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公开(公告)号:CN112287684B
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202011192254.X
申请日:2020-10-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明属于领域,具体涉及了一种融合变体词识别的短文本审核方法及装置,旨在解决如何将变体词识别技术融合到有害文本审核任务中并实现模型自动更新的问题。本发明包括:构建配置词库,基于社交媒体平台获取待审核文本数据,对待审核文本数据进行筛选获得可疑文本数据,并去除无意义信息并计算文本特征向量和统计特征向量,将文本特征向量和统计特征向量进行特征融合通过训练好的基于支持向量机的有害文本分类模型获取有害文本,利用预设的关键词抽取算法获取所述有害文本的敏感词写入配置词库。本发明将变体词识别技术融合到文本特征和统计特征计算进行有害文本审核任务中并实现模型自动更新,提高了文本审核的准确率和更新速度。
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公开(公告)号:CN113297934B
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202110512224.0
申请日:2021-05-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06V40/16 , G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了检测互联网暴力有害场景的多模态视频行为分析方法,主要包括视频场景人物快速定位检测、视频场景行为判别、视频场景有害程度定性三个阶段,该方法在行为识别的基础上,将目标人物情绪、网络评论弹幕情绪作为判定维度,实现对特定有害场景的精准发现。
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公开(公告)号:CN113505221B
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202010214386.1
申请日:2020-03-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 国科智安(北京)科技有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F18/2411 , G06Q30/018
Abstract: 本发明公开了一种企业虚假宣传风险识别方法、设备和存储介质。该方法包括:在目标企业对应的多个企业舆情文本中,提取疑似风险文本;在每个疑似风险文本中提取对应种类的风险特征,形成每个疑似风险文本对应的风险特征向量;将多个疑似风险文本分别对应的风险特征向量顺次输入预先训练的风险识别模型,使风险识别模型对每个疑似风险文本进行识别,并将识别为存在虚假宣传风险的疑似风险文本确定为风险文本;根据确定出的所有风险文本的信息,确定目标企业对应的虚假宣传风险强度值;如果虚假宣传风险强度值大于预设的风险阈值,则确定目标企业存在虚假宣传风险。本发明可以避免人工匹配规则的局限性,提升了虚假宣传风险识别的准确性。
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公开(公告)号:CN113608946B
公开(公告)日:2023-09-12
申请号:CN202110910834.6
申请日:2021-08-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 基于特征工程和表示学习的机器行为识别方法,由三个步骤构成:步骤一,对大数据进行分析,通过时间、频次等多维度的信息,建立3σ模型,用于确定机器行为的访问时间频段,在机器行为的访问时间频段下,通过分组聚合等方式,归纳总结提取出基于机器行为的特征;步骤二,并通过查阅API文档、软件模拟复现、官方的RFC文档等方式对行为进行定义和命名,整合成一组完备的机器行为特征,完成基于特征工程机器行为识别工作;步骤三,对识别效果不佳的模型加入与其他行为存在交集的特征,去排除其他行为,以提高准确率。
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公开(公告)号:CN116680419A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310955604.0
申请日:2023-08-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/36 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06F40/295
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域,提供一种多源数据映射关联细粒度不良信息检测方法,所述方法包括:获取待检测文本和历史浏览文本,待检测文本和历史浏览文本属于同一用户的浏览文本;对待检测文本进行实体关系抽取,得到待检测三元组;获取历史浏览文本中的不良信息所对应的历史三元组,并基于历史三元组与待检测三元组之间的关联度,从待检测三元组中确定出待检测文本中的不良信息所对应的三元组。本发明提供的一种多源数据映射关联细粒度不良信息检测方法,能够准确从待检测三元组中确定出待检测文本中的不良信息所对应的三元组,避免传统方法中分词演变绕过黑名单机制导致漏检的问题,进一步提高的不良信息的检测精度。
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公开(公告)号:CN114817636A
公开(公告)日:2022-07-29
申请号:CN202210469600.7
申请日:2022-04-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司
IPC: G06F16/783 , G06V20/40 , G06V20/62 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及一种视频检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质,该方法包括:获取待检测视频的多种特征信息;基于所述多种特征信息,生成所述待检测视频的融合特征信息;基于所述待检测视频的融合特征信息,对所述待检测视频的安全性进行检测,得到检测结果。本公开通过充分利用视频数据中的多种模态维度的特征信息得到视频的融合特征信息,根据融合特征信息对待检测视频内容进行检测,能够发现各模态维度信息之间关联而形成的隐性安全问题,大大提高了视频检测方法的准确性。
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公开(公告)号:CN112287684A
公开(公告)日:2021-01-29
申请号:CN202011192254.X
申请日:2020-10-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明属于领域,具体涉及了一种融合变体词识别的短文本审核方法及装置,旨在解决如何将变体词识别技术融合到有害文本审核任务中并实现模型自动更新的问题。本发明包括:构建配置词库,基于社交媒体平台获取待审核文本数据,对待审核文本数据进行筛选获得可疑文本数据,并去除无意义信息并计算文本特征向量和统计特征向量,将文本特征向量和统计特征向量进行特征融合通过训练好的基于支持向量机的有害文本分类模型获取有害文本,利用预设的关键词抽取算法获取所述有害文本的敏感词写入配置词库。本发明将变体词识别技术融合到文本特征和统计特征计算进行有害文本审核任务中并实现模型自动更新,提高了文本审核的准确率和更新速度。
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公开(公告)号:CN110119882A
公开(公告)日:2019-08-13
申请号:CN201910296002.2
申请日:2019-04-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种平台风险监控方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:获取与业务数据对应的风险指数评估模型;从所述业务数据中获取风险点类别信息;利用所述风险指数评估模型,对所述风险点类别信息进行风险评估,得到所述风险点类别信息的风险指数评估结果。该方法可以缓解单靠人力对每个融资平台的风险进行有效监控的难度,达到了提高平台风险监控效率的技术效果。
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公开(公告)号:CN107153672A
公开(公告)日:2017-09-12
申请号:CN201710171926.0
申请日:2017-03-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种基于言语行为理论的用户交互意图识别方法及系统,所述用户交互意图识别方法包括:基于外部知识源构建行为标记语词典;根据所述行为标记语词典,自动标注用户在社交媒体平台上输入的在线文本的意图;利用自动标注语料训练基于特征的分类器对所述在线文本的意图进行分类识别,确定用户的交互意图类别。本发明基于言语行为理论的用户交互意图识别方法通过基于外部知识源构建对应不同意图类别的行为标记语词典,并基于行为标记语词典自动标注扩充语料和基于特征分类识别,能够有效识别社交媒体中的用户交互意图,识别准确度高,可用于商务智能、社情舆情、决策评估等领域的意图分析与识别,应用范围广。
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公开(公告)号:CN105160251A
公开(公告)日:2015-12-16
申请号:CN201510390821.5
申请日:2015-07-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F21/56
CPC classification number: G06F21/563 , G06F2221/033
Abstract: 本发明公开了一种APK应用软件行为的分析方法及装置,其中,该方法包括:接收用户上传的APK文件及体验数据,其中,体验数据为用户在APK文件对应的应用软件下的基础用户信息;使用体验数据在沙盒中动态运行对APK文件,并记录运行过程中APK文件的动态行为,以构建动态行为集;对APK文件进行静态分析,以构建静态行为集;根据动态行为集和静态行为集对APK文件进行综合分析,以确认APK文件的安全性能。通过运用本发明,解决了现有技术中的软件安全管理,都是在软件运行过程中进行监测,一旦发现问题对其进行记录及阻止,由于现有应用软件的复杂多样,目前的监测方式无法完全阻止非法应用软件窃取用户隐私及乱扣费等操作,用户体验较低的问题。
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