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公开(公告)号：CN115019087B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202210557333.9
申请日：2022-05-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/77
Abstract: 本发明提供一种小样本视频分类和分类模型训练方法及其装置，涉及计算机视觉技术领域，所述分类方法包括：将小样本分类任务输入预先构建的收敛的压缩域长短时Cross‑Transformer模型，获取压缩域信息；基于压缩域信息，获取短时融合的帧特征；基于短时融合的帧特征，获取查询特征，并输出基于查询特征获取的小样本分类任务中查询视频对各个查询类别原型所属支撑类别的分类分数，其中，分类分数最大的支撑类别用于表示查询视频的分类结果。本发明可实现少量示例视频下的快速、高精度、高效率的小样本视频分类。
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公开(公告)号：CN115527140A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202210786900.8
申请日：2022-07-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种敏感内容检测方法、装置、电子设备和存储介质，涉及内容安全技术领域，所述方法包括：获取待检测视频；将待检测视频输入至视觉元素分析模型，得到视觉元素分析模型输出的视觉元素结果和视觉特征；将待检测视频输入至听觉元素分析模型，得到听觉元素分析模型输出的听觉元素结果和听觉特征；将视觉特征和听觉特征输入至事件检测模型，输出用于表征是否包含敏感内容的事件检测结果；将视觉元素结果和听觉元素结果与敏感内容规则库匹配，输出敏感事件类型，并结合事件检测结果和敏感事件类型，确定敏感内容检测结果。本发明可实现对视频敏感内容的全面检测，提升检测灵活度和准确度。
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公开(公告)号：CN113489622B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110738313.7
申请日：2021-06-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 南京中新赛克科技有限责任公司
IPC: H04L43/065 , H04L61/3015 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种提取网络设备指纹的方法，通过对网络设备的地理位置、设备类型、操作系统等信息进行分组预处理，结合编解码、终端类型、知名端口及服务、开放端口特征、活跃账号的特征信息，进行相似性融合分析，高效识别不同IP对应的同一设备。本发明的有益效果为：结合多维度的信息提取，对虚拟设备进行有效身份标识，达到对虚拟网络中硬件设备的准确识别，可以对网络攻击等行为动作进行快速识别及反应。
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公开(公告)号：CN110708305B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201910926275.0
申请日：2019-09-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明实施例提供了一种网络隔离设备及方法，包括处理器、出接口、多个入接口；网络隔离设备通过入接口与采集设备连接，网络隔离设备通过出接口与中心设备连接；多个入接口之间相互隔离；多个入接口中的第一入接口，用于接收数据包，将数据包发送至处理器；处理器，用于检测数据包与预设的过滤规则是否匹配；若是，则丢弃数据包；若否，则将数据包发送至出接口；出接口，用于向中心设备发送数据包。可见，本发明实施例实现了冗余双网在物理层面和逻辑层面的数据隔离，提高了网络安全性。
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公开(公告)号：CN113076882A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110375641.5
申请日：2021-04-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的特定标志检测方法，具体包括：输入一段待检测视频；对所述待检测视频进行关键帧抽取，得到关键帧图像；对所述关键图像进行特定标志检测；根据特定标志检测结果对检测网络进行优化。通过本发明可以达到适用范围广、准确率高以及检测速度快的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110708305A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910926275.0
申请日：2019-09-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明实施例提供了一种网络隔离设备及方法，包括处理器、出接口、多个入接口；网络隔离设备通过入接口与采集设备连接，网络隔离设备通过出接口与中心设备连接；多个入接口之间相互隔离；多个入接口中的第一入接口，用于接收数据包，将数据包发送至处理器；处理器，用于检测数据包与预设的过滤规则是否匹配；若是，则丢弃数据包；若否，则将数据包发送至出接口；出接口，用于向中心设备发送数据包。可见，本发明实施例实现了冗余双网在物理层面和逻辑层面的数据隔离，提高了网络安全性。
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公开(公告)号：CN110674290A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910733074.9
申请日：2019-08-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/284 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提出了一种用于重叠社区发现的关系预测方法、装置和存储介质，用以解决由于获取的用户关系图不够完整，降低了社区发现结果准确性的问题。用于重叠社区发现的关系预测方法，包括：获取用户通信信息中包含的信息内容并分类；确定每一类信息内容中包含的两两信息内容之间的相似度；对于相似度大于预设阈值的两条信息内容，构建该两条信息内容的发送信息用户之间的短时转发关系；构建所述用户通信信息中发送信息用户和接收信息用户之间的收发关系；根据所述短时转发关系和所述收发关系，构建用户关系图；基于所述用户关系图，利用社区发现算法进行社区发现。
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公开(公告)号：CN109474756A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811367747.5
申请日：2018-11-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04M3/22 , H04W12/12 , G06F16/2458
CPC classification number: H04M3/2281 , H04W12/12
Abstract: 本发明公开了一种基于协同网络表示学习的电信异常检测方法，属于数据挖掘与机器学习领域。首先训练xgboost分类器，测试每条CDR数据的欺诈类别概率构成待检测的信令数据集。提取主被叫用户构成通联二部图P，根据评分从信令数据集中选取疑似欺诈的主叫节点生成种子节点集合Z，并将存在共同被叫邻居的任意两个主叫添加到协同网络集合G。通联二部图P扩展出待选的被叫节点集合B，并移除不满足条件的被叫用户，保留下来的被叫节点更新到集合B'中；扩展并更新种子节点集合Z'，去重合并更新协同网络G'，降维得到嵌入向量进行建模预测，取异常得分最大的N个作为检测结果输出。本发明保证了生成的协同网络的质量，提高计算速度，可以适应不同的数据特点。
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公开(公告)号：CN116233011B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202310199297.8
申请日：2023-03-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L47/2441 , H04L41/14 , H04L41/16 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于包长度序列和消息长度序列深度融合的物联网流量分类方法及系统。该方法可分为物联网流量分类模型构建阶段和物联网流量分类阶段。物联网流量分类模型构建阶段包括：对物联网流量样本进行预处理；对深度学习模型的可训练参数进行初始化；对预处理完成的物联网流量序列进行嵌入向量表示处理；对物联网流量序列的嵌入向量进行包长度序列特征和消息长度序列特征的提取；分别拼接包长度序列特征和消息长度序列特征；采用全连接层和概率融合分类物联网流量；判断是否达到训练终止条件从而保存深度学习模型；利用物联网流量分类模型构建阶段得到的物联网流量分类模型对物联网流量进行分类。本发明实现了对物联网流量的准确分类。
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公开(公告)号：CN113378090B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110445408.X
申请日：2021-04-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/958 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种互联网网站相似度分析方法、装置以及可读存储介质，方法包括：从多个未分类的互联网网站中提取文本特征词；将各个未分类的互联网网站的文本特征词分别输入预先获取到的孪生网络编码工具，得到各个未分类的互联网网站的文本向量序列，其中：所述孪生网络编码工具是从训练好的孪生网络中的输入层至权值共享循环神经网络层进行迁移得到，且所述孪生网络的训练是基于从多个已分类的互联网网站中提取的文本特征词实现；将各个未分类的互联网网站的文本向量序列组成的矩阵进行降维处理得到低维弱相关矩阵；对低维弱相关矩阵进行聚类分析，根据聚类分析结果获取所述多个未分类的互联网网站的相似度情况，从而实现互联网网站相似度分析。
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