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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。
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公开(公告)号：CN115914056A
公开(公告)日：2023-04-04
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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公开(公告)号：CN110556114B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201910684343.7
申请日：2019-07-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学
IPC: G10L17/18 , G10L17/04 , H04M1/656 , H04M1/72454 , H04M1/72403
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的说话人识别方法及装置，包括如下步骤：采集多个被测试通话人的通话录音和测试通话人的通话录音；根据所述被测试通话人对应的通话录音，建立通话人语音库；采用基于注意力的神经网络对所述被测试通话人语音进行训练，获得训练模型；存储所述测试通话人的通话录音，获得录音文件；将所述录音文件采用所述训练模型识别所述被测试通话人是否目标通话人。通过采用基于注意力的神经网络对所述被测试通话人语音进行训练，获得训练模型，采用训练模型识别所述被测试通话人，确认了拨号码对应的主人的一致性，避免了由于通话人身份被仿冒带来的通信安全隐患，进一步提高了通话过程中的信息的安全性。
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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。
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公开(公告)号：CN111091809A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911051663.5
申请日：2019-10-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明提供一种深度特征融合的地域性口音识别方法和装置，方法包括：提取待识别语音的瓶颈BN特征和滑动差分倒谱SDC特征；将瓶颈BN特征和滑动差分倒谱SDC特征输入预先训练后的支持向量机SVM分类器中，得到输出的待识别语音的语音类别。本发明采用多特征融合的语种识别系统，提取语音的深度特征，融合传统的SDC特征，输入SVM分类器，实现更鲁棒的语种识别功能，取得了对地域性方言普通话较好的分类效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110856176A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201910992035.0
申请日：2019-10-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04W12/12
Abstract: 一种采用流表方式实现的呼叫管理的系统及其方法，包括：前端接入装置，安装在IMS网络的业务服务器上，定期以流表方式上报服务器的能力数据到后端控制器，并接收后端控制器下发的流表策略数据；当接收到CSCF的呼叫信令时，根据流表策略数据，对服务器接收的呼叫信令进行检测和匹配，记录处置结果，然后将呼叫过程中的数据回传给后端控制器；后端控制器，接收并更新前端接入装置上报的流表数据，然后根据前端接入装置上报的能力数据，生成对应的流表策略数据，再将所述流表策略数据下发给前端接入装置；同时，接收并保存前端接入装置发来的呼叫过程数据。本发明属于信息技术领域，能基于各省移动网络运营商侧来构建共同的呼叫管理网络。
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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：CN119559964A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202310496296.X
申请日：2023-05-05
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
Abstract: 本申请提供了一种伪造语音检测方法，包括：训练阶段，训练阶段包括：采集用于训练第一语音信号；确定第一语音信号中的静音帧和语音帧；对第一语音信号的静音帧进行零值掩蔽；获取掩蔽后的第一语音信号的特征；将特征输入伪造语音检测模型进行训练，得到训练好的伪造语音检测模型；推理阶段，推理阶段包括：采集目标语音，获取目标语音的特征；对所述目标语音进行零值掩蔽，获取掩蔽后的所述目标语音的特征；将目标语音的特征输入训练好伪造语音检测模型，输出目标语音的检测结果，检测结果包括目标语音为伪造语音或目标语音为真语音。
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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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