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公开(公告)号：CN117011766B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202310926811.3
申请日：2023-07-26
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于帧内差异化的人工智能检测方法和系统，通过对视频帧内的差异化数据进行深度学习模型训练，实现对AI行为的精确检测，其中帧内的差异化数据是通过帧内网络获得，所述帧内网络采用多级卷积层迭代差值来提取帧内特征，计算帧内特征之间的欧氏距离和对比损失函数，得到图像差异值，克服了现有技术准确率有限，且对于动态和静态目标的效果不一致的问题，实现检测的快速、准确。
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公开(公告)号：CN116994590B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311253131.6
申请日：2023-09-27
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本发明提出一种深度伪造音频鉴别方法和系统。其中，方法包括：基于随机质量压缩、模糊和随机添加附加噪声方法，对音频数据进行数据增强处理；将数据增强处理后的音频数据输入基于自监督学习的特征提取模型，得到音频特征；将所述音频特征输入基于残差结构的伪造鉴别模型，提取出音频的时序特征，以实现对音频的鉴别。本发明提出的方案能够利用自监督语音表示学习技术学习语音特征，降低对深度伪造音频数据的依赖，提高系统的泛化性；基于残差结构实现音频特征增强，充分提取音频的时序特征；使用数据增强方法提升训练数据的复杂性，提高鉴别模型的性能。
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公开(公告)号：CN116883817A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310926874.9
申请日：2023-07-26
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/20 , G06V10/24
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能的目标增强检测方法和系统，本发明的优势在于：通过深度学习技术，提高了目标检测的准确度和鲁棒性；通过数据增强和图像增强技术，增加了数据集的多样性和复杂性，提高了模型的泛化能力；整个系统具有高效的处理速度，可以在实际应用中实时进行目标检测。通过深度学习技术，结合图像增强和数据增强，克服了现有技术在处理复杂场景，如目标尺度变化、遮挡、低分辨率和噪声干扰时，存在准确度低和鲁棒性差的问题。
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公开(公告)号：CN116866211A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310763614.4
申请日：2023-06-26
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: H04L43/04 , H04L41/16 , H04L9/40 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种改进的深度合成检测方法和系统，通过针对不同类型的数据包，分别提取深度学习、生物和时间三个不同维度的特征，从而可以覆盖网络全类型的数据包。针对深度学习特征采用降维采样和滑动窗二次采样；针对生物特征采用生物指纹匹配和滑动框二次采样；针对时间特征根据差异化结果重新定义采样窗，再次对深度学习和生物两种特征进行采样重组。再利用帧内和帧间特征的差异性，计算两两特征之间的欧氏距离，以此判断对比损失，实现检测的高效和自动调整。
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公开(公告)号：CN116319467B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310573012.2
申请日：2023-05-22
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: H04L43/0876 , H04L43/026 , H04L9/40 , G10L17/02 , G10L17/14
Abstract: 本发明公开了一种基于IDC机房双向流量的深度合成音频检测方法及系统，该方法包括：按照预设采集策略获取现网IDC机房出口的原始流量数据，并对获取到的原始流量数据进行还原处理得到还原音频文件，其中原始流量数据包括加密流量数据和非加密流量数据；基于预先建立的样本特征库对还原音频文件进行数据去重处理；对经去重处理后的还原音频文件进行音频检测以得到检测结果；该方法可做到现网流量深度合成信息的实时检测，并为了提高文件检测效率，减轻检测端压力，对数据进行去重处理，整体检测流程数据流转思路明确，可扩展至对于其他类型文件的检测，检测方法的普适性较强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114897161B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202210540676.4
申请日：2022-05-17
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本发明提出一种基于掩码的图分类后门攻击防御方法、系统、电子设备及存储介质。其中，方法包括：利用随机掩码对图神经网络的邻接矩阵进行掩码操作，每次掩码操作都能掩去网络拓扑结构的部分信息，破坏网络中局部的触发器结构，而同时利用多次叠加的掩码邻接矩阵，经过池化操作后，做到最大限度的保留原网络的原始的拓扑结构，以此使得攻击者在训练数据中嵌入的触发器失效，而模型也能保有正常的表现性能。
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公开(公告)号：CN112989341B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110235218.5
申请日：2021-03-03
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06F21/56 , G06F16/958
Abstract: 本公开涉及一种涉诈网页的确定方法、系统和介质。所述确定方法包括：步骤S1、利用研判集合中的至少一个研判模式和对应的权重，分析疑似涉诈网页，以获得对所述疑似涉诈网页的第一研判结果；步骤S2、提取所述疑似涉诈网页的网页特征，基于所述网页特征确定对所述疑似涉诈网页的第二研判结果；以及步骤S3、对比所述第一研判结果和所述第二研判结果，根据对比结果来更新各个所述研判模式的所述权重。所述确定方法适用于多种网页研判模式的综合研判，并且能够根据研判结果调节权重，从而提升整体研判效果。
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公开(公告)号：CN111614797B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202010490250.3
申请日：2020-06-02
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: H04L29/12
Abstract: 本发明公开了一种IP地址漏覆盖的检测方法及系统，包括如下步骤：在预定时间段内采集目标企业的域名解析系统对所述目标企业的各目标域名进行解析而获得的若干第一IP地址；获取所述目标企业上报的与所述目标企业的各目标域名对应的若干目标IP地址；基于各所述第一IP地址与各所述目标IP地址，确定所述目标IP地址的漏覆盖情况。本发明通过采集各企业的解析IP(即第一IP地址)，然后将获得的解析IP(第一IP地址)与企业上报的目标IP地址进行比对，由此能够快速、准确的发现企业未上报的IP地址，解决了人工查询速度慢、效率低、查不全的问题，自动、高效、精准、全面的发现漏覆盖的接入资源。
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公开(公告)号：CN112333709A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011238970.7
申请日：2020-11-09
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: H04W12/12 , H04L29/06 , H04W4/14 , G10L15/26 , G06F16/903 , G06F16/955
Abstract: 本申请公开了一种跨网络涉诈关联分析方法、系统及计算机存储介质，跨网络涉诈分析方法包括：获取第一电话号码及其相关信息，第一电话号码为已确定涉诈的电话号码；从第一电话号码的相关信息中提取关键词，关键词包括第二电话号码和/或互联网账号，将第二电话号码输入基于人工智能的电话信息反诈研判模块，将互联网账号输入基于人工智能的互联网信息反诈研判模块，以判断电话号码和互联网账号是否涉诈，如果涉诈，分别输入涉诈电话号码信息库和涉诈互联网账号信息库。跨网络涉诈分析方法还结合涉诈电话号码信息库和涉诈互联网账号信息库的相关信息进行跨网络的涉诈联合分析，以实现对跨电话网络和互联网网络的诈骗事件的事先判断和预防。
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公开(公告)号：CN119903381A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510386497.3
申请日：2025-03-31
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06F18/24 , G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/2457 , G06F16/28 , G06N3/006 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种大模型驱动式数据分类分级系统，属于数据处理技术领域，解决了现有数据分类分级结果不准确而且耗费大量的时间和人力的问题。包括规则库，以及基于LangChain构建的统筹大模型、分类智能体和分级智能体；统筹大模型包括任务树生成组件、任务分发组件和任务跟踪组件；任务树生成组件从规则库中提取任务构建任务树；任务分发组件从任务树中取出任务分发给分类智能体或分级智能体；任务跟踪组件接收分类智能体和分级智能体的执行结果并进行评估；分类智能体调用数据分类工具进行分类，发送给任务跟踪组件；分级智能体调用数据分级工具进行分级，将分级的执行结果发送给任务跟踪组件。实现了数据分类分级的质量和效率的提升。
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