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公开(公告)号：CN113052270B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202110503779.9
申请日：2021-05-10
Applicant: 清华大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/21 , G06F18/241 , G06F18/22
Abstract: 本申请涉及一种分类精度评价方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取有害语音样本集；将有害语音样本集中的每个有害语音样本输入待评价的有害语音分类模型中进行分类，得到预测类别标签；在预设的分类层级中，确定与预测类别标签和有害语音样本的样本类别标签对应的目标分类；根据目标分类计算待评价的有害语音分类模型的分类精确程度。本方案中，对有害语音样本进行了多层次的分类(即分类层级)，然后在分类层级中确定预测类别标签和样本类别标签共同所属的目标分类，目标分类可以反映预测类别标签和样本类别标签的匹配度，进而根据目标分类确定分类模型的分类精确程度，能够有效的提高分类模型评价的准确度。
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公开(公告)号：CN113205801A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110498059.8
申请日：2021-05-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种恶意语音样本的确定方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取初始语音样本集；根据预设的多种恶意类别对初始语音样本集进行分类，得到多种恶意类别中每种恶意类别对应的语音样本子集；根据每种恶意类别对应的语音样本子集中的语音样本信息，计算每种恶意类别对应的语音样本子集的恶意度；将恶意度满足预设恶意度条件的恶意类别对应的语音样本子集中的语音样本，确定为恶意语音样本。本方法基于语音样本子集的恶意类别以及恶意度可自动确定恶意语音样本，有利于提高恶意语音样本的确定效率。
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公开(公告)号：CN113205801B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110498059.8
申请日：2021-05-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种恶意语音样本的确定方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取初始语音样本集；根据预设的多种恶意类别对初始语音样本集进行分类，得到多种恶意类别中每种恶意类别对应的语音样本子集；根据每种恶意类别对应的语音样本子集中的语音样本信息，计算每种恶意类别对应的语音样本子集的恶意度；将恶意度满足预设恶意度条件的恶意类别对应的语音样本子集中的语音样本，确定为恶意语音样本。本方法基于语音样本子集的恶意类别以及恶意度可自动确定恶意语音样本，有利于提高恶意语音样本的确定效率。
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公开(公告)号：CN113052270A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110503779.9
申请日：2021-05-10
Applicant: 清华大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本申请涉及一种分类精度评价方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取有害语音样本集；将有害语音样本集中的每个有害语音样本输入待评价的有害语音分类模型中进行分类，得到预测类别标签；在预设的分类层级中，确定与预测类别标签和有害语音样本的样本类别标签对应的目标分类；根据目标分类计算待评价的有害语音分类模型的分类精确程度。本方案中，对有害语音样本进行了多层次的分类(即分类层级)，然后在分类层级中确定预测类别标签和样本类别标签共同所属的目标分类，目标分类可以反映预测类别标签和样本类别标签的匹配度，进而根据目标分类确定分类模型的分类精确程度，能够有效的提高分类模型评价的准确度。
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公开(公告)号：CN115914056B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202110914688.4
申请日：2021-08-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L43/50 , H04L65/1104 , H04L67/02 , H04L67/141
Abstract: 本申请提供一种网络电话服务端的识别方法及装置、系统、电子设备，该方法包括：获取SIP流量，对SIP流量进行分析，获得目的IP信息；根据目的IP信息，对目标服务端的通信端口进行扫描，查找开放服务的目标端口；与开放服务的目标端口建立连接，并向开放服务的目标端口发送HTTP报文；根据HTTP报文的响应消息，确定目标服务端是否为网络电话服务端。由此可以高效地过滤出网络中大部分的VoIP运营平台信息，比传统的被动解析方式需要的资源更少且更加灵活，比传统的主动方式更加高效、目的性更强。在消耗少量资源的情况下，可以高效的进行定向分析，大大提高整体分析的高效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113420111B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202110674586.X
申请日：2021-06-17
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F40/126 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/24 , G06N3/02
Abstract: 本申请实施例公开了一种用于多跳推理问题的智能问答方法及装置，方法包括：获取问题文本；对问题文本进行语义编码，获得问题文本的语义编码表示；根据问题文本的语义编码表示，确定第一预测结果，第一预测结果为问题文本的至少一个问题主体所在位置的预测结果；根据问题文本的语义编码表示，确定第二预测结果，第二预测结果为问题文本的至少一个问题关系的预测结果；根据第一预测结果和第二预测结果，生成子问题文本，子问题文本包括至少一个子问题；根据筛选文档，对至少一个子问题依次进行回答，获得与至少一个子问题对应的答案，筛选文档包括至少一个子问题对应的答案；根据至少一个子问题对应的答案，确定问题文本的最终答案。
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公开(公告)号：CN113676604B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202010403400.2
申请日：2020-05-13
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04M7/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种语音处理方法、相关设备和存储介质。所述方法包括：第一网络设备接收到呼叫请求消息，所述呼叫请求消息中包括主叫号码和被叫号码；判断所述主叫号码是否满足预设触发条件；在判定所述主叫号码满足预设触发条件的情况下，将所述呼叫请求消息转发至接入能力网元；所述接入能力网元用于从业务服务器获得针对所述呼叫请求消息的呼叫控制策略、并根据所述呼叫控制策略对所述呼叫请求消息对应的呼叫事件进行处理。
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公开(公告)号：CN113286035B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202110529065.5
申请日：2021-05-14
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 恒安嘉新(北京)科技股份公司
Inventor： 刘发强 , 张震 , 石瑾 , 李鹏 , 刁则鸣 , 黄远 , 仇艺 , 张梦影 , 袁堂岭 , 尚程 , 阿曼太 , 梁彧 , 蔡琳 , 杨满智 , 王杰 , 田野 , 金红 , 陈晓光 , 傅强
Abstract: 本发明实施例公开了一种异常呼叫检测方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取多种类型的通话记录描述数据；根据各通话记录描述数据形成至少一个多源数据分组，多源数据分组中包括至少两种类型的通话记录描述数据；将每个多源数据分组中包括的各通话记录描述数据进行关联分析，形成与每个多源数据分组分别对应的异常呼叫检测结果。在上述技术方案中，通过对多种类型的通话记录描述数据进行关联分析，得到异常呼叫检测结果，实现了有效地对异常呼叫进行安全监管，提高了异常呼叫的检测精确度。
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公开(公告)号：CN114915599A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210845605.5
申请日：2022-07-19
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L47/2483 , H04L47/2441 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及计算机网络技术领域，公开了一种基于半监督聚类学习的暗网站点会话识别方法及系统，该会话识别方法，利用深度学习CNN算法自动提取Obfs4网桥下暗网站点会话的特征，并利半监督聚类算法对暗网站点的onion地址进行识别。本发明解决了现有技术存在的泛化性不足、识别准确度较低、实用性不足等问题。
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公开(公告)号：CN110942783B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201910978660.X
申请日：2019-10-15
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: 本发明涉及一种基于音频多级聚类的群呼型骚扰电话分类方法，该方法包括：S100，将包括有多个音频数据的音频池划分为多个等同分组，将每个分组依次进行特征提取及特征对比，进而执行聚类分析，得到音频聚类；S200，将音频进行语音转写，将语音转写的文本进行关键词库检索对比，得到关键词对比结果；S300，将音频聚类执行音频库检索对比，得到音频聚类结果；S400，对所述关键词对比结果及音频聚类结果进行合并分析，得到自动分类的群呼型骚扰电话。本发明的有益效果为：能够有效检测和发现群呼型骚扰电话；结合关键词、文本转写等手段，对骚扰电话实现了自动分类，节省了人工成本，提高了效率。
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