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公开(公告)号:CN108847956B
公开(公告)日:2021-08-17
申请号:CN201810432615.X
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: 一种电信网安全业务VNF的多维智能扩缩容方法和系统,包括:VDU将正在使用的虚拟机业务指标上报至VNFM;VNFM计算VDU虚拟机的当前业务指标平均占用率和业务冗余指标,判断是否需要对VDU虚拟机进行扩容或缩容操作,如果是,则继续下一步;VNFM构建一个模拟虚拟机组,将VDU正使用虚拟机加入到模拟虚拟机组,然后在模拟虚拟机组中逐一增加空闲虚拟机或删除正使用虚拟机:计算VDU虚拟机的模拟业务指标平均占用率,再判断是否需要对VDU虚拟机进行不调整或扩容操作,如果是,则模拟虚拟机组中的虚拟机即下一时刻分配给VDU的虚拟资源。本发明属于通信领域,能为各类电信网安全业务准确提供符合运行需求的虚拟资源。
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公开(公告)号:CN110213724A
公开(公告)日:2019-09-06
申请号:CN201910412262.1
申请日:2019-05-17
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: 一种伪基站运动轨迹的识别方法,包括:从数据库中提取一段时长内的所有切换事件信令,计算每个基站在一定时间周期内的切换事件指标,并识别出疑似受伪基站设备影响的异常基站,将异常基站信息保存在异常基站识别记录表中,同时构建伪基站信息表;分别计算异常基站识别记录表中每个异常基站和伪基站信息表中每个基站之间的位置距离和发现时间差,获得异常基站识别记录表中每个异常基站的轨迹编号,然后将获得轨迹编号的异常基站信息写入伪基站信息表;根据伪基站信息表中基站的位置、发现时间和轨迹编号,获得每个伪基站的运动轨迹。本发明属于信息技术领域,能通过识别受伪基站设备影响而导致信令表现异常的基站,实现伪基站运动轨迹的准确跟踪。
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公开(公告)号:CN111709472A
公开(公告)日:2020-09-25
申请号:CN202010543099.5
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: 一种动态融合规则到诈骗行为识别模型的方法,包括:由全量通话记录生成电信通联网络:G={V,E,Y},并据此构建识别诈骗行为的时空图;读取诈骗行为识别规则表中的每条规则,计算每个用户对应于每条规则的转换值;将每个用户对应于规则的转换值构成每个用户的通话特征指标向量,每个用户的通话特征指标向量即是时空图中每个用户的节点特征;构建、并训练诈骗行为识别模型,然后将待识别用户的节点特征输入至诈骗行为识别模型,并根据模型输出判断待识别用户是否是可疑诈骗行为号码。本发明属于信息技术领域,能实现规则和模型的动态融合,从而实时检测、并准确识别各种诈骗行为。
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公开(公告)号:CN111709472B
公开(公告)日:2022-09-23
申请号:CN202010543099.5
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: 一种动态融合规则到诈骗行为识别模型的方法,包括:由全量通话记录生成电信通联网络:G={V,E,Y},并据此构建识别诈骗行为的时空图;读取诈骗行为识别规则表中的每条规则,计算每个用户对应于每条规则的转换值;将每个用户对应于规则的转换值构成每个用户的通话特征指标向量,每个用户的通话特征指标向量即是时空图中每个用户的节点特征;构建、并训练诈骗行为识别模型,然后将待识别用户的节点特征输入至诈骗行为识别模型,并根据模型输出判断待识别用户是否是可疑诈骗行为号码。本发明属于信息技术领域,能实现规则和模型的动态融合,从而实时检测、并准确识别各种诈骗行为。
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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:CN111091809B
公开(公告)日:2023-05-23
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
IPC: G10L15/00 , G10L15/02 , G10L15/08 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F18/25
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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公开(公告)号:CN111341319B
公开(公告)日:2023-05-16
申请号:CN201811559040.4
申请日:2018-12-19
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: 本发明公开了一种基于局部纹理特征的音频场景识别方法,所述方法包括:将待识别的音频信号进行预处理后逐帧提取Mel‑fbank特征和描述局部纹理的LTP特征;进行融合后输入预先训练得到的时延深度神经网络模型;得到对应于不同音频场景类型的后验概率;采用后处理决策机制处理后验概率获取待识别音频信号对应的音频场景标签。本发明的音频场景识别方法,基于对场景时频信息的有效表征,更好地实现了音频场景种类的识别。
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公开(公告)号:CN115915038A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202110805859.X
申请日:2021-07-16
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: 本发明公开了一种基于移动用户信令数据的跨城通勤用户识别方法及装置,包括:基于每一周期的白天时间段与夜间时间段,利用目标区域的移动用户信令数据获取该周期日工作用户与该周期日居住用户;依据该周期日工作用户的该周期夜间信令数据与该周期日居住用户的该周期白天信令数据,分别得到该周期夜间信令消失用户与该周期白天信令消失用户;利用全部移动用户在设定时间段内成为该周期夜间信令消失用户或该周期白天信令消失用户的次数,得到跨城通勤用户识别结果。本发明基于原始信令数据挖掘跨城通勤用户,采用Spark计算框架进行分析处理,具有高可靠性和高效率,可用于区域人口监管。
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公开(公告)号:CN113676604A
公开(公告)日:2021-11-19
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:CN113115363A
公开(公告)日:2021-07-13
申请号:CN202110426526.6
申请日:2021-04-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor: 倪善金 , 万辛 , 黄远 , 孙晓晨 , 宁珊 , 沈亮 , 高圣翔 , 计哲 , 杨晶超 , 张震 , 李鹏 , 石瑾 , 李沁 , 侯炜 , 刁则鸣 , 刘发强 , 孙旭东 , 王立强 , 刘睿霖
IPC: H04W28/02 , H04W28/08 , H04B17/318 , H04B17/382
Abstract: 本公开提供一种异构网络中的移动通信方法、装置与电子设备。异构网络中的移动通信方法包括:确定目标用户在所述目标异构网络中的目标位置确定所述目标位置处于所述目标低功率节点的目标信号范围内,所述目标信号范围是根据所述目标低功率节点与所述宏基站之间的目标信号强度边界和所述目标信号强度边界的目标范围扩展基基确定的将所述目标用户与所述宏基站之间通信切换为所述目标用户与所述目标低功率节点进行通信。本公开实施例提供的技术方案可以通过低功率节点的覆盖边界扩展,降低宏基站的负载,提高异构网络中用户的网络信号强度,增强系统的可靠性和频谱效率。
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