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

Inventor： 段东圣 ,  时磊 ,  侯炜 ,  贾云刚 ,  段运强 ,  吕东 ,  段荣昌 ,  井雅琪 ,  闫超阳 ,  鲁睿 ,  刘雨帆 ,  胡卫明 ,  李兵

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。

公开(公告)号：CN118014049A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410177798.0

申请日：2024-02-08

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 ,  中国科学院自动化研究所

Inventor： 段东圣 ,  侯炜 ,  段运强 ,  时磊 ,  井雅琪 ,  段荣昌 ,  吕东 ,  佟玲玲 ,  任博雅 ,  刘雨帆 ,  胡卫明 ,  李兵

IPC: G06N3/09 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/22 ,  G06F18/2431 ,  G06F40/30 ,  G06V20/70 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种图文互生模型的训练方法，该方法包括：基于模态自感单元从样本模态数据中提取自感信息；模态自感单元基于自注意力网络通过多任务有监督训练得到；基于图文编码器对自感信息进行编码，得到隐空间特征，并对隐空间特征进行多模态扩散处理，得到扩散后的目标模态类型的隐空间特征；基于图文解码器对自感信息和扩散后的目标模态类型的隐空间特征进行解码，得到解码信息；根据解码信息和多任务损失函数对图文编码器和图文解码器进行训练，得到图文互生模型；目标损失包括重建损失、图像类的理解辅助任务对应损失和文本类的理解辅助任务对应损失确定。本发明所述方法提高了图文互生对应模型的性能和可适配性。

公开(公告)号：CN118520929A

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202411003497.2

申请日：2024-07-25

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 段运强 ,  李鹏霄 ,  井雅琪 ,  吕东 ,  段荣昌 ,  侯炜 ,  佟玲玲 ,  段东圣 ,  任博雅 ,  王子涵 ,  艾政阳 ,  贾云刚 ,  党中恺

IPC: G06N3/09 ,  G06N3/0455 ,  G06F40/194

Abstract: 本发明提供一种文本相似度确定模型的训练方法及文本相似度计算方法，属于计算机技术领域，该训练方法包括：获取第一数据集和第二数据集；第一数据集中包括至少一个短文本数据对；第二数据集中包括至少一个目标文本数据对，目标文本数据对中的两个目标文本数据至少一个为长文本数据；基于句向量对比模型，获取第二数据集中各目标文本数据的关键表述；句向量对比模型是基于第一数据集和第一损失函数对第一预训练模型训练得到的；基于各关键表述和第二损失函数，对第二预训练模型进行训练，得到文本相似性确定模型。通过在判定过程中引入短文本和长文本，提升了文本相似度确定模型输出结果的准确性。

公开(公告)号：CN115034286B

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202210435266.3

申请日：2022-04-24

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 井雅琪 ,  段运强 ,  佟玲玲 ,  黎凌 ,  胡燕林 ,  段东圣 ,  任博雅 ,  孙旷怡 ,  吕东 ,  王媛媛 ,  王子涵 ,  侯炜 ,  时磊

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应损失函数的异常用户识别方法和装置，其中，该方法包括：获取web系统的用户行为日志数据样本，并将用户行为日志数据样本向量化，得到无标签数据样本和有标签数据样本；进行数据预处理得到训练数据集；基于训练数据集的输入特征训练第一自编码器模型，并基于第一自编码器模型构造无标签数据样本损失函数和有标签数据样本损失函数；迭代优化第一自编码器模型并构造异常用户检测优化问题函数，得到第二自编码器模型；基于第二自编码器模型，对无标签数据样本进行异常点检测，以识别异常用户。本发明解决实际业务场景中，无标签数据中存在异常点，采用固定损失函数难以提高准确率，误报率高的技术问题。

公开(公告)号：CN114978585B

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202210380490.7

申请日：2022-04-12

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 ,  北京赋乐科技有限公司

Inventor： 段运强 ,  佟玲玲 ,  段东圣 ,  谢东岳 ,  邓泽骏 ,  任博雅 ,  井雅琪 ,  时磊 ,  侯炜 ,  王红兵 ,  吕东

IPC: H04L9/40 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/243 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N20/20

Abstract: 本公开的实施例提供了基于流量特征的深度学习对称加密协议识别方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取网络流量数据；对所述网络流量数据进行预处理，得到对称加密流量；基于主成分分析‑皮尔森系数法流量识别模型和基于注意力机制的CNN‑LSTM算法流量识别模型，构建基于流量特征的对称加密协议识别模型；将所述对称加密流量，输入至所述基于流量特征的对称加密协议识别模型，完成对所述网络流量数据的识别。以此方式，实现了对对称加密协议的高效识别。

公开(公告)号：CN116821747A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310439834.1

申请日：2023-04-23

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 段运强 ,  段东圣 ,  井雅琪 ,  佟玲玲 ,  马宏远 ,  吕东 ,  任博雅 ,  段荣昌 ,  艾政阳 ,  侯炜 ,  时磊 ,  王红兵 ,  罗峰 ,  李东方

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于图文多模态信息融合的互联网不良应用分类识别方法，针对不良应用具有识别效果佳的优点。互联网不良应用分类识别方法包括：收集网站应用，并对网络应用进行类别标注；提取网站应用的应用名称并基于此构建第一向量；对网络应用进行沙盒运行，以获取网络应用的访问信息以及运行界面截图；基于访问信息构建第二向量；从运行界面截图中提取有效文本字符并基于此构建第三向量；融合第一向量、第二向量、第三向量，以获得融合向量；将融合向量作为输入，训练互联网不良应用分类识别模型，互联网不良应用分类识别模型包括全连接层、Softmax层、损失函数；基于训练完成的互联网不良应用分类识别模型对待识别的网站应用进行分类识别。

公开(公告)号：CN116628497A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310583452.6

申请日：2023-05-23

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 段荣昌 ,  张蔚瑶 ,  余翠玲 ,  时磊 ,  张玉军 ,  侯炜 ,  鲁睿 ,  孙旷怡

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/2415

Abstract: 本发明公开了一种基于联邦泛化数据处理方法、系统、计算设备及存储介质，所述方法包括：基于联邦对比学习进行数据建模，将数据样本标记为异常样本和正常样本的不同类别，每个本地模型在其本地数据集上进行联邦检测任务的迭代训练，并逐步更新其自己的参数；本地更新后，在可信的中央服务器聚合所有参与联邦检测任务的本地模型的参数，经过计算后聚合形成一个全局模型，然后服务器将所述全局模型分发给参与的终端，进行下次迭代训练。本发明实现在“数据孤岛”状态下对于样本的充分学习和利用，基于对比学习技术，拉近正常样本之间的距离，拉远异常样本距离，从而实现在保护隐私的前提下，对数据的建模，并为异常检测打下基础。

公开(公告)号：CN111863007A

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN202010554629.6

申请日：2020-06-17

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 ,  讯飞智元信息科技有限公司

Inventor： 万辛 ,  沈亮 ,  侯炜 ,  柳林 ,  倪善金 ,  倪江帆 ,  戚梦苑 ,  冯象雷 ,  林格平 ,  黄远

IPC: G10L21/0208 ,  G10L21/0272 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的语音增强方法及系统，该方法包括如下步骤：步骤SS1：获得带噪语音的多个IRM预测值的解的集合；步骤SS2：将来自所述Boosting-DNN语音增强模型输出的IRM的解的集合拼接带噪特征作为输入，预测最终的IRM预测值集合 本发明通过将Boosting-DNN语音增强模型和Ensemble-DNN集成语音增强模型这两个DNN串接起来的方式，有效的解决了一个神经网络由于层次太深训练不稳定的现象，构建一种非常深的网络结构，彻底解决前端语音增强技术就可以确保把语音从带噪信号中分离出来，以便后端识别模型能正确识别语音的内容。

公开(公告)号：CN110895933A

公开(公告)日：2020-03-20

申请号：CN201811030952.2

申请日：2018-09-05

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

Inventor： 张鹏远 ,  张震 ,  邬龙 ,  王丽 ,  李鹏 ,  侯炜

IPC: G10L15/06 ,  G10L15/16

Abstract: 本发明公开了一种基于空时残差神经网络的远场语音识别方法，所述方法包括：步骤1)构建并训练空时残差神经网络ST-RES-LSTM，该神经网络是在的空间和时间两个维度上都引入了残差结构的LSTM神经网络；步骤2)利用训练好的空时残差神经网络ST-RES-LSTM进行声学模型训练，并生成每一帧的分类概率；步骤3)构建语音识别解码网络，并使用步骤2)的训练好的声学模型进行维特比解码出最终识别结果。本发明的方法在LSTM网络的空间和时间两个维度都引入残差结构，既能缓解层数加深带来的梯度消失问题，又能缓解LSTM在时间维度存在的梯度消失问题，从而提高语音识别的性能。

公开(公告)号：CN105187403A

公开(公告)日：2015-12-23

申请号：CN201510498610.3

申请日：2015-08-13

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 万辛 ,  侯炜 ,  安茂波 ,  李鹏 ,  刘振业 ,  计哲 ,  高圣翔 ,  黄远 ,  杨晶超

IPC: H04L29/06

CPC classification number: H04L63/1408 ,  H04L63/1433

Abstract: 本发明提出一种面向软件定义网络的网络安全性测试方法，包括针对目标软件定义网络的安全性测试框架、安全性测试策略、分类安全性测试方法、项目安全性测试方法和安全性测试步骤。其中，测试框架包括将目标软件定义网络划分为数据、控制、应用和管理四个网络平面，分别对各个网络平面的各个网元、链路以及各个网络平面之间的接口展开安全性测试；测试策略包括对安全性测试框架中的各个单元进行测试的选择和流程编制方法；分类安全性测试方法依据各个单元的类别特点开展不同类型的安全性测试；项目安全性测试方法实现具体的针对目标网元、链路或接口的安全性测试，测试流程定义了完整的针对目标软件定义网络的安全性测试过程和步骤。