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公开(公告)号：CN114826735B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202210442276.X
申请日：2022-04-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开一种基于异构神经网络技术的VoIP恶意行为检测方法及系统，涉及网络信息安全领域，通过从VoIP多数据源中抽取出信息对象，构建异构信息网络，利用GEM模型获得节点向量表示；再通过计算不同节点之间的相似度进行聚类，通过对同一类节点打上相同标签来丰富训练数据，再对对分类算法进行有监督学习分类，获取有害的VoIP节点。本发明能够利用多种数据源的信息，通过挖掘异构信息网络中的隐式关系和隐藏模式发现有害VoIP行为。
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公开(公告)号：CN115914056A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202110914688.4
申请日：2021-08-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L43/50 , H04L65/1104 , H04L67/02 , H04L67/141
Abstract: 本申请提供一种网络电话服务端的识别方法及装置、系统、电子设备，该方法包括：获取SIP流量，对SIP流量进行分析，获得目的IP信息；根据目的IP信息，对目标服务端的通信端口进行扫描，查找开放服务的目标端口；与开放服务的目标端口建立连接，并向开放服务的目标端口发送HTTP报文；根据HTTP报文的响应消息，确定目标服务端是否为网络电话服务端。由此可以高效地过滤出网络中大部分的VoIP运营平台信息，比传统的被动解析方式需要的资源更少且更加灵活，比传统的主动方式更加高效、目的性更强。在消耗少量资源的情况下，可以高效的进行定向分析，大大提高整体分析的高效性。
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公开(公告)号：CN115700583A
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202110806934.4
申请日：2021-07-16
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: G06F40/284 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种基于语义网络词表示与注意力图的事件检测方法及装置，包括：拼接每个词的词内容向量、词结构向量与位置特征向量，生成各句子的特征图；结合各词的POS向量进行注意力机制的计算，生成各句子的新特征图；基于新特征图生成句层面特征向量；利用句层面特征向量与词内容向量的拼接结果，获取事件检测结果。本发明综合利用了外部语料库、语义网络、词性和注意力图，并通过优化特征，更准确地抽取触发词，引入了更多信息，解决了一词多义问题，表达了同义词之间的关联信息，得到更精确地事件检测结果。
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公开(公告)号：CN115081437B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210855918.9
申请日：2022-07-20
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/279 , G06F40/253 , G06F40/242 , G06F40/216 , G06F40/211 , G06F40/30 , G06F16/33
Abstract: 本发明涉及文本检测技术领域，公开了基于语言学特征对比学习的机器生成文本检测方法及系统，该机器生成文本检测方法，包括以下步骤：S1，预训练模型调整；S2，话语图构建；S3，向量表示计算；S4，文本检测参数更新。本发明解决了现有技术存在的在标注数据有限的情况下自动准确识别网络中的机器生成文本等问题。
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公开(公告)号：CN115083422A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210859678.X
申请日：2022-07-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本公开涉及一种语音溯源取证方法及装置、设备及存储介质，所述方法包括：本提取待测试语音的至少两种不同的声学特征；对提取的待测试语音的至少两种不同的声学特征进行融合，得到第一融合声学特征；基于预先训练的语音溯源取证模型，从所述第一融合声学特征中提取帧级别的算法指纹特征，对帧级别的算法指纹特征进行池化平均，根据池化平均得到的特征加权平均向量和加权标准差向量计算段级别的算法指纹特征，以基于段级别的算法指纹特征预测出待测试语音的生成算法；将预测出的待测试语音的生成算法作为语音溯源取证结果，通过提取算法指纹，不仅可以判断音频的真实性，而且可以进一步溯源取证，得到虚假音频的生成来源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113420123A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110705729.9
申请日：2021-06-24
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: G06F16/33 , G06F16/332 , G06K9/62 , G06N3/02
Abstract: 本申请提供了一种语言模型的训练方法、NLP任务处理方法及装置，包括：获取训练样本集；训练样本集包括新任务的第一任务标签、新任务的多个第一训练文本和每个第一训练文本的第一文本标签、至少一个旧任务中每个旧任务的第二任务标签；复制语言模型得到教师语言模型，将语言模型作为学生语言模型；将第二任务标签输入至教师语言模型中，生成旧任务对应的多个第二训练文本和每个第二训练文本的第二文本标签；将第一任务标签、第二任务标签、第一训练文本和第二训练文本输入至学生语言模型中，生成第一预测文本、第一预测结果、第二预测文本和第二预测结果，对学生语言模型进行训练。根据本申请实施例，能够解决相关技术中存储资源占用大的问题。
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公开(公告)号：CN113420121A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110704938.1
申请日：2021-06-24
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: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/951 , G06K9/62
Abstract: 本申请提供了一种文本处理模型训练方法、语音文本处理方法及装置，涉及自然语言处理技术领域。该方法包括：从互联网爬取对话文本，得到正样本；对对话文本中的语句进行变换操作，得到负样本和负样本的第一标签信息；将正样本和负样本对应输入至预先训练的第一文本处理模型中和待训练的第二文本处理模型中，生成第一文本处理模型的目标层的第一特征向量和第二文本处理模型的目标层的第二特征向量；根据第一特征向量、第二特征向量，对第二文本处理模型进行知识蒸馏，得到训练好的第二文本处理模型。根据本申请实施例，能够解决相关技术中对语音文本进行校对效率低、耗时长且计算资源占用大的问题。
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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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