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公开(公告)号：CN111708887B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202010542354.4
申请日：2020-06-15
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
Abstract: 一种自定义规则的多模型融合的不良呼叫识别方法，包括：构建规则策略模型：设置若干条规则，将多条规则通过逻辑运算符连接构成策略，并设置策略的模型融合方式，由所有策略构成规则策略模型；构建识别不良呼叫的卷积神经网络和基于不良呼叫投诉的BERT文本分类模型；根据策略包含的规则的计算式，为每条策略生成递归计算表达式，然后执行递归计算表达式以获得策略执行结果，同时，运行卷积神经网络和BERT文本分类模型以获得输出结果，最后根据每条策略的模型融合方式和执行结果、卷积神经网络和BERT文本分类模型的输出结果，计算得到不良呼叫识别结果。本发明属于信息技术领域，能将规则和隐性表征模型有效融合到不良呼叫识别技术中。
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公开(公告)号：CN115081437A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210855918.9
申请日：2022-07-20
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: G06F40/279 , G06F40/253 , G06F40/242 , G06F40/216 , G06F40/211 , G06F40/30 , G06F16/33
Abstract: 本发明涉及文本检测技术领域，公开了基于语言学特征对比学习的机器生成文本检测方法及系统，该机器生成文本检测方法，包括以下步骤：S1，预训练模型调整；S2，话语图构建；S3，向量表示计算；S4，文本检测参数更新。本发明解决了现有技术存在的在标注数据有限的情况下自动准确识别网络中的机器生成文本等问题。
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公开(公告)号：CN113765556A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111134795.1
申请日：2021-09-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0413 , H04B17/318 , H04L5/00 , H04L25/02 , H04W12/00
Abstract: 本公开提供一种数据传输方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：接收合法用户发送的导频信号；根据所述导频信号进行信道估计，获得信道状态信息；对所述信道状态信息进行混合预编码，获得混合预编码矩阵；基于零空间的人工辅助噪声序列对所述信道状态信息进行预编码，获得人工噪声预编码矩阵；使用所述混合预编码矩阵和所述人工噪声预编码矩阵进行数据传输。该方法可以保证基站与合法用户间数据的安全传输。
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公开(公告)号：CN109492026B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201811301410.4
申请日：2018-11-02
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/2458 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的主动学习技术的电信欺诈分类检测方法，涉及一种基于改进的主动学习技术的电信欺诈分类检测方法。抽取数量为X的数据划分训练集和测试集。从训练集中抽取样本作为初始训练集，其余为未标记样本。若当前训练集中正类与负类样本数量的比值不小于阈值e，训练有监督分类器f并构造强组合分类器F；将未标记样本逐个放入有监督分类器f中进行类别评分，得到类别评分结果，输入主动学习采样算法，得到信息量大小的评分。选取信息量最大的前D个进行标注，并加入训练集中；当前训练集样本数量大于等于X1，或者迭代次数大于等于C时结束，输出训练好的分类器f。本发明具有较强的稳定性和鲁棒性，实现较高的分类和检测效率。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112712096A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201911022350.7
申请日：2019-10-25
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: 本发明公开了基于深度递归非负矩阵分解的音频场景分类方法及系统，该方法包括：将待分类的音频信号按照贝叶斯信息准则进行音频场景切分；将切分后的每一段音频划分为多个块，每个块包括多个音频帧；以块为单位分别输入多个预先训练好的深度递归NMF网络，得到每块音频在不同子空间中的展开特征；将不同子空间中的展开特征拼接为一个长特征向量，输入支持向量机，获得每块音频的类别判别结果；计算该段音频所有块的类别判别结果的均值，由此得到该段音频的所属类别。本发明的方法将深度NMF用于音频场景分类，通过探索相邻帧之间NMF系数的递归关系，降低模型复杂度，提高泛化能力。
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公开(公告)号：CN110266902B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201910444314.3
申请日：2019-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 南京中新赛克科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种VoIP信令与媒体数据关联系统、方法及计算机存储介质，系统包括识别过滤装置、解析处理装置、核心关联装置和数据分析反馈装置，方法上采用多维度数据对互联网VoIP网络电话协议信令与媒体数据进行关联。本发明从功能上，既保证了关联结果的高质量性，又保证关联结果的高数量性；从可靠性上，对关联结果的后续分析并将分析结果反馈给关联使用，逐步优化系统的关联效果；从可扩展性上，采用多装置处理的方式，使得需要拓展功能时，只需要修改或者扩展单装置功能而不影响整体的功能以及效果。
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公开(公告)号：CN108710553B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201810433154.8
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
Abstract: 一种应用服务器可靠性的检测系统和方法，应用服务器包含：接入前置装置，将检测装置发送来的服务器异常通知消息转发自愈装置，同时，将应用服务器接收到的外部消息进行消息透传；当接收到自愈装置的自愈完成消息时，将应用服务器接收到的外部消息按现有业务流程进行处理；检测装置，按一定的时长间隔，检测应用服务器内部是否发生异常，当检测到异常时，向接入前置装置发送服务器异常通知消息；自愈装置，当接收到接入前置装置发送来的服务器异常通知消息时，对应用服务器进行重启或重构，在完成后，向接入前置模块返回自愈完成消息。本发明属于通信领域，能对电信网中应用服务器发生异常实现毫秒级检测，降低对现网和用户感受所造成的负面影响。
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公开(公告)号：CN111858925A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010501138.5
申请日：2020-06-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/335 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06Q30/00 , G06Q50/32
Abstract: 本发明公开了电信网络诈骗事件的剧本提取方法、装置、电子设备以及存储介质。该方法包括：获取已知主题类别的电信网络诈骗事件文本；对文本进行分句操作；提取文本中各单句的关键词；利用预先建立的BERT模型提取已知主题类别的电信网络诈骗事件文本中各单句的关键词向量；基于任意两个具有相邻句序的单句的关键词向量的均值向量之间的空间距离，对两个具有相邻句序的单句进行剧情阶段的划分；获取各阶段所包含的单句的关键词作为所属的主题类别下电信网络诈骗事件中各阶段的情节特征的表示。本发明实现了对于电信网络诈骗事件剧情阶段的划分，提取出有助于识别电信网络诈骗事件的特征，从而达到精准提取电信网络诈骗事件剧本的目的。
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公开(公告)号：CN111785281A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010554305.2
申请日：2020-06-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 讯飞智元信息科技有限公司
IPC: G10L17/02 , G10L17/04 , G10L17/06 , G10L17/18 , G10L21/0208
Abstract: 本发明公开了一种基于信道补偿的声纹识别方法及系统，该方法包括如下步骤：步骤SS1：初始化去噪网络G和判别网络D；步骤SS2：输入噪声音频到去噪网络G，生成fake音频，将所述fake音频和真实的干净音频送入到判别网络D进行训练，更新判别网络D的网络参数，得到新一代判别网络D1；步骤SS3：冻结判别网络D1的参数，在去噪网络G中输入噪声音频，同时将对应的判别标签设为True，来欺骗判别网络D1；步骤SS4：重复步骤SS2至步骤SS3，直至判别网络D收敛，转入步骤SS5；步骤SS5：去噪网络G输出增强音频信号。本发明对于声纹识别大幅提高了整体准确率。
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