专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]主被动结合进行异常主机分析的方法、装置、介质和设备-CN202010587801.8有效
  • 请求不公布姓名 - 极客信安(北京)科技有限公司
  • 2020-06-24 - 2023-08-22 - H04L9/40
  • 本发明提供了一种主被动结合进行异常主机分析的方法、装置、介质和设备,包括:持续缓存第一设定时间段内的网络流量日志,基于被动规则检测方法,对经过网络边界的数据流进行检测,记录发现异常行为的可疑主机IP的数据流特征信息;通过所述可疑主机IP的数据流特征信息,收集与所述可疑主机IP相关的数据流信息;收集回溯流量,构建主动探测规则;对所述可疑主机IP进行主动扫描分析,判断所述可疑主机是否存在异常;将主动扫描与被动检测结果对比分析,确定所述可疑主机是否为异常主机。本发明以被动检测作为初步基础,降低主动扫描的成本;基于被动检测发现可疑主机进行的主动扫描更加具有目的性,提高了分析效率和准确率。
  • 被动结合进行异常主机分析方法装置介质设备
  • [发明专利]一种检测下载行为的方法及装置-CN201910679609.9有效
  • 邓守勋;刘伯仲 - 深信服科技股份有限公司
  • 2019-07-25 - 2022-11-22 - H04L9/40
  • 首先获取第一流数据,其中,第一流数据为HTTP flow数据,然后对HTTP flow数据进行数据预处理,获得具有预处理格式的第二流数据,再基于预设过滤条件对第二流数据进行过滤,获得第三流数据,根据预设下载行为特征对第三流数据中的每条数据的下载行为特征进行匹配,确定每条数据的下载行为特征强度,检测分析每条数据的下载行为特征强度,确定可疑下载数据。通过对具备下载行为特征强度的每条数据进行检测分析确定哪些下载行为特征可疑的,这样能够完全、具体的检测到流数据的可疑下载行为,从而确定可疑下载数据。
  • 一种检测下载行为方法装置
  • [发明专利]视频火焰检测方法、装置及系统-CN201410529508.0有效
  • 潘晖;郑靖卿 - 深圳力维智联技术有限公司
  • 2014-10-08 - 2020-07-17 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种视频火焰检测方法、装置及系统,所述方法包括:提取视频图像中的火焰可疑区域;对所述火焰可疑区域进行轮廓提取处理及图像分割处理,得到多个火焰可疑小矩形区域;对所述火焰可疑小矩形区域利用光流和火焰的波动特征进行火焰区域的提取本发明利用前景分割及颜色信息获得火焰可疑区域,然后利用光流检测火焰的运动特征,并通过火焰角点的波动情况判断该区域是否有火焰,从而克服了现有视频火焰检测技术中的视频火焰检测准确率低、误报高、受噪声影响大等的缺点,解决了现有技术中存在火焰特征提取效果差,对火焰难以定位的问题。
  • 视频火焰检测方法装置系统
  • [发明专利]定位追踪方法及相关装置-CN201811599571.6有效
  • 戈东;潘乐扬 - 深圳市天彦通信股份有限公司
  • 2018-12-26 - 2020-10-16 - H04N7/18
  • 本申请实施例公开了定位追踪方法及相关装置,方法包括:通过所述至少一个信息感知设备获取多个地铁乘客的特征信息,其中,所述至少一个信息感知设备分布于地铁的多个车厢;根据所述多个地铁乘客的特征信息,确定所述多个地铁乘客中的可疑乘客;获取所述可疑乘客定位信息,并根据所述定位信息从所述至少一个信息感知设备中选取目标信息感知设备对所述可疑乘客进行监控;向所述掌迹设备发送所述可疑乘客的监控录像。本申请实施例有利于及时识别出混入地铁乘客中的可疑乘客,从而对其进行定位追踪。
  • 定位追踪方法相关装置
  • [发明专利]一种基于区块链的托攻击检测方法-CN201910861321.3有效
  • 王春东;姬浩凯;莫秀良 - 天津理工大学
  • 2019-09-12 - 2021-11-23 - H04L29/06
  • 一种基于区块链的托攻击检测方法,包括如下步骤:①选择优质用户集;②优质用户在区块链环境下的评分系统中,会看到各种项目的打分及其他用户的评论打分情况,划归出可疑用户集或可疑项目集;③当可疑项目或可疑用户被举报时,评分系统将进行统计,将其划入可疑用户集或可疑项目集,再利用机器学习方法通过特征提取筛选出一个可疑用户或可疑项目数据集;④将区块链中利用优质用户投票举报得到的可疑数据集与传统托攻击检的可疑数据集进行交叉筛选,得到最终的托用户集或可疑项目集。
  • 一种基于区块攻击检测方法
  • [发明专利]一种基于特征提取的公共交通可疑卡识别方法-CN201711047767.X有效
  • 涂来;邴昊天;文菁 - 华中科技大学
  • 2017-10-31 - 2019-08-30 - G07F7/08
  • 本发明公开了一种基于特征提取的公共交通可疑卡识别方法,属于公共交通用户识别领域,该方法包括离线训练和在线识别两部分。离线训练包括提取样本用户的十二维出行特征值,建立样本用户的特征矩阵,将样本用户中的小偷用户的特征矩阵作为负样本,普通用户的特征矩阵作为正样本,对选定的分类模型进行训练,得到可疑卡分类器;在线识别包括按照构建样本用户的特征矩阵的方法,构建待识别用户的特征矩阵,利用训练后的可疑卡分类器对待识别用户的特征矩阵进行用户类型识别,以识别出疑似小偷使用的可疑卡。
  • 一种基于特征提取公共交通可疑识别方法

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