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公开(公告)号:CN113162818A
公开(公告)日:2021-07-23
申请号:CN202110138388.1
申请日:2021-02-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L12/26 , G06F16/28 , G06F16/182 , G06F16/13
Abstract: 本发明涉及一种分布式流量采集分析的实现方法及系统。该方法的步骤包括:采集网络流量样本,对网络流量样本进行标记,添加不同维度的索引标签;将采集的网络流量样本存储至Elasticsearch分布式搜索引擎中,并按照不同维度对网络流量样本进行检索;对网络流量样本进行统计,并存储至Redis数据库中;采用TCPREPLAY技术将网络流量样本进行回放,可以按照数据包的速度或者指定速度去重放网络流量。本发明通过网络数据包的采集和分析,可以实现对网络流量的标记、检索、储存和回放,通过对抓取的网络流量进行分析,可以实时了解网络的状态。
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公开(公告)号:CN114461778A
公开(公告)日:2022-05-10
申请号:CN202111614370.0
申请日:2021-12-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/335 , G06F40/194 , G06F40/216 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种面向海量科研资料的科研成果综合推荐方法及装置,包括:基于用户的个人信息与科研资料的属性,分别提取个人信息特征与属性特征;将个人信息特征与属性特征输入BP神经网络,得到第一推荐结果;通过计算个人信息特征与属性特征的相似度,得到第二推荐结果;依据第一推荐结果和/或第二推荐结果,得到综合推荐结果。本发明从海量科研课题文档中快速准确提取数十种课题相关属性特征,进行关键科研要素比对分析,通过几十种属性特征,建立了基于BP神经网络的精细化科研成果推荐模型,更加精准的为客户推荐科研课题。
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公开(公告)号:CN108737408A
公开(公告)日:2018-11-02
申请号:CN201810450719.3
申请日:2018-05-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种用户网络认证信息提取方法及系统,对特定服务进行保护,首先要学习基础的用户网络认证信息,用户网络认证信息采集分为两种情况,第一种情况是完全在内网的情况下,配置在内网的服务器上;第二种情况是用户可以连接外网,将用户连接外网的网关进行配置,本发明对于不仅对于可访问外网的用户,同时对于仅使用局域网的用户同样可以起到保护的作用。对仅使用局域网的用户,在对应局域网的服务器进行配置,同样可以收集用户的网络认证信息,当访问特定服务时,起到监控的作用。
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公开(公告)号:CN107967290A
公开(公告)日:2018-04-27
申请号:CN201710928133.9
申请日:2017-10-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06F17/30734 , G06F17/2775 , G06F17/30705
Abstract: 本发明公开了一种基于海量科研资料的知识图谱网络构建方法及系统、介质。本方法为:解析项目库,抽取出课题的基础信息以及解析出每一课题的文档信息、课题方向;从每一课题的设定文档的标题信息中提取主题词,作为对应课题的课题关键技术;对属于相同领域的课题方向进行聚类;对于同一聚类结果中的课题,从各课题的一般任务书、需求分析说明中解析出关键技术指标,然后根据同一聚类结果中各课题的课题关键技术与关键技术指标的相关度,对课题关键技术与关键技术指标进行关联,形成每个关键技术对应若干关键技术指标;最终生成领域-课题方向-课题-关键技术-关键技术指标间的关联表,即项目库的知识图谱。本发明能分析抽取出未来技术发展趋势。
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公开(公告)号:CN115269572A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202210836039.1
申请日:2022-07-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06N3/08 , G06N3/12 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于海量科研资料的课题立项决策推荐方法及装置,所述方法包括:收集科研资料样本,并根据课题样本的课题属性进行属性特征的抽取;基于所述课题属性的数量,对所述BP神经网络的神经元初始权值与阈值进行初始实数编码,得到若干个基因染色体;将所述属性特征输入BP神经网络进行训练,并以期望数据样本与预测数据样本相应的误差函数作为个体适应度函数,进行遗传算法计算,得到最佳个体基因染色体;基于所述到最佳个体基因染色体,初始化所述BP神经网络;利用所述属性特征对遗传算法改进后的BP神经网络进行训练,得到决策推荐模型;基于所述决策推荐模型,获取目标课题的推荐结果。本发明可以支撑和辅助科研立项决策工作。
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公开(公告)号:CN116361720A
公开(公告)日:2023-06-30
申请号:CN202111614387.6
申请日:2021-12-27
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F18/2413 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种基于资产自身特征的网络异常资产发现方法及装置,包括:使用已知资产的流数据构建入网资产备案库;基于所述入网资产备案库,对网络流数据进行识别,得到未知资产流数据;对未知资产流数据的流数据特征进行分类,得到未知资产类型与未知资产应用类型;对已知资产的流数据特征进行离群点检测,得到异常已知资产;依据未知资产、未知资产类型、未知资产应用类型、异常已知资产,获取异常资产检测结果。本发明可识别未备案入网设备的资产类型与应用类型,将发现的异常资产信息与告警信息相结合,从而有效支撑完善资产备案管理,异常问题的发现更为及时、主动、全面,强化在网资产安全。
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