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公开(公告)号：CN110113303B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201910226508.6
申请日：2019-03-25
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
IPC: H04L29/06 , H04L29/08 , H04L12/803 , H04L1/22
Abstract: 本发明公开一种电信网IMS中SIP协议栈负载均衡系统及负载均衡方法，提出了“集群式SIP协议栈”的解决方案，引入了传输层处理集群、事务层处理集群、事务用户层处理集群等多个处理集群。本发明采用传输层、事务层、事务用户层分别按多模块多节点的集群部署的方式，从功能上，既可降低了传输层，事务层，事务用户层之间功能的耦合程度，又能实现了对SIP协议的完整处理；从可靠性上，同等模块之间多节点冗余备份，避免了单点故障；从性能上看，大大提高了单节点SIP协议栈的呼叫处理性能和可靠性，把对现网的影响降到最低。
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公开(公告)号：CN109274836B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201811287123.2
申请日：2018-10-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种大规模数据流中电信欺诈风险识别方法，属于数据挖掘与机器学习和商务智能等领域。从呼叫记录数据库中筛选高风险被叫用户和主叫用户作为分析对象，构建欺诈被叫索引数据库，提取各个索引对应的显著特征；采用二级级联分类模型，得到每个被叫号码的攻击风险值；保留每个高风险被叫号码最近的滑动窗口异常得分的最大值，作为各自的序列风险值；构造被叫号码与主叫号码的通联关系二部图，计算每个被叫号码的通联风险值；借助逻辑回归模型，对每个被叫号码的攻击风险、序列风险和通联风险进行融合，得出每个被叫号码各自的综合风险值。本发明最终的综合风险值具有较高的稳定性和可解释性，实现较高的分类和检测效率。
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公开(公告)号：CN110059889B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201910344174.2
申请日：2019-04-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供了基于无监督学习的诈骗呼叫序列检测方法，包括：构造主叫呼叫序列和呼叫二部图；在呼叫二部图中进行随机游走过程，推断各主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量；获取各被叫号码的唯一标识，以主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量以及第M个被叫号码对应的唯一标识为神经网络的输入，以第M+1个被叫号码对应的唯一标识为输出，训练获得神经网络预测模型；获取待检测主叫呼叫序列中主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量以及各被叫号码对应的唯一标识，并输入所述神经网络预测模型，若得到的预测唯一标识与实际唯一标识的误差大于设定阈值，则判断主叫号码为诈骗号码。本发明中提出的方法容易实现并行化计算，可以实现较高的检测效率。
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公开(公告)号：CN109599123B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201710911340.3
申请日：2017-09-29
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
IPC: G10L21/02 , G10L19/02 , G10L19/04 , G10L21/038
Abstract: 本发明公开一种基于遗传算法优化模型参数的音频带宽扩展方法，所述方法包括：步骤1)对输入音频信号x(n)进行预处理，获得滤波信号；步骤2)对滤波信号进行调制重叠变换得到低频调制重叠变换系数；步骤3)将低频调制重叠变换系数划分子带，计算每个子带的均方根能量，得到低频频谱包络序列；步骤4)根据低频频谱包络序列，采用灰色模型GM(1,1)对音频信号的高频子带能量进行估计，得到高频频谱包络；步骤5)采用频谱复制、频谱折叠、非线性计算、综合多带激励或非线性预测方法对音频频谱细节进行扩展，得到高频频谱细节；步骤6)根据上述所得高频频谱包络和高频频谱细节恢复音频信号x(n)的高频频谱信息；步骤7)利用调制重叠反变换实现x(n)的带宽扩展。
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公开(公告)号：CN111091809A
公开(公告)日：2020-05-01
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
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110175221A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910411018.3
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: 利用词向量结合机器学习的垃圾短信识别方法，所述方法包括下列操作步骤：(1)根据短信特征对垃圾短信进行第一步识别；(2)根据关键词对垃圾短信进行第二步识别；(3)计算短信的短信文本向量，使用支持向量机的方法对垃圾短信进行第三步识别；(4)计算短信的静态词向量矩阵，利用卷积神经网络对垃圾短信进行第四步识别；(5)计算短信的每一个分词的动态词向量，利用卷积神经网络对垃圾短信进行第五步识别。本发明方法采用无监督和有监督相结合的垃圾短信识别方法，能大幅度提高垃圾短信的识别准确率。
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公开(公告)号：CN110059889A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910344174.2
申请日：2019-04-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供了基于无监督学习的诈骗呼叫序列检测方法，包括：构造主叫呼叫序列和呼叫二部图；在呼叫二部图中进行随机游走过程，推断各主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量；获取各被叫号码的唯一标识，以主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量以及第M个被叫号码对应的唯一标识为神经网络的输入，以第M+1个被叫号码对应的唯一标识为输出，训练获得神经网络预测模型；获取待检测主叫呼叫序列中主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量以及各被叫号码对应的唯一标识，并输入所述神经网络预测模型，若得到的预测唯一标识与实际唯一标识的误差大于设定阈值，则判断主叫号码为诈骗号码。本发明中提出的方法容易实现并行化计算，可以实现较高的检测效率。
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公开(公告)号：CN109599123A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201710911340.3
申请日：2017-09-29
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
IPC: G10L21/02 , G10L19/02 , G10L19/04 , G10L21/038
Abstract: 本发明公开一种基于遗传算法优化模型参数的音频带宽扩展方法，所述方法包括：步骤1)对输入音频信号x(n)进行预处理，获得滤波信号；步骤2)对滤波信号进行调制重叠变换得到低频调制重叠变换系数；步骤3)将低频调制重叠变换系数划分子带，计算每个子带的均方根能量，得到低频频谱包络序列；步骤4)根据低频频谱包络序列，采用灰色模型GM(1,1)对音频信号的高频子带能量进行估计，得到高频频谱包络；步骤5)采用频谱复制、频谱折叠、非线性计算、综合多带激励或非线性预测方法对音频频谱细节进行扩展，得到高频频谱细节；步骤6)根据上述所得高频频谱包络和高频频谱细节恢复音频信号x(n)的高频频谱信息；步骤7)利用调制重叠反变换实现x(n)的带宽扩展。
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公开(公告)号：CN108834148A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810433168.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
CPC classification number: H04W12/12 , G06F9/45558 , H04L41/0654 , H04L41/0893 , H04M3/4365
Abstract: 一种面向5G的基于NFV的诈骗电话处置系统和方法，包含虚拟化诈骗电话处置服务器VSCS，VSCS包含有：AS-VDU装置，接收电信网发送来的呼叫消息，从策略中提取多条处置规则，然后按优先级由高到低的顺序，顺序执行每条处置规则，并控制MS-VDU装置对呼叫进行辅助检查，以识别呼叫中的主叫号码是否是非法号码，如果是，则按处置规则进行处置，将相关数据发送给管理Portal服务器；MS-VDU装置，辅助AS-VDU装置对呼叫进行检查。本发明属于通信领域，能升级面向NFV架构的诈骗电话处置系统，集NFV管理与业务管理功能于一体，从而满足未来5G方向的功能需要，实现虚拟化功能与业务管理功能的实时便捷管理。
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公开(公告)号：CN106686264A
公开(公告)日：2017-05-17
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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