此风险行为类型相关的各类关键信息，最后基于与风险行为相关的关键信息来实现对目标对象的风险行为预警，其能够对情绪异常的对象进行深度的风险行为信息挖掘，并以挖掘得到的风险行为信息进行预警，提高了对目标对象风险行为预警的准确率。
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公开(公告)号：CN117132995A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311041188.X
申请日：2023-08-18
申请人： 嵩山实验室 , 河南信大网御科技有限公司
IPC分类号： G06V30/19 , G06V30/18 , G06F16/951 , G06V10/82 , G06N3/0442
摘要： 本发明提供一种联合OCR模型和NLP模型的互联网有害信息检测方法，包括以下步骤：通过网络爬虫获取网站的第一文本数据和图片数据，利用训练好的第一改进NLP模型，对第一文本数据进行处理，得到第一判别结果；利用OCR模型识别图片数据中的文字目标，并对文字目标进行识别，获得第二文本数据，利用训练好的第二改进NLP模型，对识别出的第二文本数据进行处理，得到第二判别结果；将第一文本与第二文本进行拼接，得到第三文本数据，利用训练好的第三改进NLP模型，对第三文本数据进行处理，得到第三判别结果；将第一判别结果、第二判别结果以及第三判别结果送入训练好的综合研判模型进行综合研判，获得最终分类结果。
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