CN115270806A - 一种媒体资源的管理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请公开的基于人工智能的数字媒体管理方法，包括：S1、获取待处理的媒体资源；S2、对所述媒体资源进行资源类型识别处理，确定所述媒体资源的资源类型；S3、通过所述资源类型对应的内容识别算法，对所述媒体资源进行内容识别处理，得到所述媒体资源的资源内容；S4、根据所述媒体资源的资源内容生成所述媒体资源对应的标签，并将所述标签与所述媒体资源进行对应保存。本申请涉及的技术方案，其能够实现对媒体资源进行多维度的信息自动标注，解决人工分类标注工作量大且耗费时间长的问题，提高对媒体资源的管理效率，节省人工成本及时间成本。
Description
技术领域
本申请涉及媒体资源管理技术领域，更具体地说，尤其涉及一种媒体资源的管理方法及系统。
背景技术
随着政府数字化转型的不断变革，媒体资源的价值和意义不断提升，同时媒体资源的体量和交互利用率也在不断增大，传统的档案管理的手段已不适应现实需求。
传统的媒体资源管理是借鉴档案管理的模式，实现对媒体资源的上传、下载、人工分类标注、权限控制等功能，但是由于媒体资源的存量大、信息零散，通过人工进行分类、标注存在工作量大且耗费时间长的问题。
因此，如何提供一种媒体资源的管理方法，其能够实现对媒体资源进行多维度的信息自动标注，解决人工分类标注工作量大且耗费时间长的问题，提高对媒体资源的管理效率，节省人工成本及时间成本，已经成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
为解决上述技术问题，本申请提供一种媒体资源的管理方法，其能够实现对媒体资源进行多维度的信息自动标注，解决人工分类标注工作量大且耗费时间长的问题，提高对媒体资源的管理效率，节省人工成本及时间成本。
本申请提供的技术方案如下：
本申请提供一种基于人工智能的数字媒体管理方法，包括以下步骤：S1、获取待处理的媒体资源；S2、对所述媒体资源进行资源类型识别处理，确定所述媒体资源的资源类型；S3、通过所述资源类型对应的内容识别算法，对所述媒体资源进行内容识别处理，得到所述媒体资源的资源内容；S4、根据所述媒体资源的资源内容生成所述媒体资源对应的标签，并将所述标签与所述媒体资源进行对应保存。
进一步地，在本申请一种优选方式中，所述媒体资源包括文本资源、音频资源、图像资源、视频资源中的至少一种。
进一步地，在本申请一种优选方式中，当所述媒体资源为文本资源时，所述S3，包括：
对所述文本资源进行全文索引处理，得到所述文本资源对应的第一数量的关键词，所述文本资源的资源内容包括所述第一数量的关键词；
所述S4，包括：
对所述第一数量的关键词进行语义识别处理，得到第二数量的关键词，并根据所述第二数量的关键词生成所述文本资源对应的标签，其中，所述第二数量小于所述第一数量。
进一步地，在本申请一种优选方式中，当所述媒体资源为音频资源时，所述S3，包括：
通过对所述音频资源进行语音识别处理，将所述音频资源中的音频信息转换为文字信息；
对所述文字信息进行全文索引处理，得到所述音频资源对应的第一数量的关键词，所述音频资源的资源内容包括所述第一数量的关键词；
所述S4，包括：
对所述第一数量的关键词进行语义识别处理，得到第二数量的关键词，并根据所述第二数量的关键词生成所述音频资源对应的标签，其中，所述第二数量小于所述第一数量。
进一步地，在本申请一种优选方式中，当所述媒体资源为图像资源时，所述S3，包括：
通过对所述图像资源进行字符识别处理，识别所述图像资源中的文字信息；
对所述文字信息进行全文索引处理，得到所述图像资源对应的第一数量的关键词，所述图像资源的资源内容包括所述第一数量的关键词；
所述S4，包括：
对所述第一数量的关键词进行语义识别处理，得到第二数量的关键词，并根据所述第二数量的关键词生成所述图像资源对应的文字标签，其中，所述第二数量小于所述第一数量；
将所述图像资源与已存在标签的样本图像进行图像比对处理，若所述图像资源的图像特征与所述样本图像的图像特征之间的相似度大于预设阈值，则将所述样本图像的标签作为所述图像资源对应的图像标签，其中，所述样本图像为存储的现有图像。
进一步地，在本申请一种优选方式中，当所述媒体资源为视频资源时，所述S3，包括：
通过对所述视频资源中的音频进行语音识别处理，将所述视频资源中的音频信息转换为文字信息；
对所述文字信息进行全文索引处理，得到所述视频资源对应的第一数量的关键词，所述视频资源的资源内容包括所述第一数量的关键词；
所述S4，包括：
对所述第一数量的关键词进行语义识别处理，得到第二数量的关键词，并根据所述第二数量的关键词生成所述视频资源对应的文字标签，其中，所述第二数量小于所述第一数量；
将所述视频资源拆分为多个单帧图像，将所述单帧图像与已存在标签的样本图像进行图像比对处理，若所述单帧图像的图像特征与所述样本图像的图像特征之间的相似度大于预设阈值，则将所述样本图像的标签作为所述视频资源对应的图像标签，其中，所述样本图像为存储的现有图像。
进一步地，在本申请一种优选方式中，还包括：
根据所述文字标签和所述图像标签生成所述资源内容对应的最终标签。
进一步地，在本申请一种优选方式中，所述S4中还包括：对所述媒体资源进行压缩处理和/或加密转码处理，并将得到的处理结果与对应的标签进行对应保存。
进一步地，在本申请一种优选方式中，还包括：
获取访问请求；
根据所述访问请求确定对应的目标标签；
根据保存的标签与媒体资源的对应关系，查找所述目标标签对应的目标媒体资源；
输出所述目标媒体资源。
本申请还提供一种媒体资源管理系统，包括：
获取模块，用于获取待处理的媒体资源；
类型识别模块，用于对所述媒体资源进行资源类型识别处理，确定所述媒体资源的资源类型；
内容识别模块，用于通过所述资源类型对应的内容识别算法，对所述媒体资源进行内容识别处理，得到所述媒体资源的资源内容；
存储模块，用于根据所述媒体资源的资源内容生成所述媒体资源对应的标签，并将所述标签与所述媒体资源进行对应保存。
本申请提供的一种媒体资源的管理方法，与现有技术相比，包括以下步骤：S1、获取待处理的媒体资源；S2、对所述媒体资源进行资源类型识别处理，确定所述媒体资源的资源类型；S3、通过所述资源类型对应的内容识别算法，对所述媒体资源进行内容识别处理，得到所述媒体资源的资源内容；S4、根据所述媒体资源的资源内容生成所述媒体资源对应的标签，并将所述标签与所述媒体资源进行对应保存。本申请通过对待处理的媒体资源进行资源类别确认后，根据资源类型执行对应的内容识别算法，对媒体资源进行内容识别处理，获取媒体资源的资源内容，最终生成媒体资源对应标签，并将标签和媒体资源进行保存，其能够解决人工进行分类、标注存在工作量大且耗费时间长的问题，其能够实现对媒体资源进行多维度的信息自动标注，解决人工分类标注工作量大且耗费时间长的问题，提高对媒体资源的管理效率，节省人工成本及时间成本。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的媒体资源的管理方法的步骤流程图；
图2为本申请实施例提供的媒体资源的管理方法的处理流程图；
图3为本申请实施例提供的媒体资源的管理系统的系统架构图。
具体实施方式
为了使本领域的技术人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，当元件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件上，它可以直接在另一个元件上或者间接设置在另一个元件上；当一个元件被称为是“连接于”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或间接连接至另一个元件上。
需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“第一”、“第二”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”、“若干个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
须知，本说明书附图所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本申请可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本申请所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本申请所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。
本申请提供的媒体资源的管理方法，与现有技术相比，包括以下步骤：S1、获取待处理的媒体资源；S2、对所述媒体资源进行资源类型识别处理，确定所述媒体资源的资源类型；S3、通过所述资源类型对应的内容识别算法，对所述媒体资源进行内容识别处理，得到所述媒体资源的资源内容；S4、根据所述媒体资源的资源内容生成所述媒体资源对应的标签，并将所述标签与所述媒体资源进行对应保存。本申请通过对待处理的媒体资源进行资源类别确认后，根据资源类型执行对应的内容识别算法，对媒体资源进行内容识别处理，获取媒体资源的资源内容，最终生成媒体资源对应标签，并将标签和媒体资源进行保存，其能够解决人工进行分类、标注存在工作量大且耗费时间长的问题，其能够实现对媒体资源进行多维度的信息自动标注，解决人工分类标注工作量大且耗费时间长的问题，提高对媒体资源的管理效率，节省人工成本及时间成本。
结合实施例具体阐述，如图1至图2所示，本申请实施例提供的媒体资源的管理方法，包括以下步骤：S1、获取待处理的媒体资源；S2、对所述媒体资源进行资源类型识别处理，确定所述媒体资源的资源类型；S3、通过所述资源类型对应的内容识别算法，对所述媒体资源进行内容识别处理，得到所述媒体资源的资源内容；S4、根据所述媒体资源的资源内容生成所述媒体资源对应的标签，并将所述标签与所述媒体资源进行对应保存。
具体地，在本申请实施例中，所述媒体资源包括文本资源、音频资源、图像资源、视频资源中的至少一种。
具体地，在本申请实施例中，当所述媒体资源为文本资源时，所述S3，包括：
对所述文本资源进行全文索引处理，得到所述文本资源对应的第一数量的关键词，所述文本资源的资源内容包括所述第一数量的关键词；
所述S4，包括：
对所述第一数量的关键词进行语义识别处理，得到第二数量的关键词，并根据所述第二数量的关键词生成所述文本资源对应的标签，其中，所述第二数量小于所述第一数量。
更为具体地阐述，在本申请实施例中，当所述媒体资源为文本类型文件时，核心调度服务调用全文索引服务建立全文索引信息，然后调用语义识别算法分析文本全文，生成文件关键字信息。
具体地，在本申请实施例中，当所述媒体资源为音频资源时，所述S3，包括：
通过对所述音频资源进行自动语音识别处理，将所述音频资源中的音频信息转换为文字信息；
对所述文字信息进行全文索引处理，得到所述音频资源对应的第一数量的关键词，所述音频资源的资源内容包括所述第一数量的关键词；
所述S4，包括：
对所述第一数量的关键词进行语义识别处理，得到第二数量的关键词，并根据所述第二数量的关键词生成所述音频资源对应的标签，其中，所述第二数量小于所述第一数量。
更为具体地阐述，在本申请实施例中，当所述媒体资源为音频类型文件时，核心调度服务调用自动语音识别(Automatic Speech Recognition，ASR)算法转换文件中的音频为文字信息，并将转换后的文字信息保存进ASR信息存储表，然后调用全文索引服务，根据ASR信息建立全文索引信息，最后调用语义识别算法，分析所述ASR信息，生成文件关键字信息。
具体地，在本申请实施例中，当所述媒体资源为图像资源时，所述S3，包括：
通过对所述图像资源进行字符识别处理，识别所述图像资源中的文字信息；
对所述文字信息进行全文索引处理，得到所述图像资源对应的第一数量的关键词，所述图像资源的资源内容包括所述第一数量的关键词；
所述S4，包括：
对所述第一数量的关键词进行语义识别处理，得到第二数量的关键词，并根据所述第二数量的关键词生成所述图像资源对应的文字标签，其中，所述第二数量小于所述第一数量；
将所述图像资源与已存在标签的样本图像进行图像比对处理，若所述图像资源的图像特征与所述样本图像的图像特征之间的相似度大于预设阈值，则将所述样本图像的标签作为所述图像资源对应的图像标签，其中，所述样本图像为存储的现有图像。
更为具体地阐述，在本申请实施例中，当所述媒体资源为图像类型文件时，核心调度服务首先调用光学字符识别(Optical Character Recognition，OCR)算法，分析图片中的文字信息，保存进OCR信息存储表，然后调用全文索引服务根据OCR信息建立全文索引信息，再调用语义识别算法分析OCR信息，基于文字信息生成文件关键字信息；接着核心调度服务调用图像比对算法，图像比对算法从图像索引库中提取图像信息与图片文件进行比对，通过比对基于图像信息生成文件关键字信息。
具体地，在本申请实施例中，当所述媒体资源为视频资源时，所述S3，包括：
通过对所述视频资源中的音频进行自动语音识别处理，将所述视频资源中的音频信息转换为文字信息；
对所述文字信息进行全文索引处理，得到所述视频资源对应的第一数量的关键词，所述视频资源的资源内容包括所述第一数量的关键词；
所述S4，包括：
对所述第一数量的关键词进行语义识别处理，得到第二数量的关键词，并根据所述第二数量的关键词生成所述视频资源对应的文字标签，其中，所述第二数量小于所述第一数量；
将所述视频资源拆分为多个单帧图像，将所述单帧图像与已存在标签的样本图像进行图像比对处理，若所述单帧图像的图像特征与所述样本图像的图像特征之间的相似度大于预设阈值，则将所述样本图像的标签作为所述视频资源对应的图像标签，其中，所述样本图像为存储的现有图像。
更为具体地阐述，在本申请实施例中，当所述媒体资源为视频类型文件时，核心调度服务调用自动语音识别(Automatic Speech Recognition，ASR)算法转换视频文件中的音频为文字信息，并将转换后的文字信息保存进ASR信息存储表，然后调用全文索引服务，根据ASR信息建立全文索引信息，再调用语义算法分析ASR信息，基于文字信息生成文件关键字信息；接着核心调度服务调用图像比对算法，图像比对算法从图像索引库中提取图像信息与视频文件中的多个单帧图片进行比对，通过比对基于图像信息生成文件关键字信息。
具体地，在本申请实施例中，还包括：
根据所述文字标签和所述图像标签生成所述资源内容对应的最终标签。
具体地，在本申请实施例中，所述S4中还包括：对所述媒体资源进行压缩处理和/或加密转码处理，并将得到的处理结果与对应的标签进行对应保存。
更为具体地阐述，在本申请实施例中，待处理的媒体资源通过核心调度服务进入文件核心处理流程，通过核心调度服务调用文档压缩算法对文件进行压缩、加密转码处理后，在数据库中建立文件基础档案信息。
具体地，在本申请实施例中，还包括：
获取访问请求；
根据所述访问请求确定对应的目标标签；
根据保存的标签与媒体资源的对应关系，查找所述目标标签对应的目标媒体资源；
输出所述目标媒体资源。
本申请还提供一种媒体资源管理系统，包括：
获取模块，用于获取待处理的媒体资源；
类型识别模块，用于对所述媒体资源进行资源类型识别处理，确定所述媒体资源的资源类型；
内容识别模块，用于通过所述资源类型对应的内容识别算法，对所述媒体资源进行内容识别处理，得到所述媒体资源的资源内容；
存储模块，用于根据所述媒体资源的资源内容生成所述媒体资源对应的标签，并将所述标签与所述媒体资源进行对应保存。
更为具体地阐述，在本申请实施例中，所述媒体资源的管理系统采用全B/S网络架构，微服务软件架构，采用软硬件一体化的形式部署。
需要进一步说明的是，在本申请实施例中，如图3所示，所述媒体资源的管理系统包括：硬件支撑模块、基础引擎模块和应用支持模块，所述硬件支撑模块用于提供数据存储、数据传输及人工智能算力的硬件支撑；所述基础引擎模块用于提供对人工智能算法、数据处理等基础服务的支持；所述应用支持模块用于提供信息上传、文件扫描、智能标注、分类检索、数据下载等业务操作。
其中，所述硬件支撑模块包括：计算单元、存储单元和传输单元，所述计算单元包括：CPU和GPU；所述存储单元包括：SSD、SAS和SATA；所述传输单元包括：FC、WIFI和ETH。
所述基础引擎模块包括：核心调度模块，所述核心调度模块中包括数据库和算法引擎模块，所述数据库包括：MYSQL、ORACLE和mongoDB，所述算法引擎模块包括：人脸识别、语音/语义识别、OCR、视频智能压缩、文字检索相关算法。
所述应用支持模块包括应用调度模块，所述应用调度模块包括：Nginx、Tomcat、WebLogic。
由上所述，本申请实施例涉及的媒体资源的管理方法，通过对待处理的媒体资源进行资源类别确认后，根据资源类型执行对应的内容识别算法，对媒体资源进行内容识别处理，获取媒体资源的资源内容，最终生成媒体资源对应标签，并将标签和媒体资源进行保存，其能够解决人工进行分类、标注存在工作量大且耗费时间长的问题，其能够实现对媒体资源进行多维度的信息自动标注，解决人工分类标注工作量大且耗费时间长的问题，提高对媒体资源的管理效率，节省人工成本及时间成本；通过对媒体资源进行压缩处理，快速高效地对媒体资源进行压缩、存储和传递，节约存储空间和带宽的成本投入，提高媒体资源的使用效率；通过对媒体资源进行加密转码处理，提供了严格的访问控制，保障了媒体资源的信息安全；系统以软硬件一体化的形式部署，后台服务支持一键安装，免去了实施过程中系统客户端安装、配置等诸多步骤，实现系统极速上线使用。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其他实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种媒体资源的管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取待处理的媒体资源；
S2、对所述媒体资源进行资源类型识别处理，确定所述媒体资源的资源类型；
S3、通过所述资源类型对应的内容识别算法，对所述媒体资源进行内容识别处理，得到所述媒体资源的资源内容；
S4、根据所述媒体资源的资源内容生成所述媒体资源对应的标签，并将所述标签与所述媒体资源进行对应保存。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述媒体资源包括文本资源、音频资源、图像资源、视频资源中的至少一种。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述媒体资源为文本资源时，所述S3，包括：
对所述文本资源进行全文索引处理，得到所述文本资源对应的第一数量的关键词，所述文本资源的资源内容包括所述第一数量的关键词；
所述S4，包括：
对所述第一数量的关键词进行语义识别处理，得到第二数量的关键词，并根据所述第二数量的关键词生成所述文本资源对应的标签，其中，所述第二数量小于所述第一数量。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述媒体资源为音频资源时，所述S3，包括：
通过对所述音频资源进行语音识别处理，将所述音频资源中的音频信息转换为文字信息；
对所述文字信息进行全文索引处理，得到所述音频资源对应的第一数量的关键词，所述音频资源的资源内容包括所述第一数量的关键词；
所述S4，包括：
对所述第一数量的关键词进行语义识别处理，得到第二数量的关键词，并根据所述第二数量的关键词生成所述音频资源对应的标签，其中，所述第二数量小于所述第一数量。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述媒体资源为图像资源时，所述S3，包括：
通过对所述图像资源进行字符识别处理，识别所述图像资源中的文字信息；
对所述文字信息进行全文索引处理，得到所述图像资源对应的第一数量的关键词，所述图像资源的资源内容包括所述第一数量的关键词；
所述S4，包括：
对所述第一数量的关键词进行语义识别处理，得到第二数量的关键词，并根据所述第二数量的关键词生成所述图像资源对应的文字标签，其中，所述第二数量小于所述第一数量；
将所述图像资源与已存在标签的样本图像进行图像比对处理，若所述图像资源的图像特征与所述样本图像的图像特征之间的相似度大于预设阈值，则将所述样本图像的标签作为所述图像资源对应的图像标签，其中，所述样本图像为存储的现有图像。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述媒体资源为视频资源时，所述S3，包括：
通过对所述视频资源中的音频进行语音识别处理，将所述视频资源中的音频信息转换为文字信息；
对所述文字信息进行全文索引处理，得到所述视频资源对应的第一数量的关键词，所述视频资源的资源内容包括所述第一数量的关键词；
所述S4，包括：
对所述第一数量的关键词进行语义识别处理，得到第二数量的关键词，并根据所述第二数量的关键词生成所述视频资源对应的文字标签，其中，所述第二数量小于所述第一数量；
将所述视频资源拆分为多个单帧图像，将所述单帧图像与已存在标签的样本图像进行图像比对处理，若所述单帧图像的图像特征与所述样本图像的图像特征之间的相似度大于预设阈值，则将所述样本图像的标签作为所述视频资源对应的图像标签，其中，所述样本图像为存储的现有图像。
7.根据权利要求5或6中所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述文字标签和所述图像标签生成所述资源内容对应的最终标签。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S4中还包括：
对所述媒体资源进行压缩处理和/或加密转码处理，并将得到的处理结果与对应的标签进行对应保存。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
获取访问请求；
根据所述访问请求确定对应的目标标签；
根据保存的标签与媒体资源的对应关系，查找所述目标标签对应的目标媒体资源；
输出所述目标媒体资源。
10.一种媒体资源管理系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待处理的媒体资源；
类型识别模块，用于对所述媒体资源进行资源类型识别处理，确定所述媒体资源的资源类型；
内容识别模块，用于通过所述资源类型对应的内容识别算法，对所述媒体资源进行内容识别处理，得到所述媒体资源的资源内容；
存储模块，用于根据所述媒体资源的资源内容生成所述媒体资源对应的标签，并将所述标签与所述媒体资源进行对应保存。
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| CN115270806A true CN115270806A (zh) | 2022-11-01 |
Family
ID=83759992
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210668858.XA Pending CN115270806A (zh) | 2022-06-14 | 2022-06-14 | 一种媒体资源的管理方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115270806A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116108492A (zh) * | 2023-04-07 | 2023-05-12 | 安羚科技(杭州)有限公司 | 可横向扩展的数据防泄漏系统 |
-
2022
- 2022-06-14 CN CN202210668858.XA patent/CN115270806A/zh active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116108492A (zh) * | 2023-04-07 | 2023-05-12 | 安羚科技(杭州)有限公司 | 可横向扩展的数据防泄漏系统 |
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