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公开(公告)号：CN106484815B
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201610849786.3
申请日：2016-09-26
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/2453 , G06F16/22 , G06F16/2452
Abstract: 本发明提供了一种基于海量数据类SQL检索场景的自动识别优化方法，属于海量数据统计分析领域。本发明通过五方面来进行优化：引入lucene作为可选存储介质；对每个数据文件的检索字段增加bloomfilter索引(bf索引)；对不同检索场景的划分及最优存储介质的选择；在进行lucene检索场景时，将类SQL语句转换为lucene语句；对lucene存储介质和bf索引添加有效性的会话级设置。在检索时，首先判定bf索引会话级的有效性，通过bf索引缩小待检索数据文件列表，再判定lucene存储介质的会话级有效性。本发明有效降低了海量数据检索时集群的资源消耗，大幅度提升了海量数据的检索性能。
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公开(公告)号：CN105897405B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201610384213.8
申请日：2016-06-02
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司 , 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128位对称密钥生成及保护装置，其特征在于，设存储于装置中的种子密钥为A段密钥，由主机下发的种子密钥为B段密钥，合成的结果为密钥，装置包括以下模块：至少一个A段密钥管理模块；至少一个B段密钥管理模块；至少一个MD5算法模块；至少一个SHA1算法模块；至少一个密钥合成管理模块；至少一个密钥存储模块。本发明避免了A段密钥的暴露，从而使本装置具有抵抗软件恶意攻击的能力，本发明中一旦设备脱离主机环境，那么B段密钥与生成后的密钥将自动销毁，从而使本装置具有抵抗硬件恶意攻击的能力，进一步提升了密钥的安全性。
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公开(公告)号：CN107483364A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201610404404.6
申请日：2016-06-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L12/917
CPC classification number: H04L47/76
Abstract: 本发明公开了一种Hadoop Yarn网络带宽资源调度、隔离方法和装置。该调度方法在RM侧执行，包括：接收AM发送的作业资源请求；所述工作资源请求包括：在作业中，每个任务的网络带宽资源需求量；根据每个所述任务的网络带宽需求量，采用预设的公平调度算法，为每个所述任务对应分配容器；其中，在每个所述容器中封装有对应任务的网络带宽资源分配量。该隔离方法在NM侧执行，包括：从AM获取多个容器；其中，每个所述容器中封装有对应的任务的网络带宽资源分配量；根据各个任务的网络带宽资源分配量，隔离各个任务占用的网络带宽资源。本发明在Yarn集群中增加了对网络带宽资源的调度，而且可以避免各个任务之间由于网络带宽资源的竞争而相互干扰。
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公开(公告)号：CN107480685A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201610402954.4
申请日：2016-06-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于GraphX的分布式幂迭代聚类方法和装置。该方法包括：获取分布式存储的多个数据；对所述多个数据分别进行数据清洗，得到多个清洗数据；基于所述多个清洗数据中两两之间的相似度，构建亲和矩阵；基于GraphX，利用设置的随机初始向量对所述亲和矩阵进行迭代处理；利用KMeans++算法，对迭代向量进行聚类处理，并根据处理结果得到所述多个清洗数据的聚类结果。本发明有效地解决了基于图的聚类算法可扩展性不强、计算复杂度高的问题。
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公开(公告)号：CN104239249B
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201410472223.8
申请日：2014-09-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术有限公司
IPC: G06F13/28
Abstract: 本发明提供了一种PCI‑E零拷贝DMA数据传输方法，属于PCI‑E数据传输技术领域。本方法首先在数据源和数据目的系统中各自分配适当大小的物理内存，并分别对两个系统中分配的物理内存使用双向链表建立空闲内存池和工作内存池；在数据源系统上，用户应用程序传输数据时，从空闲内存池取得空闲内存后直接进行数据填充，数据填充完后传输给数据目的系统；在数据目的系统，将接收的数据存入工作内存池，用户应用程序使用相应的API接口从工作内存池中取得数据进行使用；使用完毕后将相应的内存归还给空闲内存池。本发明极大地减轻了CPU的压力，减少了系统调用，对于大规模小数据量的传输减轻了用户内核空间的切换，提高了系统效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106708926A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611001399.0
申请日：2016-11-14
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提出一种支持海量长文本数据分类的分析模型的实现方法，属于大数据文本分析技术领域。本发明采用HanLP分词工具中的标准分词并采用改进的CHI算法，一方面有效降低文本分类时每篇文章的词向量空间的维度，降低文本分类计算的时间复杂度，提升算法效率，满足大数据背景下海量长文本分类时的性能需求；同时最大程度低减少由于降低向量空间维度数而造成分类准确性降低。采用TFIDF算法能够有效消除了文本与向量之间的屏障，最后采用朴素贝叶斯分类算法，能够准确的将文本进行较好的训练，实现长文本的准确的分类。本发明能有效地解决在大数据环境下长文本分类的性能指标和准确性指标的矛盾性问题，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN108965245B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201810549417.1
申请日：2018-05-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京锐驰信安技术有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应异构多分类模型的钓鱼网站检测方法和系统。所述方法对多种基分类算法通过线性加成构建自适应异构多分类模型，对多分类模型进行训练，该模型输入是各基分类算法的输入，输出是样本标签，每个基分类算法从样本记录中提取相应的特征作为输入；采用机器学习算法求解模型参数，并用测试集进行测试和优化，最终得到该类钓鱼网站的检测模型。所述系统包括域名词素特征分类器、主题索引特征分类器、内容相似性特征分类器、结构样式特征分类器、视觉规则特征分类器、线性加成训练模块、集成分类器、训练数据集管理模块和检测及告警模块。本发明实现对钓鱼网站实时检测，并提高了钓鱼网站检测的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN106708926B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201611001399.0
申请日：2016-11-14
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/216 , G06F40/289 , G06F16/35
Abstract: 本发明提出一种支持海量长文本数据分类的分析模型的实现方法，属于大数据文本分析技术领域。本发明采用HanLP分词工具中的标准分词并采用改进的CHI算法，一方面有效降低文本分类时每篇文章的词向量空间的维度，降低文本分类计算的时间复杂度，提升算法效率，满足大数据背景下海量长文本分类时的性能需求；同时最大程度低减少由于降低向量空间维度数而造成分类准确性降低。采用TFIDF算法能够有效消除了文本与向量之间的屏障，最后采用朴素贝叶斯分类算法，能够准确的将文本进行较好的训练，实现长文本的准确的分类。本发明能有效地解决在大数据环境下长文本分类的性能指标和准确性指标的矛盾性问题，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN107483384B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201610404248.3
申请日：2016-06-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种网络数据交互方法及装置，本发明对从网络侧获取的网络数据进行分类，并对分类后的网络数据完成相应的处理后，通过共享内存的方式与后端BT系统进行数据交互，从而解决了相关技术中大规模的动态接入的连接的管理方法效率较低的问题，提高了系统运行效率，提升了服务器的性能。
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公开(公告)号：CN106446168B
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201610849787.8
申请日：2016-09-26
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/25
Abstract: 本发明公开了一种面向分布式数据仓库的高效加载客户端实现方法，属于信息处理领域；具体为：首先，初始化系统启动参数；加载器管理模块为每个线程各申请一个加载器；每个线程各创建一个数据解析模块，对客户端数据进行解析并传输给加载器；每个加载器分别调用数据校验模块进行检验；然后，将检验后的字段数据缓存到数据缓存模块，进行管理并传输给数据传输模块；通过分布式节点监听模块获取每个分布式数据仓库的监听状态，并发送给数据传输模块；最后，数据传输模块将收到的缓存数据发送给健康的分布式数据仓库。本发明提升了整个分布式数据仓库的使用效率和数据加载效率，符合目前的应用需求，具有广阔的应用前景。
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