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公开(公告)号：CN110120230B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201910015466.1
申请日：2019-01-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供一种声学事件检测方法及装置，用以解决相关技术中声学事件检测精度较低的问题。该方法包括：提取待检测的音频的目标特征，得到第一特征数据；将所述第一特征数据分别输入第一GMM模型以及第二GMM模型，得到第一似然概率以及第二似然概率，所述第一GMM模型基于声学事件的音频的特征数据进行训练得到，所述第二GMM模型基于非声学事件的音频的特征数据进行训练得到；根据所述第一似然概率以及所述第二似然概率依次确定所述待检测的音频中各单位音频的类型，所述类型包括声学事件以及非声学事件；将确定出的相邻的类型为声学事件的单位音频合并；当合并后的音频持续的时长超过阈值时，确定发生声学事件。本发明有效提高了声学事件检测的精度。
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公开(公告)号：CN110120230A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910015466.1
申请日：2019-01-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供一种声学事件检测方法及装置，用以解决相关技术中声学事件检测精度较低的问题。该方法包括：提取待检测的音频的目标特征，得到第一特征数据；将所述第一特征数据分别输入第一GMM模型以及第二GMM模型，得到第一似然概率以及第二似然概率，所述第一GMM模型基于声学事件的音频的特征数据进行训练得到，所述第二GMM模型基于非声学事件的音频的特征数据进行训练得到；根据所述第一似然概率以及所述第二似然概率依次确定所述待检测的音频中各单位音频的类型，所述类型包括声学事件以及非声学事件；将确定出的相邻的类型为声学事件的单位音频合并；当合并后的音频持续的时长超过阈值时，确定发生声学事件。本发明有效提高了声学事件检测的精度。
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公开(公告)号：CN110825998A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201910733928.3
申请日：2019-08-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 哈尔滨工业大学软件工程股份有限公司
IPC: G06F16/958 , G06F16/35 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种网站识别方法及可读存储介质，该方法包括如下步骤：提取网站样本数据，并对所述网站样本数据进行处理构建网页文本卷积神经网络CNN特征；提取网页特征，根据所述网页特征和所述网页文本CNN特征进行特征融合获得网站融合特征；根据所述网站融合特征进行模型训练获得识别模型，根据所述识别模型对待识别的网站进行识别。本发明方法通过使用网页文本特征构建的分类模型比较构建多特征融合分类模型，分类精度有大幅度提高。
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公开(公告)号：CN118568487A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410548464.X
申请日：2024-05-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 国家计算机网络与信息安全管理中心天津分中心 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/2431 , G06N3/042
Abstract: 本申请实施例提供一种多模态轻量级动态知识增强方法、装置及存储介质，所述方法包括：基于图像小样本集的向量表征和文本小样本集的向量表征，以多模态视觉码书的形式构建图像小样本知识库和文本小样本知识库；基于单模态搜索的方式从所述图像小样本知识库或所述文本小样本知识库中确定待融合表征的跨模态表征，融合所述待融合表征和所述跨模态表征，得到知识增强后的融合表征。本申请实施例提供的多模态轻量级动态知识增强方法、装置及存储介质，在现有大规模预训练多模态模型的强大表征学习基础上，融合罕见且细粒度的跨模态表征信息，以此提高原始表征的质量，并显著提升对特定信息的检索效率。
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公开(公告)号：CN116127964A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211600947.7
申请日：2022-12-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心天津分中心
IPC: G06F40/284 , G06F40/30 , G06F16/35 , H04L9/40 , H04W12/12
Abstract: 本发明公开了一种融合传播关系的诈骗信息的检测方法。该方法包括：获取第一信息组、诈骗账号库以及正常账号库，其中第一信息组中的每一个信息包括文本信息和发信账号；根据诈骗账号库和正常账号库从第一信息组中确定第二信息组，其中第二信息组中的每一个信息的发信账号在诈骗账号库和正常账号库中都不存在；根据第二信息组得到多个目标信息组，其中每一个目标信息组中的第一发信账号与第二发信账号的相似文本信息的数量大于第一阈值；计算每一个目标信息组的诈骗权重值；在目标信息组的诈骗权重值大于第二阈值的情况下，将目标信息组中的每一个文本信息确定为诈骗信息。本发明解决了对大量诈骗信息进行检测时，处理效率低的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119854002A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510008592.X
申请日：2025-01-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 烟台中科网络技术研究所
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，尤其涉及一种生成式人工智能交互式测评系统及测评方法，包括交互式测评系统以及与所述交互式测评系统连接的三个交互式内容生成平台，其中：第一交互式内容生成平台用于生成测试用例；第二交互式内容生成平台用于进行结果分析及生成报告；第三交互式内容生成平台用于作为被测平台，生成交互式内容；交互式测评系统包括：数据接收模块、策略管理库、评估管理模块、接口管理模块、任务链管理模块和提示模板库。本发明基于交互式内容生成平台，灵活生成安全测试集/进行结果评定，并开展测评工作，将测评合理进行拆解，充分利用现有的知识/经验集，实现高效、灵活的交互式内容生成安全测试。
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公开(公告)号：CN119598054A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510143768.2
申请日：2025-02-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/958 , G06V30/19
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，提供一种网站类型识别方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：获取待识别网站的网址，并基于所述待识别网站的网址，获取所述待识别网站内所有的待分类图像；基于特征提取模型，对各待分类图像进行特征提取，得到所述各待分类图像的图像特征；基于文本特征库中的各文本特征和所述各待分类图像的图像特征，确定所述各待分类图像的类别；基于所述各待分类图像的类别，确定所述待识别网站的类型。本发明通过结合图像特征和文本特征，实现了基于图像和文本描述的多模态特征的检索式分类判断，可以有效提高网站类型识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114625978B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202011454130.4
申请日：2020-12-10
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: G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供一种基于类型感知的异质网络用户锚链接预测方法及电子装置，包括收集待检测网络和目标网络的网络信息，构建待检测异质网络和目标异质网络；获取每一节点各维度的初始特征向量，得到每个节点的初始特征向量表示；将初始特征向量表示输入基于自注意力图神经网络进行学习，计算各节点的类型感知向量和类型融合向量；通过待检测异质网络和目标异质网络中各节点对之间属于同一类型的类型感知向量及类型融合向量的相似度，判断待检测网络和目标网络是否为锚链接。本发明采用注意力机制捕获节点与类型信息之间影响，利用图注意力网络学习类型感知向量和类型融合向量，解决异质网络中对多种类型信息建模的问题，取得较好的锚链接预测效果。
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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：CN115080871B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202210847062.0
申请日：2022-07-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9536 , G06F16/901 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种跨社交网络社交用户对齐方法，涉及社交网络的用户关系挖掘领域。本发明为了解决现有社交用户对齐方法不能跨社交网络、计算精度低、对齐效率低的缺陷，采用如下步骤实现：采集社交网络的用户属性信息，构建用户关系拓扑图；根据边权重和节点的出入度计算节点权重；构建一阶近邻关系模型和二阶近邻关系模型，确定一阶邻居节点和二阶邻居节点，得到用户节点之间的相互关系；构建社交对齐神经网络，通过社交对齐神经网络对用户关系拓扑图中各节点进行邻居节点的信息聚合、拼接与非线性变换，得到跨社交网络的社交用户身份对齐结果。本发明主要用于通过跨社交网络对其社交用户实现用户关系挖掘。
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