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公开(公告)号：CN103778200B
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201410010836.X
申请日：2014-01-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种报文信息源抽取方法及其系统，该方法通过匹配信息源抽取规则库的关键词提取报文中的信息源，并匹配信息源抽取规则库的规则判断信息源类型，该方法包括：报文解析步骤和信息源抽取步骤，报文解析步骤用于根据输入的文本，提取文本中的字符，并对字符进行断句处理为不同分句，信息源抽取步骤为根据信息源抽取规则库对分句进行关键词匹配，对分句抽取有用要素序列，并在有用要素序列上，提取信息源，并通过匹配信息源抽取规则库的规则判断信息源类型。
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公开(公告)号：CN109241483B
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN201811008674.0
申请日：2018-08-31
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/958
Abstract: 本发明涉及一种基于域名推荐的网站发现方法，包括：在域名字符集随机选取任意字符排列组合以获得词根字符串；以该词根字符串组成候选字符串；将该候选字符串与候选域名后缀进行拼接，组成推荐域名；对该推荐域名进行DNS解析，以判断为合法的该推荐域名为合法域名；验证该合法域名是否存在对应网站，若存在则获取为目标网站。
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公开(公告)号：CN113449601A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110591209.X
申请日：2021-05-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于渐进性平滑损失的行人重识别模型训练方法，包括：获取训练样本数据；其中，所述训练样本数据包括多个包含行人的视频；将所述训练样本数据输入至初始模型中，得到对应各所述包含行人的视频的帧级别特征和视频级别特征；分别基于所述帧级别特征和所述视频级别特征计算第一损失和第二损失；基于所述第一损失和所述第二损失对所述初始模型的模型参数进行优化，得到行人重识别模型。
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公开(公告)号：CN105095988A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510379930.7
申请日：2015-07-01
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明适用于网络信息传播检测技术领域，提供了一种社交网络信息爆发检测方法，包括：采集社交网络的结构和用户产生内容；构建用户的话题传播概率矩阵；获取社交网络中用户发布或转发的消息；根据消息的转发标志和时间信息构建消息的传播轨迹；根据所述话题传播概率矩阵构建消息传播矩阵；根据所述消息的传播轨迹和消息传播矩阵，分析消息爆发的可能性。本发明还相应的提供一种实现上述方法的社交网络信息爆发检测系统。借此，本发明可以有效的预测社交网络消息是否会爆发传播。
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公开(公告)号：CN110442421A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910578655.X
申请日：2019-06-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明提出一种基于Kubernetes的通用服务转换方法和系统，包括：构建由多个节点构成的Kubernetes系统，其中节点的Pod设有用于提供服务的原服务容器，并通过在Pod中新添加容器的方式或通过原容器镜像的方式，在节点的Pod中加入转换程序；每当发生一次服务调用请求，转换容器或程序根据配置，将服务调用请求转换为原服务执行请求，通过调用原服务容器，提供相对应的服务，并转换成该服务调用请求所对应的服务结果。本发明可解决Kubernetes服务与调用者之间接口不一致的问题；并可减少转换程序与服务程序、调用程序之间的网络开销，同时结合Kubernetes特性，服务程序重新部署时，转换程序自动跟随部署。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110287314A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910418900.0
申请日：2019-05-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明涉及一种基于无监督聚类的长文本可信度评估方法，包括：以已知长文本获取训练数据，提取该训练数据的训练特征以构建训练特征向量集，对该训练特征向量集进行无监督聚类，得到多个训练类心；以待评估长文本获取评估数据，提取该评估数据的评估特征向量；获取该评估特征向量相对该训练类心的评估值，并以该评估值得到该待评估长文本的可信度。本发明通过无监督聚类对长文本进行可信度评估，在实施过程中不需要标注数据，节省了人力、物力与时间，避免了数据中标签稀疏带来的困扰；提取了长文本的文本特征，对于可信度评估任务更加适用，使用该模型得到的文本的可信度更具有可解释性，同时在平台之间可以迁移。
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公开(公告)号：CN113343810B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202110590381.3
申请日：2021-05-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V20/40 , G06V40/10 , G06V10/774
Abstract: 本发明提出一种基于时序多样性与相关性的行人重识别模型训练方法，包括以下步骤：获取训练样本数据，所述训练样本数据包括多个包含行人的视频序列；将所述训练样本数据输入至初始模型中采样各所述包含行人的视频序列的多帧视频，并且提取所述多帧视频的帧级别特征，聚合所述帧级别特征得到视频级别特征；基于所述视频级别特征计算视频级别损失；基于所述视频级别损失对所述初始模型的模型参数进行优化，得到行人重识别模型。
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公开(公告)号：CN110427264B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201910578638.6
申请日：2019-06-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F9/50 , G06F16/951
Abstract: 本发明提出一种基于Kubernetes的JS解析方法及系统，包括：多台物理机、采集结果库、系统监控模块和解析任务控制模块；物理机，用于根据任务部署JS解析Pod，执行网页采集，将得到的采集结果存至采集结果库；系统监控模块，用于自动读取物理机的机器信息；解析任务控制模块，用于查询系统监控模块，得到各物理机的机器信息，以计算各物理机应部署的JS解析Pod个数，调用Kubernetes API调整各物理机的JS解析Pod个数。本发明有效的利用了空闲时间执行JS解析相关任务，并减小了JS解析的资源消耗。
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公开(公告)号：CN111832622A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010531569.6
申请日：2020-06-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种特定人物丑化图片识别方法和系统，包括：获取包含特定人物的图片集，该图片集包括多张漫画和多张照片，该图片集中每张图片标有代表是否丑化的预设标签，以该图片集中漫画和照片分别作为训练数据，训练卷积神经网络模型，得到特定人物漫画识别网络和特定人物照片识别网络；通过前置网络判断待识别图片是否属于漫画，若是，则将该待识别图片发送至该特定人物漫画识别网络，得到该待识别图片的特定人物丑化图片识别结果，否则对该待识别图片进行人脸对比，判断该待识别图片是否包括该特定人物，若是则通过该特定人物照片识别网络，得到该待识别图片的特定人物丑化图片识别结果，否则得到该待识别图片不包括该特定人物的识别结果。
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公开(公告)号：CN111832621A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010531567.7
申请日：2020-06-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于稠密多路卷积网络的图片分类方法和系统，包括：构建由分组、变换、聚合构成的基本单元，基于该基本单元构建新的稠密模块，将密集连接的卷积DenseNet网络网络框架中原始稠密模块替换为该新稠密模块，得到稠密多路卷积网络；使用已标记类别的图片数据作为训练数据，通过梯度反向传播更新该稠密多路卷积网络中的权重，训练该稠密多路卷积网络，得到图片分类模型；将待分类图片数据输入该分类模型，得到该待分类图片数据的分类结果。本发明提出的稠密多路卷积网络，对DenseNet网络的基本模块进行了改进和优化，以获取表达力更强的特征。
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