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公开(公告)号：CN119885253A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411818233.2
申请日：2024-12-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06F18/241 , G06F18/20 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种数据分类方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待处理数据；将所述待处理数据输入数据分类模型中，得到分类数据和所述分类数据的类别；所述数据分类模型为深度学习模型；根据所述分类数据的类别，基于自然语言处理技术和预设识别规则处理所述分类数据，确定敏感信息。本申请实现了对数据的精确分类，并能够识别和处理敏感信息，增强了数据安全性。
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公开(公告)号：CN119884071A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411818236.6
申请日：2024-12-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种用于在分布式环境中管理数据库的方法及相关设备。该方法包括：执行数据库实例的探测任务，以探测到目标数据库实例，获取所述目标数据库实例的物理存储位置和配置信息，基于所述物理存储位置和配置信息，获取所述目标数据库实例对应的数据库的第一特征信息，获取预设的数据库中的第二特征信息，确定所述第一特征信息与所述第二特征信息是否匹配，响应于所述第一特征信息和所述第二特征信息匹配，获取所述数据库的类型和版本，以管理所述数据库。通过上述方法能够在分布式的复杂环境中，自动化地识别和定位数据库实例及其存储位置，减少人工干预，提高数据库探测的效率与准确性。
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公开(公告)号：CN117593679A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311340257.7
申请日：2023-10-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06V20/40 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供一种伪造视频检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，方法包括：基于待检测视频，确定待检测视频对应的第一判别特征向量和第二判别特征向量；第一判别特征向量表示待检测视频中每帧人脸图像之间的时域特征信息；第二判别特征向量表示待检测视频中每帧人脸图像之间的频域特征信息；基于第一判别特征向量和第二判别特征向量，确定待检测视频对应的目标特征向量；目标特征向量表示融合时域特征信息和频域特征信息的特征信息；基于目标特征向量，确定待检测视频的检测结果。通过时域特征信息和频域特征信息的融合，能够准确确定待检测视频的检测结果，提升了待检测视频的检测精度。
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公开(公告)号：CN119311871A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411222450.5
申请日：2024-09-02
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/045
Abstract: 本申请涉及舆情监测技术领域，公开一种面向噪声文本信息的检测方法及系统，所述方法包括：获取目标数据集；对目标数据集进行预处理，获取预处理后的文本特征；构成汉化文本分类模型预训练模型，其中，汉化文本分类模型预训练模型用于预处理后的文本特征，以获取文本的表示向量；构建两个结构不同的基于汉化文本分类预训练模型作为双塔模型的基分类器A和基分类器B；用相同数据集对基分类器A和基分类器B进行调整。本发明能够对双塔模型进行相互校验，对双塔模型的输出结果进行综合考量，并输出最终结果，从而有效提高整体的特定内容检测准确率。
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公开(公告)号：CN117593679B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202311340257.7
申请日：2023-10-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06V20/40 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供一种伪造视频检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，方法包括：基于待检测视频，确定待检测视频对应的第一判别特征向量和第二判别特征向量；第一判别特征向量表示待检测视频中每帧人脸图像之间的时域特征信息；第二判别特征向量表示待检测视频中每帧人脸图像之间的频域特征信息；基于第一判别特征向量和第二判别特征向量，确定待检测视频对应的目标特征向量；目标特征向量表示融合时域特征信息和频域特征信息的特征信息；基于目标特征向量，确定待检测视频的检测结果。通过时域特征信息和频域特征信息的融合，能够准确确定待检测视频的检测结果，提升了待检测视频的检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117711393A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311695998.7
申请日：2023-12-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及语音识别技术领域，提供一种语音对抗样本的防御方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取原始语音指令对应的原始识别结果和降噪后的识别结果；在确定原始识别结果与降噪后的识别结果不相同的情况下，根据白噪声异常度和预设的异常度阈值，确定降噪后的识别结果对应的第一指令是否为语音对抗样本；白噪声异常度用于表征输入原始语音指令至语音识别模型时原始语音指令和所处的环境的环境噪声的相关程度；在第一指令为语音对抗样本的情况下，将第一指令进行作废。本发明提升了语音对抗样本的防御效果。
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公开(公告)号：CN119091861B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411149307.8
申请日：2024-08-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G10L15/02 , G10L15/06 , G10L15/16 , G10L15/183 , G10L15/26 , G10L21/0232 , G10L19/26
Abstract: 本发明涉及语音转写领域，尤其涉及基于人工智能的语音转写加速方法，包括以下步骤：(S1)获取原始语音数据，对获取的原始语音数据先预处理再增强处理，对增强后的语音数据进行特征提取，得到语音特征，基于语音特征进行语音识别，得到识别结果；(S2)根据识别结果生成初步转写文本，通过自适应动态文本优化算法对初步撰写文本进行优化，得到优化后的转写文本，同时在转写过程中通过优化加速算法优化转写效率。本发明公开的基于人工智能的语音转写加速方法，减少了背景噪声和其他干扰，提高了最终撰写文本的准确性和速度。
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公开(公告)号：CN119249308A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411100861.7
申请日：2024-08-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/2433 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06Q10/047 , G06N3/0895 , G06N3/09 , G01C21/20
Abstract: 本发明设计了一种基于多维度历史行为轨迹数据的用户位置预测方法，涉及时空数据挖掘技术领域。本方法该方法首先从用户使用基于位置的APP历史行为日志中读取用户的位置信息、网络行为信息和社交关系信息，针对其数据特点对其预处理并获得数据集；设计了轨迹剪切、轨迹遮蔽、停留点简化、停留点位置偏移、行为变换、行为遮盖这6种数据增强方法，之后通过一种自监督对比学习训练模型完成训练，从而更全面的提取用户行为特征，从在此基础上实现用户位置预测。本发明方法充分利用了位置信息、网络行为信息和社交关系信息多种维度特征，提升了模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN119249307A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411100860.2
申请日：2024-08-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/2433 , G06F18/10 , G06Q10/047 , G01C21/20
Abstract: 本发明设计了一种基于时空网格化编码挖掘热点区域和热点路线的方法，以跑步APP为例，通过分析跑步APP内的用户运动记录数据，来挖掘并推荐城市内的热点运动地区和热点跑步路线。该方法首先对用户运动记录数据进行预处理和层次化数据处理，以准确还原用户的真实运动轨迹。采用一种时空网格化编码方法，以对用户轨迹数据进行高效压缩和表示。最后，利用数据分析算法处理时空网格化编码，实现对城市内热点运动地区和热门跑步路线的挖掘，从而提升跑步爱好者的使用体验。本发明通过综合考虑静态地理信息和动态环境因素，为跑步爱好者提供既安全又舒适的运动地区和跑步路线推荐，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN119091861A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411149307.8
申请日：2024-08-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G10L15/02 , G10L15/06 , G10L15/16 , G10L15/183 , G10L15/26 , G10L21/0232 , G10L19/26
Abstract: 本发明涉及语音转写领域，尤其涉及基于人工智能的语音转写加速方法，包括以下步骤：(S1)获取原始语音数据，对获取的原始语音数据先预处理再增强处理，对增强后的语音数据进行特征提取，得到语音特征，基于语音特征进行语音识别，得到识别结果；(S2)根据识别结果生成初步转写文本，通过自适应动态文本优化算法对初步撰写文本进行优化，得到优化后的转写文本，同时在转写过程中通过优化加速算法优化转写效率。本发明公开的基于人工智能的语音转写加速方法，减少了背景噪声和其他干扰，提高了最终撰写文本的准确性和速度。
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