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公开(公告)号：CN110047509B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201910240865.8
申请日：2019-03-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明的技术方案包括一种两级子空间划分方法及装置，用于实现：采用基于模型子空间的二级匹配方法，处理过程分为两个步骤：第一步通过粗筛定位子空间，确定待检音频模型空间所属范围，第二步细匹，即在子空间内部通过精度较高的传统算法命中目标模型，即包括特征提取、聚类计算、子空间划分、中心点计算四个过程。本发明的有益效果为：实现简单，耗时较小，对于数量巨大的模型特征，其实时性足以满足业务需求，可任意调整簇数的取值，能够有效的划分子空间，并且能够较为均匀的划分到不同的子空间中，同时缩小了模型匹配范围，单次语音特征比较能够有效降低模型数量，提高了效率。
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公开(公告)号：CN106686264B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201610965273.9
申请日：2016-11-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04M3/436
Abstract: 本发明属于电信中有害电话监控技术领域，尤其是涉及一种诈骗电话筛选分析方法及系统。本发明的系统利用诈骗电话分析模型对历史数据进行分析，确定模型各特征权重值；对实时数据进行分析检测，检测结果与设定阈值比较给出诈骗电话的置信度。整个系统由数据查询管理系统、实时检测系统、模型自学习系统、趋势预测系统、数据存储系统组成。数据查询管理系统提供全量话单查询、诈骗话单查询、模型参数管理、自学习管理、趋势预测分析功能。实时检测系统通过诈骗电话发现模型实时分析、检测话单数据，发现诈骗电话。模型自学习系统对历史话单数据分析，通过自学习算法不断优化模型参数。趋势预测系统提供对未来诈骗电话趋势和变化进行预测。数据存储系统采用分布式存储系统，大数据分析处理引擎为整个系统提供快速数据抓取、数据分发、数据查询功能。
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公开(公告)号：CN110942783A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201910978660.X
申请日：2019-10-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于音频多级聚类的群呼型骚扰电话分类方法，该方法包括：S100，将包括有多个音频数据的音频池划分为多个等同分组，将每个分组依次进行特征提取及特征对比，进而执行聚类分析，得到音频聚类；S200，将音频进行语音转写，将语音转写的文本进行关键词库检索对比，得到关键词对比结果；S300，将音频聚类执行音频库检索对比，得到音频聚类结果；S400，对所述关键词对比结果及音频聚类结果进行合并分析，得到自动分类的群呼型骚扰电话。本发明的有益效果为：能够有效检测和发现群呼型骚扰电话；结合关键词、文本转写等手段，对骚扰电话实现了自动分类，节省了人工成本，提高了效率。
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公开(公告)号：CN110248322A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910572375.8
申请日：2019-06-28
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: 本发明涉及一种基于诈骗短信的诈骗团伙识别方法及识别系统，该识别方法包括：实时识别并提取诈骗短信的敏感信息；对该诈骗短信进行通联关系分析，获取预定时间范围内所有相关通讯数据；从所有相关通讯数据中分别提取与敏感信息有关联的主叫信息和被叫信息，并提取与主叫号码相似度超过阈值的主叫信息；根据所有主叫信息获取诈骗团伙的诈骗地区、诈骗时间、团伙成员、团伙剧本。本发明提取诈骗短信的敏感信息，并获取与诈骗短信同一主叫的有关语音信息进行分析，从而获取以多种方式向被叫信息发送敏感信息的所有主叫信息和主叫语音，对所有主叫信息进行整体分析，以获取诈骗团伙的诈骗地区、诈骗时间、团伙成员等，实现诈骗团伙识别的自动化。
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公开(公告)号：CN109492026A
公开(公告)日：2019-03-19
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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Patent Agency Ranking
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。
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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：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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公开(公告)号：CN111862970A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010505265.2
申请日：2020-06-05
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种基于智能语音机器人的虚假宣传治理应用方法及装置，包括：对接入的信令及媒体数据进行语音分析，得到实时媒体流和/或文字数据；智能语音机器人根据实时媒体流及文字数据进行语义理解和意图判断，根据所述语义理解和意图判断生成对应的回复语句，进而生成相应的通话媒体数据，将通话媒体数据发送至主叫；记录每次虚假呼叫档案信息，用于在后续的呼叫识别时，将虚假呼叫档案信息作为对应的应用场景。本发明的有益效果为：引入智能语音机器人进行语音互动，可有效占用虚假宣传源头的通话时间，间接的减少了受害人等接通次数；对虚假宣传源头进行干扰，降低其诈骗成功率。
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