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公开(公告)号：CN108469984A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810346504.7
申请日：2018-04-17
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明一种基于虚拟机自省函数级虚拟机内核动态检测系统与方法属于云安全领域；装置包括硬件为安全虚拟机、目标虚拟机和虚拟机管理层提供硬件基础，安全虚拟机包括监控框架，安全虚拟机与目标虚拟机通过虚拟机管理层交互，虚拟机管理层连接提取模块,提取模块通过页面执行信息分别连接学习模块和监控模块；方法包括监控开启；提取模块对目标虚拟机注入监控点从而让虚拟机管理层能够监听调用中的子函数，利用静态内存分析的方法和动态跟踪，再次进行静态分析得到其后的子函数地址进行监听，循环执行，直到系统调用返回；通过三种学习方法对执行信息进行建模；从而检测内核控制流的完整性，防止被攻击者检测到甚至于攻破。
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公开(公告)号：CN107992368A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711132105.2
申请日：2017-11-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种多进程间的数据交换方法和系统，包括使用共享内存及域名套接字混合架构交换数据，并将共享内存划分为N个节点空间，进行数据共享，而使用域名套接字对共享内存中的数据进行同步。由于每个进程在访问节点空间之前都使用互斥锁访问标识位，避免了读内存和写内存之间的冲突。节点空间的标识位和互斥锁的搭配使用，使得数据生产进程和多个数据消费进程之间互斥，而多个数据消费进程之间可以同时访问同一片内存，使得数据消费进程不会造成因加锁而造成性能下降。
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公开(公告)号：CN104036774B
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201410280868.1
申请日：2014-06-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种藏语方言识别方法及系统，该方法包括：预先训练语种识别模型，所述语种识别模型包括：多方言DNN并行音素识别器模型、多方言语言模型；接收待识别藏语方言语音信息；提取所述语音信息的声学特征；利用所述多方言DNN并行音素识别器模型获得对应所述声学特征的音素序列；计算各音素序列在每个语言模型上的似然得分；将似然得分最高的语言模型对应的方言作为所述语音信息对应的方言种类。利用本发明，可以提高藏语方言识别效果。
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公开(公告)号：CN104992708A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510236568.8
申请日：2015-05-11
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: 本发明涉及一种短时特定音频检测模型生成方法，包括：对训练语音数据进行特征提取；其中，所述训练语音数据包括非特定音频数据与特定音频数据；用训练语音数据的特征，进行通用背景模型的训练；由训练语音数据中某一类特定音频数据的特征，根据通用背景模型中自适应地得到该类特定音频数据的模型；重复这一操作，直至得到训练语音数据中所有类特定音频数据的模型。本发明还提供了一种短时特定音频检测方法，该方法通过模型打分进行特定音频的检测。这种方法不仅可以很好地解决特定音频模型训练数据不充足的问题，还可以一定程度的对输入数据的背景噪声进行抑制。
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公开(公告)号：CN104601738A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201410746762.6
申请日：2014-12-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L29/12
CPC classification number: H04L61/2503
Abstract: 本发明为一种分布式网络地址转换系统，包括接入层、复用层和控制层；接入层中节点为接入点AP；复用层中节点为复用点MP；控制层中节点为控制点CP；AP为接入服务器；AP具有与内网主机通信以及为内网主机选定公有IP资源，并与持有该选定公有IP资源的MP通信并进行地址转换；MP为复用服务器；每个MP均维护各自持有的公有IP资源同时通过各自持有的公有IP资源与外网通信；CP包括资源服务器IPS和配置服务器CC；其中IPS维护系统中所有MP的公有IP地址资源；CC对各层的节点进行配置；AP、MP和CP之间使用隧道进行互联，隧道为传输层连接隧道。该系统用于进行分布式网络地址的转换，可提高NAT系统中IP资源利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114201698A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202010981078.1
申请日：2020-09-17
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: G06F16/955
Abstract: 本发明提供一种基于URL特征的网站首页识别方法及电子装置，包括剔除待识别URL首部的http://字符或者https://字符，获取包含http://字符或https://字符的临时变量t1；按照“/”字符对临时变量t1进行拆分，并进行有效性判断；若不能拆分或仅能拆成两部分且第二部分为空，则判断临时变量t1是否包含是二级、三级或四级域名；若仅能拆成两部分、第二部分不为空且第二部分长度小于第一阈值，则判断第二部分是否包含特定字符；若临时变量t1包含是二级、三级或四级域名或第二部分包含特定字符，则判断待识别URL为首页URL。本发明无需训练分类器、人工标注大量数据集及对URL页面内容进行分析，解决了通过语义无法识别嵌套URL的情况，降低了误报率，节省人力与网络资源，提升了识别速度。
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公开(公告)号：CN113489622A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110738313.7
申请日：2021-06-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 南京中新赛克科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种提取网络设备指纹的方法，通过对网络设备的地理位置、设备类型、操作系统等信息进行分组预处理，结合编解码、终端类型、知名端口及服务、开放端口特征、活跃账号的特征信息，进行相似性融合分析，高效识别不同IP对应的同一设备。本发明的有益效果为：结合多维度的信息提取，对虚拟设备进行有效身份标识，达到对虚拟网络中硬件设备的准确识别，可以对网络攻击等行为动作进行快速识别及反应。
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公开(公告)号：CN108052535B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201711132235.6
申请日：2017-11-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/583 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统，包括：根据层次聚类算法对包含视觉特征的数据集进行层次聚类以获得聚类树，并根据聚类阈值确定该聚类树中各类别的聚类中心；根据该处理器个数和该聚类中心的个数，建立该聚类中心到各处理器的映射，以在各处理器的本地内存中建立哈希表；根据用户输入的查询数据与各聚类中心的距离，选择多个聚类中心所对应的哈希表作为待查表项；在每个待查表项上计算查询数据的哈希值，选择与查询数据哈希值相同的数据作为查询结果的候选点，通过计算该候选点与该查询数据之间的距离，对该候选点进行筛选得到查询结果。由此本发明可显著地提高查询效率，应对千万规模的数据检索。
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公开(公告)号：CN110120230A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910015466.1
申请日：2019-01-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供一种声学事件检测方法及装置，用以解决相关技术中声学事件检测精度较低的问题。该方法包括：提取待检测的音频的目标特征，得到第一特征数据；将所述第一特征数据分别输入第一GMM模型以及第二GMM模型，得到第一似然概率以及第二似然概率，所述第一GMM模型基于声学事件的音频的特征数据进行训练得到，所述第二GMM模型基于非声学事件的音频的特征数据进行训练得到；根据所述第一似然概率以及所述第二似然概率依次确定所述待检测的音频中各单位音频的类型，所述类型包括声学事件以及非声学事件；将确定出的相邻的类型为声学事件的单位音频合并；当合并后的音频持续的时长超过阈值时，确定发生声学事件。本发明有效提高了声学事件检测的精度。
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公开(公告)号：CN109741731A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910015434.1
申请日：2019-01-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 清华大学
Abstract: 本发明提供一种语种训练数据获得方法及装置，用以解决相关技术中语种训练数据质量较低的问题。该方法包括：训练用于识别各种语种的语种识别模型；使用各语种识别模型识别数据集中的第二音频数据，获得与各语种识别模型对应的得分；确定第二音频数据对应的识别语种；计算数据集中各条第二音频数据的得分信息熵；将所述数据集中，得分信息熵满足第一预设条件且实际语种与识别语种一致的第二音频数据的集合作为训练数据集，训练数据集中的第二音频数据用于训练所述语种识别模型，返回执行所述使用训练数据训练用于识别语种的各语种识别模型的步骤，直至获得的所述训练数据集中的音频数据的数量满足第二预设条件。本发明提高了语种训练数据的质量。
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