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公开(公告)号：CN119311871A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411222450.5
申请日：2024-09-02
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/045
Abstract: 本申请涉及舆情监测技术领域，公开一种面向噪声文本信息的检测方法及系统，所述方法包括：获取目标数据集；对目标数据集进行预处理，获取预处理后的文本特征；构成汉化文本分类模型预训练模型，其中，汉化文本分类模型预训练模型用于预处理后的文本特征，以获取文本的表示向量；构建两个结构不同的基于汉化文本分类预训练模型作为双塔模型的基分类器A和基分类器B；用相同数据集对基分类器A和基分类器B进行调整。本发明能够对双塔模型进行相互校验，对双塔模型的输出结果进行综合考量，并输出最终结果，从而有效提高整体的特定内容检测准确率。
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公开(公告)号：CN115914046B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202110914690.1
申请日：2021-08-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L43/10 , H04L43/50 , H04L65/102 , H04L65/1104 , H04L67/02
Abstract: 本申请提供一种VoIP网关识别方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：接收识别指令，所述识别指令中携带有目标主机的IP地址；根据所述目标主机的IP地址，对所述目标主机发送探测报文，接收所述目标主机针对所述探测报文返回的探测应答消息；根据所述探测应答消息，确定所述目标主机是否属于VoIP网关。本申请通过主动探测目标主机的分析方式，来识别目标主机是否为VoIP网关，提高了识别VoIP网关的主动性和针对性。
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公开(公告)号：CN115914046A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202110914690.1
申请日：2021-08-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L43/10 , H04L43/50 , H04L65/102 , H04L65/1104 , H04L67/02
Abstract: 本申请提供一种VoIP网关识别方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：接收识别指令，所述识别指令中携带有目标主机的IP地址；根据所述目标主机的IP地址，对所述目标主机发送探测报文，接收所述目标主机针对所述探测报文返回的探测应答消息；根据所述探测应答消息，确定所述目标主机是否属于VoIP网关。本申请通过主动探测目标主机的分析方式，来识别目标主机是否为VoIP网关，提高了识别VoIP网关的主动性和针对性。
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公开(公告)号：CN115525758A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202210628092.2
申请日：2022-06-06
Applicant: 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SVM的特定文本大数据分析方法及系统，所述一种基于SVM的特定文本大数据分析方法包括：利用历史特定文本大数据得到历史特定文本大数据特征；利用所述历史特定文本大数据特征获取历史特定文本大数据分析结果，采用SVM的大数据分析系统的技术，全面提高特定文本的分类的准确性和覆盖率，通过在海量数据中实现对特定内容的精准分类，大大提高了特定内容分类的及时性和准确性，从而提高了系统层面对特定内容处理的流转环节，大大提高了应用系统的处理能力。
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公开(公告)号：CN115238703A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210616914.5
申请日：2022-06-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种包含历史深度语义特定文本的识别方法及系统，所述一种包含历史深度语义特定文本的识别方法包括：利用历史深度语义特定文本数据进行初始处理得到历史深度语义特定文本初始数据；利用所述历史深度语义特定文本初始数据得到历史深度语义特定文本识别结果，通过大数据分析特定文本进行模型训练，并对特定内容的语义特征进行分析筛除，进而进行分类、识别及定性，提升了对于特定文本的识别准确率，避免误差的产生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106972967B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201710195501.3
申请日：2017-03-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院声学研究所
Abstract: 本发明提出了一种用于链路预测的深度学习降维方法和装置，该方法，包括：根据各个网络节点在设定时间段内的连接关系，确定每个网络节点的一级连接网络节点和二级连接网络节点；按照设定时长将所述设定时间段划分为多个时间片，并根据所述各个网络节点在每个时间片内的连接关系，确定出在每个时间片内每个网络节点与对应的一级连接网络节点和二级连接网络节点的连接关系；根据在每个时间片内每个网络节点与对应的一级连接网络节点和二级连接网络节点的连接关系，通过深度学习算法模型，对所述各个网络节点进行链路预测。本发明减少输入到深度学习算法模型的数据量，减少学习训练时间并提高链路预测的准确性。
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公开(公告)号：CN107342077A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710395341.7
申请日：2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G10L15/063 , G10L15/07 , G10L15/14 , G10L17/04 , G10L17/14 , G10L2015/0631 , G10L2015/0635
Abstract: 本发明涉及一种基于因子分析的说话人分段聚类方法及系统。该方法包括：1)提取训练语音的声学特征，训练高斯混合通用背景模型，进而训练总变化因子模型和高斯概率线性判别分析模型；2)对测试语音进行分段并提取语音片段的声学特征；3)依据高斯混合通用背景模型和总变化因子模型将提取的声学特征映射为总变化量因子，加载高斯概率线性判别分析模型，根据总变化量因子计算任意两语音片段之间的对数似然比得分；4)选择得分最高的两类进行合并，根据层次聚类的方法逐步迭代至收敛，最终输出说话人分段聚类结果。本发明将总变化因子的不确定性引入到高斯概率线性判别分析模型进行训练和打分，能够提升短时语音片段上的基于因子分析的系统性能。
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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：CN119863846A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411792800.1
申请日：2024-12-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供了一种人脸匿名化方法，包括：筛选从视图数据中检出的人脸图像；从所述人脸图像中获取关键点的特征向量和高维嵌入的表征向量；构造与所述表征向量同维度的随机向量，将所述表征向量结合所述随机向量和为所述随机向量设定的噪声系数，计算扰动表征向量；将所述扰动表征向量和所述特征向量拼接后获得随机扰动后的人脸图像，以所述随机扰动后的人脸图像替换所述人脸图像。本发明有益效果：通过对人脸属性特征的的修改，不改变人脸基本状态的情况下就可以隐藏特定个人的属性特征信息，同时不会影响视觉效果。
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公开(公告)号：CN119741919A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411802628.3
申请日：2024-12-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G10L15/22 , G10L13/02 , G10L21/007 , G06F40/151 , G10L25/30
Abstract: 本发明提供了一种语音匿名化方法，包括：将语音数据按照激活检测结果分割为语音数据片段，转写所述语音数据片段为文本序列；由敏感词列表和所述文本序列对比以获取敏感词，以敏感词替换符替换所述敏感词，生成脱敏文本片段；根据所述脱敏文本片段生成文本嵌入表征码，与随机声纹嵌入表征码拼接，生成拼接表征码；通过后向解码网络将所述拼接表征码解码为时频谱后，声码器将所述时频谱转化为音频波形。本发明有益效果：通过对语音声纹的修改和敏感词的提出，实现的在不改变语音数据属性的条件下，对语音数据脱敏和匿名化。
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