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公开(公告)号：CN112990763A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110406076.4
申请日：2021-04-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明特别涉及一种多级指标体系。该多级指标体系，包括指标层级判断模块，内侧计算模块，迭代次数执行判断模块，外侧计算模块和指数存储模块；内侧计算模块按照指标体系从内到外依次计算上一层级的指标要素得分；外侧计算模块综合所有层级的指标要素得分，计算指标体系的综合指数K。该多级指标体系，综合考虑指标体系中各层级指标要素的得分情况，以最后一级细分指标要素得分为主，其他层级指标要素得分为辅的计算方式，克服了多数情况下指标体系指数计算仅通过最后一级指标体系来进行确定的弊端；同时，在各级指标要素计算中，采用取对数或开根号的计算方式来对指标要素评分进行降噪处理，保障和提升了指数计算的合理性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112990762A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110405950.2
申请日：2021-04-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心
Abstract: 本发明特别涉及一种行业风险指标体系风险指数生成方法及系统。该行业风险指标体系风险指数生成方法及系统，首先设定行业风险指标关联，并判断级别指标要素的合理性以及是否已经列举完全，形成行业风险指标体系；然后构建BP神经网络模型，并利用BP神经网络模型得到指标参数造成的风险的参数值，对指标要素的风险值进行计算，并将计算值存入指数存储模块。该行业风险指标体系风险指数生成方法及系统，基于行业经验和专家知识，采用迭代法确定行业风险指标体系，并使用BP神经网络模型计算指标要素风险值，克服了线性方程在计算指标要素风险值时的不合理性，并基于风险要素值最终计算得出该行业风险指数，提升了行业风险指数的准确性和合理性。
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公开(公告)号：CN109492219A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811250384.7
申请日：2018-10-25
Applicant: 山东省通信管理局 , 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: G06F17/27 , G06F16/958 , G06N3/04
CPC classification number: G06F17/2785 , G06F17/2715 , G06F17/2775 , G06N3/0445
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，尤其涉及一种基于特征分类和情感语义分析的诈骗网站识别方法。该方法包括以下步骤：为采集的网站文本中的每一个词添加情感标识，情感标识为积极和消极中的任一；将词的序列转换为词的向量，作为特征向量；使用长短期记忆网络对所有的特征向量进行训练，得到用于识别网站是否为诈骗网站的情感分析分类模型。本发明利用BP神经网络模型先对采集到的网站进行识别，只有在采集到的网站是诈骗网站的情况下，才对采集到的网站进行基于情感分析的判断，有利于降低误判率，提高网站识别准确率，还有利于提高用户体验，节约时间。
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公开(公告)号：CN109284416A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811302840.8
申请日：2018-11-02
Applicant: 山东省通信管理局 , 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: G06F16/63
Abstract: 本发明涉及音频检索技术领域，尤其涉及一种基于内容的海量音频快速检索方法。该方法包括以下步骤：为音频添加检索标识，并将检索标识与音频一一对应存储；为带有检索标识的音频添加分类索引，并将分类索引与带有检索标识的音频对应存储。接收用户的检索请求，并确定检索请求中的检索标识和分类索引；查找与检索标识和分类索引均匹配的音频；将查找到的音频显示出来。本发明根据用户检索请求中的检索标识和分类索引来查找音频，不仅能够准确的查找到用户需要的音频，提升用户体验，另外，也能够提高音频查找效率，具有方法简单和音频查找快速、准确的优点。
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公开(公告)号：CN109447180A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811353163.2
申请日：2018-11-14
Applicant: 山东省通信管理局 , 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
Abstract: 本发明涉及通讯信息安全技术领域，尤其涉及一种基于大数据和机器学习的电信诈骗上当人发现方法。该方法包括以下步骤：获取原始电话记录单，筛选出其中的诈骗电话事件；分析诈骗电话事件中被叫的特征和场景以得到多维度特征表，并作为预处理数据进行存储；对预处理数据进行清理，得到待转换数据；将待转换数据转换成训练样本；利用训练样本生成分类器模型；将被叫为分析对象的电话记录单数据代入分类器模型，进行预警。本发明在分析被叫的特征和场景的基础上建立分类器模型，对被叫为分析对象的电话进行电信诈骗预警，具有准确、有效的优点。
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公开(公告)号：CN109376244A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811252792.6
申请日：2018-10-25
Applicant: 山东省通信管理局 , 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F16/958 , G06N3/08
CPC classification number: G06N3/084
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，尤其涉及一种基于特征分类的诈骗网站识别方法。该方法包括以下步骤：将采集到的多个网站分别标识为安全网站和诈骗网站；将安全网站和诈骗网站中的文档分别标识为安全文档和诈骗文档；计算出各文档中每个词组分别出现在安全网站和诈骗网站中的卡方统计量，并根据词组的卡方统计量筛选得到敏感词组；计算出各文档中出现的每个敏感词组的正反向词频，作为各文档的特征向量；根据所有文档的特征向量训练出用于识别网站是否为诈骗网站的BP神经网络模型。本发明以安全网站和诈骗网站中文档的特征向量作为样本，得到用于识别网站是否为诈骗网站的BP神经网络模型，方法简单、操作方便，具有网站识别准确率高的优点。
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