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公开(公告)号：CN114565878A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210195633.7
申请日：2022-03-01
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/22 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种支持类别可配置的视频标志物检测方法，属于视频数据分析领域。本发明将目标视频标志物进行标志物特征提取，对提取的目标视频标志物特征构建特征索引文件。对待检测的视频进行标志物的目标检测与定位，将检测出的视频标志物进行特征提取，对检测出的视频标志物特征与构建的目标视频标志物特征索引文件进行特征匹配，通过特征匹配后的距离阈值判断检测出的视频标志物是否为目标视频标志物。本发明采用对视频标志物智能检测的审核方式代替了人工视频审核方式，解决了现有的违规视频审核方式的自动化程度低，过分依赖人工等技术问题。有效的提高了视频审核的效率，降低了视频审核的人力物力的成本。
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公开(公告)号：CN109739515B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201811635956.3
申请日：2018-12-29
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种应用于互联网移动应用基础数据上报方法，属于移动终端技术领域。本发明通过对移动应用商店的原生移动应用数据进行整理，在管理侧制定出移动应用基础数据上报接口和移动应用数据更新接口，移动应用商店通过调用相应的接口将移动应用基础信息或变更信息上报给管理侧系统，管理侧系统对数据进行核验，将核验结果返回给移动应用商店，实现APP上架或更新。本发明实现了一种规范的移动应用上报接口和更新接口，保证了用户使用应用软件的安全性，同时管理侧系统收集到所有应用商店的移动应用基础数据，可进一步对移动应用基础数据进行计算、分析和统计。
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公开(公告)号：CN112685419A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011622773.5
申请日：2020-12-31
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/23 , G06F16/2458 , G06F16/27 , G06F9/54
Abstract: 本发明公开了一种可保持janusGraph实时数据一致性的高效并行加载方法，属于分布式图数据库领域，首先构建分布式结构；创建两个空的分布式队列；然后，实时接收数据并解析后存入队列一中；数据处理模块逐条取出，调用分布式索引模块中存在对应ID的数据加载到图数据库中，并将无法调用ID的点的唯一标志存入队列二中，点处理模块判断能否获取各标志对应的ID，如果能，则继续获取下一个进行判断；否则，将各标志加载到图数据库中，并产生对应的ID；同时将S与ID的对应关系保存；集群管理模块找寻主节点，并对各子节点分发任务，各子节点并行处理各自的分布式队列分区中的数据。本发明保证数据一致性的同时提高实时数据的并行加载。
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公开(公告)号：CN112685032A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011628408.5
申请日：2020-12-31
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于spring boot框架的动态api可视化生成方法，属于信息处理领域，首先，通过可视化界面配置数据源和注册api接口，然后，通过选择已配置的某数据源，逐个选择数据源中的各数据表，通过数据表中的字段类型配置输入参数及计算公式，根据数据表中的字段配置输出参数，同时填写api名称和自定义api地址。最后，调用api接口，通过spring boot拦截器获取请求的api地址及请求参数，并获取请求数据源的输入参数及计算公式、输出参数，判断是否与自定义api中的各参数匹配，将匹配的输入参数及计算公式、输出参数拼接出查询语句到相对应的数据源中查询，并返回json格式的数据给请求端。本发明动态生成api接口，供前端页面或外部程序调用，大大减少重复性工作。
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公开(公告)号：CN112667747A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011634276.7
申请日：2020-12-31
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明是一种支持自定义插件的动态配置多数据库分布式持久化方法，对多数据库引擎的海量数据存储提供自动化、可配置、统一化的高效数据接入。本发明方法包括：搭建包含多种存储引擎、配置生成工具loadtool、数据持久化工具Pasca、Zookeeper和Kafka集群的数据平台；loadtool实现自动化配置，上传配置文件到Zookeeper；Pasca监控Zookeeper以动态更新配置；将接入的实时数据或离线数据发往Kafka集群，Pasca启动数据持久化通道，对接入的数据持久化。本发明具有自动化、动态配置、统一化优点，能方便的简单、灵活、高效的持久化数据，充分利用大数据集群的存储和计算资源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109739515A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811635956.3
申请日：2018-12-29
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种应用于互联网移动应用基础数据上报方法，属于移动终端技术领域。本发明通过对移动应用商店的原生移动应用数据进行整理，在管理侧制定出移动应用基础数据上报接口和移动应用数据更新接口，移动应用商店通过调用相应的接口将移动应用基础信息或变更信息上报给管理侧系统，管理侧系统对数据进行核验，将核验结果返回给移动应用商店，实现APP上架或更新。本发明实现了一种规范的移动应用上报接口和更新接口，保证了用户使用应用软件的安全性，同时管理侧系统收集到所有应用商店的移动应用基础数据，可进一步对移动应用基础数据进行计算、分析和统计。
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公开(公告)号：CN114565878B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210195633.7
申请日：2022-03-01
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/22 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种支持类别可配置的视频标志物检测方法，属于视频数据分析领域。本发明将目标视频标志物进行标志物特征提取，对提取的目标视频标志物特征构建特征索引文件。对待检测的视频进行标志物的目标检测与定位，将检测出的视频标志物进行特征提取，对检测出的视频标志物特征与构建的目标视频标志物特征索引文件进行特征匹配，通过特征匹配后的距离阈值判断检测出的视频标志物是否为目标视频标志物。本发明采用对视频标志物智能检测的审核方式代替了人工视频审核方式，解决了现有的违规视频审核方式的自动化程度低，过分依赖人工等技术问题。有效的提高了视频审核的效率，降低了视频审核的人力物力的成本。
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公开(公告)号：CN115225730A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210846646.6
申请日：2022-07-05
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: H04L69/166 , H04L67/133
Abstract: 本发明公开了一种支持多任务的高并发离线数据包分析方法，属于数据分析领域，具体为首先、将输入的pcap大文件分割成小文件，利用五元组信息将数据包存入对应的小文件，并保存小文件路径到ES数据库中；然后，任务节点对用户输入要匹配的五元组以及内容关键词生成任务id，并下发至主控节点写入redis数据库中；主控节点查询ES数据库，将与任务五元组匹配的结果传输给内容检索节点；内容检索节点通过小文件路径，采用线程池快速读取小文件内容，还原成IP数据包与用户输入的关键词进行匹配；最后，将匹配成功的数据包五元组以及小文件路径，写入redis数据库对应任务id的键值中，读取对应的pcap文件内容，展现给用户；本发明支持多任务的快速分析。
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公开(公告)号：CN114783046A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210195641.1
申请日：2022-03-01
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于CNN和LSTM的人体连续性动作相似度评分方法，将标准动作视频和待测动作视频进行关键帧对齐，得到相应的动作序列帧集合。对标准动作序列帧集合和待测动作序列帧集合中的每帧分别使用卷积神经网络进行人体关键点的检测，将得到人体关键点坐标信息转换为人体关键夹角信息。将每个视频得到的关键夹角序列送入循环神经网络中，将得到每个视频的人体连续性动作特征向量。对标准动作视频和待测动作视频的人体连续性动作特征向量进行距离计算并转换为动作相似性评分。本发明可针对与动作标准性相关比赛给出比赛成绩。可代替或辅助动作标准性相关比赛的裁判进行评分。
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公开(公告)号：CN112769713B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202011628563.7
申请日：2020-12-31
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: H04L12/851 , H04L29/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于多个匹配引擎的结果加权的HTTPS流量应用分类方法，属于网络数据识别处理技术领域。本发明方法构建规则文件层、识别引擎层和结果聚合和比对层，依据输入的五元组规则文件、正则规则文件、固定位置规则文件、负载长度规则文件、SNI规则文件、客户端证书规则文件和服务端证书规则文件构建相应的匹配引擎，对捕获的HTTPS流量调用各匹配引擎进行识别，根据识别结果数目计算各匹配引擎的命中概率和最终应用分类命中概率，从而获得相应的应用类别。本发明以多维度对HTTPS流量进行分类识别，对分类结果加权求和已获得最终应用分类结果，能实现对企业内网、互联网流量的HTTPS流量的精准分类的要求。
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