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公开(公告)号：CN117978375A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410073871.X
申请日：2024-01-18
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于IP话机的端到端加密通信方法、装置、系统、介质，该方法包括：预先在IP通信系统的IP话机中设置相同的密钥池和密钥生成规则，在主叫端和被叫端建立呼叫后，被叫端基于密钥生成规则、密钥池和生成的密钥参考值生成被叫密钥，并向主叫端发送密钥参考值，主叫端基于相同的内容生成主叫密钥，实现了主叫端和被叫端通过密钥协商生成相同的本端密钥，整个过程无需中间网元参与；在建立通信后，主叫端和被叫端与对端交互RTP明文包时基于本端密钥进行相应的加解密，加解密过程在话机执行，无需通过中间网元辅助，有效降低了中间网元的计算负担，以更低的资源成本实现了基于RTP协议的加密通信。
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公开(公告)号：CN114710405B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202111600012.4
申请日：2021-12-24
Applicant: 河南信大网御科技有限公司 , 珠海高凌信息科技股份有限公司
IPC: H04L41/0813 , H04L41/14 , H04L69/00 , H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种拟态系统内部网络设计方法及系统，包括以下步骤：当接收到所述调度器发送的新规约生成指令后，获取需要更换通信规约的模块，并确定所述模块参与的所有通信链路；根据预设替换规则从规约库中提取至少一个异构网络元素替换现有通信规约里对应的子元素，生成新通信规约，并按照预设协议报文格式生成新规约消息发送至调度器；调度器接收到新规约消息后，将新规约消息按照原来的通信链路传输至拟态系统中的其他模块，以使各模块的路由表加载新通信规约，完成新路径的切换。本发明在不借助外部环境的情况下，动态改变拟态构造系统内部网络架构，在保证内部通信的单线性的同时，增加了内部网络的可变性，提高了内部网络的安全性和普适性。
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公开(公告)号：CN114363041B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202111655489.2
申请日：2021-12-31
Applicant: 河南信大网御科技有限公司 , 珠海高凌信息科技股份有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L47/2441 , H04L45/745
Abstract: 本发明提供了一种基于动态操作系统指纹及协议指纹的内网防护方法及系统，所述方法包括以下步骤：步骤1，实时监测是否接收到新流量数据，若是则新流量数据中的目的MAC地址是否在所述当前MAC地址表中，若是则将新流量数据作为内网流量数据，转步骤2；步骤2，确定内网流量数据中的指定字段是否满足预先设置的白名单策略，若是则将内网流量数据作为合法流量数据，转步骤3；步骤3，用新操作系统指纹替换合法流量数据的操作系统指纹字段中的原操作系统指纹；并用新应用指纹替换所述合法流量数据的应用指纹字段中的原应用指纹；步骤4，基于所述新操作系统指纹和所述新应用指纹组成新合法流量数据，将所述新合法流量数据发送至对应的内网接收主机。
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公开(公告)号：CN115085989B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202210641935.2
申请日：2022-06-07
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于矩阵的高扩展性拟态大数裁决优化方法，所述方法包括以下步骤：步骤1，基于接收次序提取待裁决元数据中的特征数据，作为待比对数据；步骤2，根据待比对数据对预先建立的特征数据矩阵MK进行更新，并生成特征行列式Jk；步骤3，在1＜k≤N时，根据待裁决数据矩阵MJk‑1和特征行列式Jk，生成待比对数据矩阵Mk；依据不同策略对待比对数据矩阵Mk中相应元素进行更新；步骤4，将更新后的待比对数据矩阵Mk作为待裁决数据矩阵MJk，判断待裁决数据矩阵MJk中第k行或列元素之和Sk是否大于等于预设值σ。本发明能够快速且准确生成裁决结果，且能避免出现因等待异常执行体数据而造成系统阻塞的情况。
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公开(公告)号：CN113301210B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110413443.3
申请日：2021-04-16
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的防骚扰电话的方法、装置及电子设备，包括：对接入的信令数据执行第一次检测，获取信令数据的特征数据；根据特征数据及匹配结果使用轻量型神经网络进行第二次检测，根据第二次检测确认主叫通话行为特征；根据匹配结果，确定主叫的信令数据是否为骚扰电话或诈骗电话，若为骚扰电话或诈骗电话则对主叫进行重定向；根据主叫通话行为特征对被叫在设定时间内向主叫回拨进行重定向。本发明的有益效果为：通过防护设备，对信令数据的多媒体内容进行检查，实现初步防护，通过轻量级神经网络对信令进行二次检查，以及，对后续进行检查和防护，同时对初步防护的数据模板进行更新，实现了双向防护，并且实施方式经济。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115810409A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211573587.6
申请日：2022-12-08
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司 , 上海大学
Abstract: 本申请公开了一种VOCs污染物分析方法及其装置、电子设备、存储介质，VOCs污染物分析方法包括：获取组分分析模型训练数据、超标VOCs组分数据和构建的企业污染源知识图谱；根据组分分析模型训练数据进行深度学习模型训练处理得到组分分析模型；根据超标VOCs组分数据和企业污染源知识图谱进行深度学习模型训练处理得到溯源追踪模型；根据组分分析模型和溯源追踪模型建立污染源溯源模型；采集环境中的VOCs数据；将VOCs数据输入污染源溯源模型进行溯源分析处理，得到VOCs组分信息和VOCs污染源头企业排序信息。本申请实施例能够通过污染源溯源模型对污染物进行溯源分析，有效地提高溯源分析效率和溯源分析准确性。
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公开(公告)号：CN115470488A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211045603.4
申请日：2022-08-30
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种目标风险网站检测方法、装置及存储介质，其中该方法包括：爬取待检测网站的第一信息，其中，第一信息包括网页快照、网站源码和网站文本；通过预先训练的BERT模型对网站源码和网站文本进行特征提取，得到网站源码特征信息和网站文本特征信息；通过预先训练的ResNet模型对网页快照进行特征提取，得到网页快照特征信息；基于网站源码特征信息、网站文本特征信息、网页快照特征信息，通过预先训练的目标风险网站检测模型判断待检测网站是否为目标风险网站。以实现以数据为主导的对目标风险网站的检测功能。本发明可广泛应用于风险网站检测领域。
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公开(公告)号：CN115456049A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211018889.7
申请日：2022-08-24
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
IPC: G06K9/62 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了基于双模态模型的有害信息检测方法、装置和存储介质，本申请提出的基于双模态模型的有害信息检测方法通过使用卷积循环多核算法网络来融合这两种模态数据特征，使用多个内核来适应不同的模态，从而实现更高的互联网有害内容检测精度；通过与CNN与RNN网络的集成，实现了在文本和视觉双模态数据处理上的创新突破，为互联网文章双模态分析检测开辟了一条新的技术道路。
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公开(公告)号：CN115080306A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210467013.4
申请日：2022-04-29
Applicant: 河南信大网御科技有限公司 , 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种恢复拟态系统出厂设置的方法、系统及拟态防御架构，所述方法包括异构执行体初始化步骤和拟态组件初始化步骤；异构执行体初始化步骤：判断输入代理是否捕获到恢复出厂设置指令，若是，则隔绝外部用户输入流量，生成执行体初始化指令，并分别传输至N个在线异构执行体；在接收到所述执行体初始化指令后，N个在线异构执行体分别执行恢复出厂操作，执行完毕后，生成执行体初始化OK信号，并传输至裁决器；所述裁决器生成线上执行体初始化完成信号，并传输至调度器。本发明在拟态系统中各组件、各模块在不改变原来系统网络架构的前提下，快速且安全可靠地实现拟态系统的恢复出厂设置操作。
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公开(公告)号：CN114974302A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210484489.9
申请日：2022-05-06
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了环境声音事件检测方法、装置和介质，其中方法包括对环境声音进行特征提取，得到数据集，所述数据集中包含多事件类别；分别以所述数据集中的Mel、MFCC和LogMel作为输入特征；用双向GRU对所述输入特征进行训练；获得环境声音多分类模型概率输出。对比传统的应用于声音处理的深度学习方法，本申请先通过CNN提取事件音频的声谱图作为特征输入；双向GRU自动从每个输入声谱图中提取特征序列，在卷积网络之上，构建了一个循环网络，用于对卷积层的输出特征序列进行声学建模，建立内部序列关系；最后通过分类函数对音频信号进行预测，得到最终预测结果，在多事件音频检测这一任务上性能较高，比使用单一的卷积网络应用性更强，提高了系统的实用价值。
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