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公开(公告)号：CN116805485A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310835802.3
申请日：2023-07-07
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本发明公开了一种信息化合成语音的识别方法，涉及智能语音技术领域，用于解决信息化合成语音识别判定的精准性较的问题，具体步骤包括：采集样本语音并进行预处理，获取处理语音；通过语音内容分析模型对处理语音进行音频特征提取，并对处理语音进行文本转化，生成处理语音文本；对处理语音文本进行文本内容特征的提取，并公式化分析生成兴奋系数；设置兴奋系数比对阈值，将兴奋系数比对阈值与兴奋系数进行比对处理，生成情绪标识；对音频特征进行分析，生成音文差异值，对音文差异值进行阈值比对，进而生成音文符合程度标识；将情绪标识和音文符合程度标识进行整合处理，生成识别目标，并对对应样本语音进行标记。
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公开(公告)号：CN113783880A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111075137.X
申请日：2021-09-14
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司 , 中国信息通信研究院 , 上海嘉韦思信息技术有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提供一种网络安全检测系统，其包括：解析模块解析数据包的前四层协议，获得五元组信息；入侵检测模块给数据包进行入侵检测；跟踪模块和五元组信息给数据包添加标识；根据流对象的五元组信息和添加标识的数据包的内容利用流量分析模块确定流对象所采用的应用协议类型，统计采用相同应用协议类型的流对象的流量数据并进行流量分析；根据流对象的应用协议类型利用协议解析模块获得数据信息并进行用户网络行为记录；利用病毒检测模块对数据信息进行病毒库匹配检测。本发明还提供了一种网络安全检测方法，将入侵检测、网络行为检测、异常流量分析检测以及病毒检测集成在一个系统中，只需一个接口即能实现对网络访问的多种检测。
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公开(公告)号：CN117370584B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311681615.0
申请日：2023-12-08
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06F16/40 , G06F16/44 , G06F18/2113 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2415 , H04N5/265
Abstract: 本发明提供一种多媒体数据深度合成方法和系统，通过将采集到的多媒体数据按照预设的模板填充，发掘出空缺的项目及其标识，根据已采集到的多媒体数据的特征值预测空缺项目的特征值，得到完整的多媒体数据特征集合，最后还原得到合成后的多媒体数据，克服现有技术有的数据无法采集导致影响合成效果的问题。
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公开(公告)号：CN117788906B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202311804911.5
申请日：2023-12-26
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出一种大模型生成图像鉴别方法和系统。其中，方法包括：将生成图像输入基于残差滤波的第一处理模块，得到原始特征；将所述原始特征输入基于自注意力机制和残差结构的第二处理模块，得到分类特征；将所述分类特征输入二分类网络，输出只有“真”或“假”的结果。本发明提出的方案，解决了现有技术无法利用输入图片的浅层纹理信息，损失函数简单无法随着输入数据动态变化的问题。
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公开(公告)号：CN117765620A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311804914.9
申请日：2023-12-26
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出一种基于自增强的深度伪造图像鉴伪方法和系统。其中，方法包括：采用具备较强生成能力的对抗生成网络构造无偏差的大规模人脸数据集，在训练集构建阶段避免过拟合特定人物的身份特征、降低身份信息对训练数据类中心的影响程度，并通过增强的拼接算法与拼接类型扩大训练数据集支持鉴伪覆盖范围，同时迫使模型专注于学习自增强框架所模拟的伪造痕迹，最终通过设计一个精细化的基于特征融合的鉴别网络结构，充分利用多层级特征信息。本发明提升整体鉴别能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116843907B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202310763616.3
申请日：2023-06-26
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T7/73 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的增强和目标检测方法和系统，通过检测点采样和构建网络拓扑建模针对流量可能路径进行增强处理再采样两种采样方式，其中增强处理能够得到候选位置信息对应的节点。得到两个不同的样本集，将两个样本集输入对抗性网络，计算两者之间的差异度，根据差异度修正候选位置信息，当该差异度小于等于阈值时表示捕获成功，融合得到深度合成样本集，最后通过识别模型分类。
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公开(公告)号：CN117544428A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202410033001.X
申请日：2024-01-10
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: H04L9/40 , H04L67/1074
Abstract: 本发明涉及信息安全技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的通信管理系统，该系统包括接收模块，用以接收请求终端发送的敏感信息访问请求；监测模块，用以监测所述请求终端的可信度；传输模块，用以创建通信通道，计算通信时间以确定是否对敏感信息进行处理并对处理后的敏感信息进行传输；加密模块，用以确定敏感信息在不同的传输方式下的加密单位；切片模块，用以对敏感信息进行切片处理；数据中心，用以储存敏感信息；处理模块，用以计算传输风险系数以及敏感信息的切片数量。本发明避免敏感信息在传输过程中被窃取和监听，提高了传输敏感信息的安全性。
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公开(公告)号：CN116939244A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310926808.1
申请日：2023-07-26
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: H04N21/234 , H04N21/24 , H04N21/25 , H04N21/44 , H04N21/442 , H04N21/466
Abstract: 本发明提供一种基于差异化的深度视频检测方法和系统，采用双网络方案，即帧内子网络和帧间子网络，利用帧内特征和帧间特征之间的差异化来深度检测网络视频，其中帧内子网络采用多级卷积层迭代差值来提取帧内特征，帧间子网络采用搭建三层结构捕获移动幅度大的部分来提取帧间特征，最后计算两个特征之间的欧氏距离和对比损失函数，完成检测识别，克服了现有技术计算量大、效率低的不足，实现检测的快速、准确。
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公开(公告)号：CN116883907A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310922856.3
申请日：2023-07-26
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本发明提供一种基于帧间相关性的人工智能检测方法和系统，通过引入帧间相关性分析，能够有效地利用视频序列中的时间信息，提高目标检测的准确性。此外，本发明通过预处理操作，可以消除视频序列中的噪声和畸变，提高系统的鲁棒性。通过将特征提取、帧间相关性分析和目标检测结合起来，本发明可以实现更准确、更高效的目标检测。
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公开(公告)号：CN116883225A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310897301.8
申请日：2023-07-20
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于视频帧特征的视频鉴定方法，涉及视频分类技术领域，包括步骤S100，获取鉴定视频并分帧提取处理特征，所述处理特征包括颜色比对数据、标记物数值比对数据和人像数据；步骤S200，对颜色比对数据和人像数据进行分析处理生成颜色统计标签；步骤S300，对标记物数值比对数据和人像数据分析处理生成标记物数值标签；步骤S400，将颜色统计标签和标记物数值标签进行组合分析，生成标签比对对象，所述标签比对对象包括标签高差对象、标签中差对象和标签低差对象；步骤S500，对所述标签比对对象进行标签占比权重分析，代入标签占比比对阈值中进行比较，整合分析生成真实视频目标、细化鉴定目标和伪造视频目标。
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