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公开(公告)号：CN109920406A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910245435.5
申请日：2019-03-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明的技术方案包括一种基于可变起始位置的动态语音识别方法及系统，用于实现：实时加载输入的语音流信号，对语音信号进行预处理；对语音信号进行特征提取，获取语音信号中的特征；根据语音信号中的特征调用语音模型信息库的多个模型对语音信号进行逐帧模式匹配。本发明的有益效果为：本发明的有益效果为容易理解，实现简单，当前语音模型匹配选取长度较为合理，经过算法改进后，减少了语音模型匹配次数，语音识别效率比之前的算法提高了30％的效率。
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公开(公告)号：CN109920406B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201910245435.5
申请日：2019-03-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明的技术方案包括一种基于可变起始位置的动态语音识别方法及系统，用于实现：实时加载输入的语音流信号，对语音信号进行预处理；对语音信号进行特征提取，获取语音信号中的特征；根据语音信号中的特征调用语音模型信息库的多个模型对语音信号进行逐帧模式匹配。本发明的有益效果为：本发明的有益效果为容易理解，实现简单，当前语音模型匹配选取长度较为合理，经过算法改进后，减少了语音模型匹配次数，语音识别效率比之前的算法提高了30％的效率。
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公开(公告)号：CN110119648A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201810111564.0
申请日：2018-02-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院声学研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于光学字符识别的传真图像分类方法，所述方法包括：步骤1)对扫描得到的传真图像进行噪声消除；步骤2)对噪声消除后的传真图像进行二值化处理；步骤3)对步骤2)得到的二值化图像进行仿射变换校准文本；步骤4)利用OCR方法对步骤3)处理后的传真图像进行识别，得到编码为UTF-8的输出字符串和转写置信度；步骤5)对字符串进行关键词正则匹配，得到传真图像的分类。本发明的方法利用频谱噪声消除和灰度图像二值化的预处理，在满足实时性要求的前提下提升了电子扫描得到的传真图像的质量；使传真图像能够使用基于OCR的分类方法，由此实现了传真图像的自动化分类。
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公开(公告)号：CN106791220A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611082262.2
申请日：2016-11-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: H04M3/2281 , H04M3/436 , H04M11/04 , H04W12/12
Abstract: 本发明公开了一种防止电话诈骗的方法及系统，其中，所述方法包括：获取实时话单；提取所述实时话单的号码特征和/或行为特征；根据预设的诈骗电话识别模型对所述实时话单的号码特征和/或行为特征进行分析，以确定所述实时话单对应的通话行为是否为诈骗电话；若确认所述实时话单对应的通话行为是诈骗电话，则向所述实时话单中的被叫号码发送报警提示，并将本次诈骗电话识别结果发送到第三方管理系统。本发明能够准确定位诈骗电话，及时获知诈骗电话的发生，并及时向诈骗电话对应的被叫号码发送报警提示，有效提高了用户对骚扰、诈骗电话的防控能力。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109274836B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201811287123.2
申请日：2018-10-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种大规模数据流中电信欺诈风险识别方法，属于数据挖掘与机器学习和商务智能等领域。从呼叫记录数据库中筛选高风险被叫用户和主叫用户作为分析对象，构建欺诈被叫索引数据库，提取各个索引对应的显著特征；采用二级级联分类模型，得到每个被叫号码的攻击风险值；保留每个高风险被叫号码最近的滑动窗口异常得分的最大值，作为各自的序列风险值；构造被叫号码与主叫号码的通联关系二部图，计算每个被叫号码的通联风险值；借助逻辑回归模型，对每个被叫号码的攻击风险、序列风险和通联风险进行融合，得出每个被叫号码各自的综合风险值。本发明最终的综合风险值具有较高的稳定性和可解释性，实现较高的分类和检测效率。
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公开(公告)号：CN110059889B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201910344174.2
申请日：2019-04-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供了基于无监督学习的诈骗呼叫序列检测方法，包括：构造主叫呼叫序列和呼叫二部图；在呼叫二部图中进行随机游走过程，推断各主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量；获取各被叫号码的唯一标识，以主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量以及第M个被叫号码对应的唯一标识为神经网络的输入，以第M+1个被叫号码对应的唯一标识为输出，训练获得神经网络预测模型；获取待检测主叫呼叫序列中主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量以及各被叫号码对应的唯一标识，并输入所述神经网络预测模型，若得到的预测唯一标识与实际唯一标识的误差大于设定阈值，则判断主叫号码为诈骗号码。本发明中提出的方法容易实现并行化计算，可以实现较高的检测效率。
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公开(公告)号：CN110059889A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910344174.2
申请日：2019-04-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供了基于无监督学习的诈骗呼叫序列检测方法，包括：构造主叫呼叫序列和呼叫二部图；在呼叫二部图中进行随机游走过程，推断各主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量；获取各被叫号码的唯一标识，以主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量以及第M个被叫号码对应的唯一标识为神经网络的输入，以第M+1个被叫号码对应的唯一标识为输出，训练获得神经网络预测模型；获取待检测主叫呼叫序列中主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量以及各被叫号码对应的唯一标识，并输入所述神经网络预测模型，若得到的预测唯一标识与实际唯一标识的误差大于设定阈值，则判断主叫号码为诈骗号码。本发明中提出的方法容易实现并行化计算，可以实现较高的检测效率。
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公开(公告)号：CN108834148A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810433168.X
申请日：2018-05-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 杭州东信北邮信息技术有限公司 , 长安通信科技有限责任公司
CPC classification number: H04W12/12 , G06F9/45558 , H04L41/0654 , H04L41/0893 , H04M3/4365
Abstract: 一种面向5G的基于NFV的诈骗电话处置系统和方法，包含虚拟化诈骗电话处置服务器VSCS，VSCS包含有：AS-VDU装置，接收电信网发送来的呼叫消息，从策略中提取多条处置规则，然后按优先级由高到低的顺序，顺序执行每条处置规则，并控制MS-VDU装置对呼叫进行辅助检查，以识别呼叫中的主叫号码是否是非法号码，如果是，则按处置规则进行处置，将相关数据发送给管理Portal服务器；MS-VDU装置，辅助AS-VDU装置对呼叫进行检查。本发明属于通信领域，能升级面向NFV架构的诈骗电话处置系统，集NFV管理与业务管理功能于一体，从而满足未来5G方向的功能需要，实现虚拟化功能与业务管理功能的实时便捷管理。
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公开(公告)号：CN106686264A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201610965273.9
申请日：2016-11-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04M3/436
Abstract: 本发明属于电信中有害电话监控技术领域，尤其是涉及一种诈骗电话筛选分析方法及系统。本发明的系统利用诈骗电话分析模型对历史数据进行分析，确定模型各特征权重值；对实时数据进行分析检测，检测结果与设定阈值比较给出诈骗电话的置信度。整个系统由数据查询管理系统、实时检测系统、模型自学习系统、趋势预测系统、数据存储系统组成。数据查询管理系统提供全量话单查询、诈骗话单查询、模型参数管理、自学习管理、趋势预测分析功能。实时检测系统通过诈骗电话发现模型实时分析、检测话单数据，发现诈骗电话。模型自学习系统对历史话单数据分析，通过自学习算法不断优化模型参数。趋势预测系统提供对未来诈骗电话趋势和变化进行预测。数据存储系统采用分布式存储系统，大数据分析处理引擎为整个系统提供快速数据抓取、数据分发、数据查询功能。
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