-
公开(公告)号：CN106972967B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201710195501.3
申请日：2017-03-29
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: 本发明提出了一种用于链路预测的深度学习降维方法和装置，该方法，包括：根据各个网络节点在设定时间段内的连接关系，确定每个网络节点的一级连接网络节点和二级连接网络节点；按照设定时长将所述设定时间段划分为多个时间片，并根据所述各个网络节点在每个时间片内的连接关系，确定出在每个时间片内每个网络节点与对应的一级连接网络节点和二级连接网络节点的连接关系；根据在每个时间片内每个网络节点与对应的一级连接网络节点和二级连接网络节点的连接关系，通过深度学习算法模型，对所述各个网络节点进行链路预测。本发明减少输入到深度学习算法模型的数据量，减少学习训练时间并提高链路预测的准确性。
-
公开(公告)号：CN107342077A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710395341.7
申请日：2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G10L15/063 , G10L15/07 , G10L15/14 , G10L17/04 , G10L17/14 , G10L2015/0631 , G10L2015/0635
Abstract: 本发明涉及一种基于因子分析的说话人分段聚类方法及系统。该方法包括：1)提取训练语音的声学特征，训练高斯混合通用背景模型，进而训练总变化因子模型和高斯概率线性判别分析模型；2)对测试语音进行分段并提取语音片段的声学特征；3)依据高斯混合通用背景模型和总变化因子模型将提取的声学特征映射为总变化量因子，加载高斯概率线性判别分析模型，根据总变化量因子计算任意两语音片段之间的对数似然比得分；4)选择得分最高的两类进行合并，根据层次聚类的方法逐步迭代至收敛，最终输出说话人分段聚类结果。本发明将总变化因子的不确定性引入到高斯概率线性判别分析模型进行训练和打分，能够提升短时语音片段上的基于因子分析的系统性能。
-
公开(公告)号：CN105187403A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510498610.3
申请日：2015-08-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/1408 , H04L63/1433
Abstract: 本发明提出一种面向软件定义网络的网络安全性测试方法，包括针对目标软件定义网络的安全性测试框架、安全性测试策略、分类安全性测试方法、项目安全性测试方法和安全性测试步骤。其中，测试框架包括将目标软件定义网络划分为数据、控制、应用和管理四个网络平面，分别对各个网络平面的各个网元、链路以及各个网络平面之间的接口展开安全性测试；测试策略包括对安全性测试框架中的各个单元进行测试的选择和流程编制方法；分类安全性测试方法依据各个单元的类别特点开展不同类型的安全性测试；项目安全性测试方法实现具体的针对目标网元、链路或接口的安全性测试，测试流程定义了完整的针对目标软件定义网络的安全性测试过程和步骤。
-
公开(公告)号：CN119863846A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411792800.1
申请日：2024-12-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供了一种人脸匿名化方法，包括：筛选从视图数据中检出的人脸图像；从所述人脸图像中获取关键点的特征向量和高维嵌入的表征向量；构造与所述表征向量同维度的随机向量，将所述表征向量结合所述随机向量和为所述随机向量设定的噪声系数，计算扰动表征向量；将所述扰动表征向量和所述特征向量拼接后获得随机扰动后的人脸图像，以所述随机扰动后的人脸图像替换所述人脸图像。本发明有益效果：通过对人脸属性特征的的修改，不改变人脸基本状态的情况下就可以隐藏特定个人的属性特征信息，同时不会影响视觉效果。
-
公开(公告)号：CN119741919A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411802628.3
申请日：2024-12-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G10L15/22 , G10L13/02 , G10L21/007 , G06F40/151 , G10L25/30
Abstract: 本发明提供了一种语音匿名化方法，包括：将语音数据按照激活检测结果分割为语音数据片段，转写所述语音数据片段为文本序列；由敏感词列表和所述文本序列对比以获取敏感词，以敏感词替换符替换所述敏感词，生成脱敏文本片段；根据所述脱敏文本片段生成文本嵌入表征码，与随机声纹嵌入表征码拼接，生成拼接表征码；通过后向解码网络将所述拼接表征码解码为时频谱后，声码器将所述时频谱转化为音频波形。本发明有益效果：通过对语音声纹的修改和敏感词的提出，实现的在不改变语音数据属性的条件下，对语音数据脱敏和匿名化。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118332103A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410507046.6
申请日：2024-04-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/34 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F16/332 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本公开提供一种主题提取方法、装置、相关设备和计算机程序产品，涉及计算机与互联网技术领域。主题提取方法包括：获取多个文本和多个热点关键词，热点关键词是从网络中获得的；根据多个热点关键词对各个文本分别进行关键词匹配，以确定各个文本中的文本关键词；通过文本关键词对多个文本进行文本聚类，以确定至少一个文本组；将每个文本组中命中热点关键词最多的文本作为文本组的主题。本公开实施例可以快速且准确的从多个文本中提取出主题信息。
-
公开(公告)号：CN116775943A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310498578.3
申请日：2023-05-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/901 , G06F16/906 , G06F18/25 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于图挖掘的电信异常检测方法。克服了现有技术在进行电信异常检测时检测效率低和检测不够精准等问题。检测方法对通联记录数据处理后组织成图，将图由全图划分成一系列子图，进行图表征的局部学习和全局学习，获得节点级别的本地表征和子图级别的全局表征，通过异常检测算法得到每个子图的异常得分，选取异常得分最高的部分子图，通过异常检测算法得到这些子图中每个节点的异常得分，取异常得分最大的部分节点作为最终检测结果输出。此检测方法能实现大规模图中电信异常行为高效准确的检测。
-
公开(公告)号：CN115829316A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211313888.5
申请日：2022-10-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06Q10/0635 , H04M3/22 , G06Q10/04 , G06Q30/018 , G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06F18/214
Abstract: 本申请提供一种信息预警方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取电话语音数据，并根据电话语音数据确定风险主叫号码和风险被叫号码；根据风险被叫号码确定风险被叫用户数据，并根据风险主叫号码确定风险主叫用户数据；获取训练用户画像和训练交易数据，并根据风险被叫用户数据、风险主叫用户数据、训练用户画像和训练交易数据训练预测模型；根据通信平台获取平台用户数据，并利用预测模型根据平台用户信息预警潜在风险用户；其中，平台用户数据，包括：平台用户画像和平台交易数据。本申请可以根据电话语音数据和平台用户数据对潜在的风险用户进行预测，从而提高筛查效率，一定程度上提高了用户交易数据的安全性。
-
公开(公告)号：CN108520740B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201810332970.X
申请日：2018-04-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
Abstract: 本发明属于音频分析技术领域，具体而言，涉及一种基于多种特征的音频内容一致性分析方法和分析系统，分析方法包括获取语音样本；对所述语音样本的音频模型进行基于多种特征的分析；对所述音频模型的分析结果进行评分设定；对评分设定后的所述音频模型的一致性进行综合特征模型分析；根据所述综合特征模型分析得出所述语音样本的分析结果。分析系统包括数据查询管理系统、数据存储系统、实时分析系统、实时评分系统和模型自学习系统。本发明提供的基于多种特征的音频内容一致性分析方法和分析系统能够根据多个特征对音频内容进行归类，具有分析识别准确度高的特点。
-
公开(公告)号：CN112466310A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011105315.4
申请日：2020-10-15
Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了深度学习声纹识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取包含用户个人信息的音频数据，输入特征提取模型，输出用户个人信息+声纹音频数据；将所述声纹音频数据输入已训练的声纹识别模型，输出声纹识别信息；根据预先存储的验证音频信息对所述声纹识别信息和用户个人信息进行识别，以识别用户身份；响应于所述用户身份识别成功，输出音频数据的声纹识别指令。本发明解决了传统声纹识别算法或者单纯数字密码验证的局限性，实现了较理想的密码验证准确率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
46
records
(took 0.059 seconds)
