一种互联网电视应用监测系统及方法

    公开(公告)号:CN114938466A

    公开(公告)日:2022-08-23

    申请号:CN202210457961.X

    申请日:2022-04-28

    Abstract: 本发明公开了一种互联网电视应用监测系统及方法,包括:互联网电视应用监测平台,其用于获取排名前N的互联网电视应用,模拟互联网电视用户行为,对应用进行访问,以检测应用的潜在风险,以及在完成检测后将通过检测的应用信息通过区块链接口上链至区块链系统;牌照方接口模块,由其区块链节点将对应电视应用的应用信息打包上链至所述区块链系统;应用违规代理模块,用于监测用户终端访问的违规应用商店的行为,并用户执行应用下载操作时,获取该应用商店链接对应用商店信息进行鉴别,若不合规,则将违规应用商店信息上报运行监测系统,并向用户弹出风险提示。本申请提出了一种互联网电视应用后台监测和运行监测将结合的方法。

    文件内容审核方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN114598693A

    公开(公告)日:2022-06-07

    申请号:CN202011439862.6

    申请日:2020-12-10

    Abstract: 本申请公开一种文件内容审核方法、装置及电子设备,该方法应用于区块链网络,所述区块链网络包括审核节点和校验节点,该方法包括:第一审核节点在接收到待审核文件的情况下,审核所述文件的内容是否符合设定要求,得到第一内容审核结果;所述第一审核节点对所述第一内容审核结果和所述文件进行认证处理,获得第一认证数据,并将所述第一认证数据发送至所述校验节点;第一校验节点根据设定校验项,对所述第一认证数据进行校验,获得校验结果;以及,所述第一校验节点在所述检验结果表示所述第一认证数据通过所述校验项的情况下,将所述第一认证数据保存至所述区块链网络中。

    检测媒体文件伪造方式的方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114495187A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202011148372.0

    申请日:2020-10-23

    Abstract: 本公开的实施例涉及检测媒体文件伪造方式的方法、装置、设备及存储介质。其中一个方法包括:获取目标媒体文件,分别通过预先训练的至少两个检测模型,检测该目标媒体文件,获得对应的检测值,其中,检测模型之间所检测的媒体文件伪造方式互不相同,该检测值表征伪造目标媒体文件的方式是该检测模型所检测的媒体文件伪造方式的可能性大小,再根据全部检测模型对应的检测值,检测伪造该目标媒体文件的媒体文件伪造方式。通过上述方法,通过结合多种类型的检测模型的检测结果,能够准确的检测出伪造目标媒体文件的媒体文件伪造方式,从而提高深度伪造鉴别模型在广播电视和网络视听机构内容审核中的审核能力,并防范应对深度伪造技术带来的风险。

    针对智能终端的数字版权管理评估装置

    公开(公告)号:CN114168907A

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN202010949666.7

    申请日:2020-09-10

    Abstract: 本发明公开了一种针对智能终端的数字版权管理评估装置,该装置包括:仿真模块,用于响应于第一指令,在所述评估装置自身的第一操作系统中运行待评估的智能终端的第二操作系统;仿真模块,还用于响应于用户通过所述第二操作系统的系统界面输入的第二指令,在所述第二操作系统中运行媒体内容播放程序;监测模块,用于获取在运行媒体内容播放程序的过程中所述第二操作系统的监测数据;数据发送模块,用于将所述监测数据发送给安全评估模块;安全评估模块,用于接收所述监测数据,并根据所述监测数据评估所述待评估的智能终端是否存在数字版权管理安全风险,获得分析结果。

    比特分复用非均匀星座图设计方法、系统及介质

    公开(公告)号:CN114079531A

    公开(公告)日:2022-02-22

    申请号:CN202010839528.3

    申请日:2020-08-19

    Abstract: 本发明提供了一种比特分复用非均匀星座图设计方法、系统及介质,包括:步骤M1:建立适用于比特分复用的非均匀星座图的最优化模型;步骤M2:根据预设限制条件用MATLAB代码在最优化模型中选择一个符合预设条件的初始星座图;步骤M3:根据粒子群算法,将最优化模型的求解具体为MATLAB代码,迭代到初始星座图上,得到最优星座图;所述最优化模型,用于调整星座图上星座点的分布使得比特分复用的容量趋于层分复用的容量。本发明不需要进行连续信号消除的BDM可以实现和复杂度更高的任意调制编码组合LDM接近的性能,实现比LDM更高的性能,因而可以在降低复杂度的同时保证较高的译码性能。

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