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]一种基于频次和用户发送行为特征识别垃圾短信源的方法-CN201010609474.8有效
  • 肖克华;狄卫华 - 上海粱江通信系统股份有限公司
  • 2010-12-28 - 2012-07-11 - H04W4/14
  • 本发明公开了一种基于频次和用户发送行为特征识别垃圾短信源的方法,包括:设定短信频率门限,该短信频率门限为一段时间内发送短信的最大阈值,当主叫源发送的短信数量超出该最大阈值时,则该主叫源的短信将被监控;设定用户发送行为特征,即在设定时间范围内监控主叫源短信发送行为特征,包括设定分析时间粒度、时间粒度范围内的规则、连续多粒度时间内的规则,当监控的主叫源发送行为符合设定时间粒度范围的用户行为规则,则判定主叫源为垃圾短信源,此主叫源的此后所有短信将被拦截本发明根据垃圾短信的发送行为特征与频次相结合的方法拦截短信,采用主叫源监控并符合设定用户行为特征的主叫源列入黑名单的方式,能有效拦截垃圾短信。
  • 一种基于频次用户发送行为特征识别垃圾信源方法
  • [发明专利]用户画像生成方法、装置、设备及存储介质-CN202010885050.8有效
  • 茅旭峰 - 康键信息技术(深圳)有限公司
  • 2020-08-28 - 2023-10-24 - G06F16/9535
  • 本发明涉及大数据技术领域,公开了一种用户画像生成方法、装置、设备及存储介质,用于提高用户行为画像的准确性。用户画像生成方法包括:从预设应用服务中实时获取用户行为数据和用户标识数据,用户行为数据包括用户操作行为数据和用户浏览行为数据;通过已训练的意图识别模型对用户操作行为数据和用户浏览行为数据进行分析处理,得到用户意图标签数据;按照用户意图标签数据查询预设标签规则表,得到对应的标签更新规则;采用用户标识数据获取初始用户画像,并利用对应的标签更新规则将用户意图标签数据更新至初始用户画像中,得到目标用户画像。
  • 用户画像生成方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种工控蜜罐-CN202111105295.5在审
  • 戴晋;徐浩然;张金山 - 中能融合智慧科技有限公司
  • 2021-09-22 - 2021-12-17 - H04L29/06
  • 本发明公开了一种工控蜜罐,包括,所述蜜罐与所述终端采集器连接,所述终端采集器与所述蜜罐数据中心和终端流量分析报警模块,所述蜜罐数据中心与所述大数据计算中心连接,所述大数据计算中心与所述报警规则库连接,所述报警规则库与所述终端流量分析报警模块连接;蜜罐:模拟工控设备,用于迷惑攻击者或者采集攻击者的攻击行为;终端采集器:布置在网络出口处,采集全网流量数据;蜜罐数据中心:对采集全网流量数据进行汇总、筛选、分析、研判,确认威胁数据;大数据计算中心:汇总分析所有攻击行为,提取报警规则,存入报警规则库;终端流量分析报警模块:利用攻击行为的报警规则对之后所有相同特征的攻击行为进行报警和阻断。
  • 一种蜜罐
  • [发明专利]一种基于世系数据的细粒度访问控制方法及系统-CN202310064163.5在审
  • 陈晶;何琨;加梦;吴聪;熊翘楚;杜瑞颖;王金石;吴云坤;陈华平;纪胜龙 - 武汉大学
  • 2023-01-12 - 2023-05-02 - G06F21/62
  • 本发明公开了一种基于世系数据的细粒度访问控制方法及系统,首先通过用户au的属性获取当前用户的角色u;通过角色u获得用户授权阶段的结果;然后通过动作实例获得行为类型at;通过σ(at)映射关系获得策略p,通过策略p获得行为验证规则RuleAV;最后从路径中抽取路径规则path rules(ObjectRole,DName),利用ha依赖关系抽取当前行为的环境信息atti;通过路径规则中的对象角色ObjectRole获取该对象O,利用τ(DName)映射关系根据依赖名称从依赖列表中获取依赖路径dpath;从对象O出发,利用依赖路径dpath中的路径规则;通过θ(O,dpath)映射关系找到相关的节点并评估当前的环境信息是否满足操作时的要求;通过结果集判断行为是否能通过验证规则,通过则合取或者析取;本发明实现了更细粒度的访问控制。
  • 一种基于世系数据细粒度访问控制方法系统
  • [发明专利]基于关联规则的以太坊钓鱼行为非法账户的分析检测方法-CN202310938539.0在审
  • 高睿杰;刘园;叶楚涵;宁小勇;季娜;何强;王兴伟 - 东北大学
  • 2023-07-28 - 2023-09-05 - H04L9/40
  • 本发明提供一种基于关联规则的以太坊钓鱼行为非法账户的分析检测方法,涉及网络安全技术领域。该方法首先从以太坊交易子图网络中提取网络中的钓鱼结点作为目标结点以及它们的邻居结点,并构建以目标结点为中心的交易子图网络,来反映出目标结点的交易行为和关系;通过建立特征子集,将结点特征离散化与标签化;通过使用关联规则算法,进行钓鱼结点特征和正常结点特征之间的关联规则挖掘;通过关联规则对交易子图网络进行一定规则的游走后输入图嵌入算法,得到结点向量表示;将结点向量输入分类器中进行二分类处理,从而判断一个结点是否是钓鱼诈骗行为的发起者或参与者该方法可以极大提高模型的分类效果,即钓鱼行为非法账户的识别效果。
  • 基于关联规则以太钓鱼行为非法账户分析检测方法
  • [发明专利]用户行为分析系统及方法-CN201910161553.8在审
  • 苗圣法;陈晓安;陈春璐;刘勋;胡泽柱;刘小龙 - 顺丰科技有限公司
  • 2019-03-04 - 2020-09-11 - G06F21/55
  • 本申请公开了一种用户行为分析系统及方法,该系统包括获取模块、分析模块、生成模块及更新模块。获取模块用于获取的用户行为数据,分析模块用于将用户行为数据输入到规则检测模型、机器学习模型和/或知识图谱模型,输出可疑事件的用户行为数据;生成模块用于生成并保存该可疑事件对应的用户的标签;更新模块用于基于该标签对应的用户行为数据,更新该规则检测模型、机器学习模型和/或知识图谱模型。本申请实施例在对用户行为数据分析后,利用生成保存的标签对应的行为数据以及获取的行为数据对各个用户行为分析模型进行更新优化,完成了用户行为分析,实现了标签数据的循环利用,用户行为分析模型的同步更新,提高了用户行为数据分析的准确性
  • 用户行为分析系统方法
  • [发明专利]应用安全防护方法及装置、电子设备和存储介质-CN202210763734.X在审
  • 伍杰 - 中国电信股份有限公司
  • 2022-06-29 - 2022-10-11 - H04L9/40
  • 本公开是关于一种应用安全防护方法及装置、电子设备以及计算机可读存储介质,涉及网络安全技术领域,该方法包括:接收针对应用程序的当前操作行为,确定当前操作行为的入口运行参数;获取预先配置的参考匹配规则,将入口运行参数与参考匹配规则进行对比,得到当前操作行为的初始行为类型;确定当前操作行为对应的参考函数调用逻辑;根据参考函数调用逻辑与初始行为类型,对当前操作行为进行安全性分析处理,以生成当前操作行为的控制指令。本公开可以结合当前操作行为行为类型与参考函数调用逻辑对当前操作行为的安全性进行分析,实现潜在异常行为类型的拦截分离和对应用程序的安全防护。
  • 应用安全防护方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种实时识别网络攻击行为的序列分析方法、装置及设备-CN202211519542.0在审
  • 薛洪亮;张洋 - 北京安博通科技股份有限公司
  • 2022-11-30 - 2023-03-31 - H04L9/40
  • 本发明涉及一种实时识别网络攻击行为的序列分析方法、装置及设备,该方法包括:实时收集审计日志,根据威胁响应规则对所述审计日志进行过滤得到行为日志;基于预设排序规则,将所述行为日志根据数据时间进行排序,得到时间顺序行为日志;根据行为日志的源IP将所述时间顺序行为日志进行分区得到若干个行为日志分区;基于流式状态引擎,对所述若干个行为日志分区进行序列分析确定网络攻击行为。本发明涉及一种实时识别网络攻击行为的序列分析方法、装置及设备,实时对审计日志进行过滤,将过滤得到的行为日志进行时间排序,最后进行序列分析确定网络攻击行为,实现了时间效率上的优化,从而提升了匹配速度,让实时序列分析效率变的更高
  • 一种实时识别网络攻击行为序列分析方法装置设备
  • [发明专利]基于请求行为进行异常分析的方法及电子设备-CN202210808401.4有效
  • 陈建伟 - 荣耀终端有限公司
  • 2022-07-11 - 2023-06-30 - G06Q30/0207
  • 本申请提供了一种基于请求行为进行异常分析的方法及电子设备,属于终端技术领域。该方法包括:接收用户输入的请求行为;通过异常请求行为分析模型中的实时规则引擎对请求行为进行异常检测,并获取第一检测结果;当第一检测结果未指示请求行为是异常请求行为时,通过异常请求行为分析模型中的风控综合模型对请求行为进行异常检测,并获取第二检测结果;当第二检测结果指示请求行为是异常请求行为时,对请求行为进行拦截。该方法通过结合实时规则库和基于特征选择和逻辑回归训练的风控综合模型对请求行为进行异常识别,能够解决模型复杂可解释性差,运行性能差的问题。
  • 基于请求行为进行异常分析方法电子设备

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