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公开(公告)号:CN110856176A
公开(公告)日:2020-02-28
申请号:CN201910992035.0
申请日:2019-10-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04W12/12
Abstract: 一种采用流表方式实现的呼叫管理的系统及其方法,包括:前端接入装置,安装在IMS网络的业务服务器上,定期以流表方式上报服务器的能力数据到后端控制器,并接收后端控制器下发的流表策略数据;当接收到CSCF的呼叫信令时,根据流表策略数据,对服务器接收的呼叫信令进行检测和匹配,记录处置结果,然后将呼叫过程中的数据回传给后端控制器;后端控制器,接收并更新前端接入装置上报的流表数据,然后根据前端接入装置上报的能力数据,生成对应的流表策略数据,再将所述流表策略数据下发给前端接入装置;同时,接收并保存前端接入装置发来的呼叫过程数据。本发明属于信息技术领域,能基于各省移动网络运营商侧来构建共同的呼叫管理网络。
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公开(公告)号:CN110213449A
公开(公告)日:2019-09-06
申请号:CN201910413883.1
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: 一种漫游诈骗号码的识别方法,包括:获取所有待识别漫游号码的主叫话单,并将话单划分成多个开卡渠道-开卡时间组,然后根据待识别漫游号码的通信指标,分类确定疑似诈骗和非疑似诈骗的开卡渠道-开卡时间组,并据此计算所有待识别漫游号码的诈骗标识值,将所有诈骗标识值构成一个诈骗标识集;选取多个特征属性构成特征属性集;对所有待识别漫游号码进行M次诈骗号码的判定分类,将每次进行判定分类后获得的所有待识别漫游号码的诈骗特征分类判定值构成一个诈骗特征分类判定集;根据诈骗标识集和M个诈骗特征分类判定集,计算所有待识别漫游号码的诈骗判定值,以识别出诈骗号码。本发明属于信息技术领域,能从现有话单中精确识别漫游诈骗号码。
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公开(公告)号:CN109920406A
公开(公告)日:2019-06-21
申请号:CN201910245435.5
申请日:2019-03-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明的技术方案包括一种基于可变起始位置的动态语音识别方法及系统,用于实现:实时加载输入的语音流信号,对语音信号进行预处理;对语音信号进行特征提取,获取语音信号中的特征;根据语音信号中的特征调用语音模型信息库的多个模型对语音信号进行逐帧模式匹配。本发明的有益效果为:本发明的有益效果为容易理解,实现简单,当前语音模型匹配选取长度较为合理,经过算法改进后,减少了语音模型匹配次数,语音识别效率比之前的算法提高了30%的效率。
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公开(公告)号:CN117768343B
公开(公告)日:2024-08-30
申请号:CN202311587718.0
申请日:2023-11-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L43/02 , H04L43/062 , H04L47/70
Abstract: 本发明提供一种针对隧道流量的关联方法和装置,其中所述方法包括:获取预建立的网络隧道的多个入口节点流和多个出口节点流;确定与每个出口节点流对应的候选入口节点流,分别计算多个候选入口节点流的累计传输量距离;将每个出口节点流输入至自编码网络,输出对应的映射入口节点流,分别计算映射入口节点流和多个候选入口节点流的降噪距离;将多个候选入口节点流输入至优化表示生成器,分别输出多个候选入口节点流之间的优化表示距离;根据多个候选入口节点流的累计传输量距离、和映射入口节点流的降噪距离以及多个候选入口节点流之间的优化表示距离,对候选入口节点流进行筛选,确定每个出口节点流对应的目标入口节点流。
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公开(公告)号:CN117593679A
公开(公告)日:2024-02-23
申请号:CN202311340257.7
申请日:2023-10-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06V20/40 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供一种伪造视频检测方法、装置、电子设备及存储介质,涉及计算机技术领域,方法包括:基于待检测视频,确定待检测视频对应的第一判别特征向量和第二判别特征向量;第一判别特征向量表示待检测视频中每帧人脸图像之间的时域特征信息;第二判别特征向量表示待检测视频中每帧人脸图像之间的频域特征信息;基于第一判别特征向量和第二判别特征向量,确定待检测视频对应的目标特征向量;目标特征向量表示融合时域特征信息和频域特征信息的特征信息;基于目标特征向量,确定待检测视频的检测结果。通过时域特征信息和频域特征信息的融合,能够准确确定待检测视频的检测结果,提升了待检测视频的检测精度。
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公开(公告)号:CN116778910A
公开(公告)日:2023-09-19
申请号:CN202310505872.2
申请日:2023-05-06
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: G10L15/02 , G10L15/06 , G10L15/16 , G10L15/28 , G06F18/2135 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种语音检测方法,包括:获取目标语音,将所述目标语音进行预处理,所述预处理包括预加重、分帧及加窗;确定所述预处理后目标语音的第一声道特征、第一声源波特征和多种第一相关特征;基于所述第一声道特征、第一声源波特征和多种第一相关特征确定所述第一主成分特征;将所述第一主成分特征输入训练好的分类器,输出分类的结果,所述分类结果为伪造语音,或自然语音。本申请利用伪造语音在基频处留下的痕迹信息,利用伪造语音与自然语音在声源和声道特征上的差异以实现伪造语音检测。使用主成分分析的方法分别对声源和声道特征进行筛选,选取具有较高相关性的主成分作为特征,减少特征维度和冗余特征,提高模型的泛化能力和效率。
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公开(公告)号:CN111625661B
公开(公告)日:2023-09-08
申请号:CN202010408234.5
申请日:2020-05-14
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/45 , G06F16/483 , H04N21/845 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例公开了一种音视频片段分类方法及装置,所述方法包括:基于待分类音视频片段的视频帧序列提取目标视频帧,基于待分类音视频片段的音频帧序列提取目标音频帧;基于目标视频帧/目标音频帧的第一出现时刻/第二出现时刻及预设子片段时长确定第一音视频子片段/第二音视频子片段;基于第一音视频子片段/第二音视频子片段提取第一视频分量特征和第一音频分量特征/第二视频分量特征和第二音频分量特征;通过预设音视频分类模型基于第一视频分量特征、第一音频分量特征、第二视频分量特征和第二音频分量特征确定待分类音视频片段的音视频分类结果。采用本发明可以提高音视频分类效率,提高音视频分类的鲁棒性和准确率。
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公开(公告)号:CN116129913A
公开(公告)日:2023-05-16
申请号:CN202211490461.2
申请日:2022-11-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于频带选择的伪造语音检测方法。所述方法包括,获取目标语音信号,将目标语音信号进行变换,获得语谱图特征;对所述语谱图特征进行频带切分,获得低频子带特征和高频子带特征;使用低频子带特征训练语音合成伪造语音检测模型;使用高频子带特征训练录音回放伪造语音检测模型;然后将低频子带特征输入语音合成伪造语音检测模型;以及将交叉匹配的高、低频子带特征输入录音回放伪造语音检测模型,获得最终的语音检测结果。在本发明实施例中,实现了提升神经网络伪造语音检测系统在数据集不匹配等情况下的鲁棒性,以及通过子带选择减小了特征大小,降低了伪造语音检测的参数量和计算量。
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公开(公告)号:CN115759043A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211434726.7
申请日:2022-11-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/211 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及一种文档级敏感信息检测模型训练及预测方法,所述训练方法包括:获取训练样本集;使用上下文编码器对所述文档中的每个句子进行编码,得到句子中每个单词的上下文表示,根据所述句子中最短依赖路径上的关系和所述上下文语义的关联强度,生成文档级实体注意力权重图;将所述注意力权重图输入到图卷积神经网络中,得到文档级跨句语义结构,根据所述文档级跨句语义结构,更新所述注意力权重图;将更新后的注意力权重图输入到分类器中,得到分类分数;根据所述分类分数与所述标签计算损失值,根据所述损失值对所述上下文编码器、图卷积神经网络和分类器进行训练,得到训练完成的模型。
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公开(公告)号:CN115700514A
公开(公告)日:2023-02-07
申请号:CN202110806905.8
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: G06F16/35 , G06F16/332 , G06F40/30 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种结合BIGRU和多头注意的事件主体提取方法及装置,包括:把文本数据转化为文本输入序列X;利用BiGRU网络获取文本输入序列X对应的向量XB;基于文本输入序列X与向量XB进行多头注意力计算;依据注意力计算结果,获取事件主体提取结果。本发明使用BIGRU网络学习上下文语义特征,通过引入多头注意力机制捕获序列中的关键特征信息,提高了工作效率及准确性。
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