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公开(公告)号：CN116843907B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202310763616.3
申请日：2023-06-26
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T7/73 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的增强和目标检测方法和系统，通过检测点采样和构建网络拓扑建模针对流量可能路径进行增强处理再采样两种采样方式，其中增强处理能够得到候选位置信息对应的节点。得到两个不同的样本集，将两个样本集输入对抗性网络，计算两者之间的差异度，根据差异度修正候选位置信息，当该差异度小于等于阈值时表示捕获成功，融合得到深度合成样本集，最后通过识别模型分类。
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公开(公告)号：CN116939244A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310926808.1
申请日：2023-07-26
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: H04N21/234 , H04N21/24 , H04N21/25 , H04N21/44 , H04N21/442 , H04N21/466
Abstract: 本发明提供一种基于差异化的深度视频检测方法和系统，采用双网络方案，即帧内子网络和帧间子网络，利用帧内特征和帧间特征之间的差异化来深度检测网络视频，其中帧内子网络采用多级卷积层迭代差值来提取帧内特征，帧间子网络采用搭建三层结构捕获移动幅度大的部分来提取帧间特征，最后计算两个特征之间的欧氏距离和对比损失函数，完成检测识别，克服了现有技术计算量大、效率低的不足，实现检测的快速、准确。
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公开(公告)号：CN116883907A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310922856.3
申请日：2023-07-26
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本发明提供一种基于帧间相关性的人工智能检测方法和系统，通过引入帧间相关性分析，能够有效地利用视频序列中的时间信息，提高目标检测的准确性。此外，本发明通过预处理操作，可以消除视频序列中的噪声和畸变，提高系统的鲁棒性。通过将特征提取、帧间相关性分析和目标检测结合起来，本发明可以实现更准确、更高效的目标检测。
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公开(公告)号：CN116843907A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310763616.3
申请日：2023-06-26
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T7/73 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的增强和目标检测方法和系统，通过检测点采样和构建网络拓扑建模针对流量可能路径进行增强处理再采样两种采样方式，其中增强处理能够得到候选位置信息对应的节点。得到两个不同的样本集，将两个样本集输入对抗性网络，计算两者之间的差异度，根据差异度修正候选位置信息，当该差异度小于等于阈值时表示捕获成功，融合得到深度合成样本集，最后通过识别模型分类。
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公开(公告)号：CN114912146A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210580625.4
申请日：2022-05-25
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本发明提出一种垂直联邦架构下的数据信息防御方法、系统、电子设备及存储介质。其中，方法包括：构建了基于垂直联邦的深度学习框架，将真实网络数据集转换成嵌入并加密后上传至中央服务器，防止攻击者得到目标的上传信息从而导致隐私的泄露。本发明基于同态加密来对嵌入进行加密处理，在不断地学习训练的过程中加密嵌入，以达到攻击者无法成功获得真实信息。与其他方法相比，本发明具有防御能力强、对主要任务影响小等特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112333709B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202011238970.7
申请日：2020-11-09
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: H04W12/128 , H04L29/06 , H04W4/14 , G10L15/26 , G06F16/903 , G06F16/955
Abstract: 本申请公开了一种跨网络涉诈关联分析方法、系统及计算机存储介质，跨网络涉诈分析方法包括：获取第一电话号码及其相关信息，第一电话号码为已确定涉诈的电话号码；从第一电话号码的相关信息中提取关键词，关键词包括第二电话号码和/或互联网账号，将第二电话号码输入基于人工智能的电话信息反诈研判模块，将互联网账号输入基于人工智能的互联网信息反诈研判模块，以判断电话号码和互联网账号是否涉诈，如果涉诈，分别输入涉诈电话号码信息库和涉诈互联网账号信息库。跨网络涉诈分析方法还结合涉诈电话号码信息库和涉诈互联网账号信息库的相关信息进行跨网络的涉诈联合分析，以实现对跨电话网络和互联网网络的诈骗事件的事先判断和预防。
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公开(公告)号：CN112699088A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011607007.1
申请日：2020-12-30
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06F16/176 , G06F16/25 , G06F16/27 , G06Q50/30
Abstract: 本公开涉及一种涉诈数据共享方法、系统和介质。其中所述方法包括：步骤S1、经由多节点实时并行接收第一用户上传的涉诈数据；步骤S2、分析所述涉诈数据，基于所述涉诈数据的元数据对所述涉诈数据进行存储；步骤S3、经由所述多节点实时并行接收第二用户的查询请求，基于所述查询请求查找与所述查询请求对应的涉诈数据；以及步骤S4、根据与所述查询请求对应的涉诈数据的元数据、所述第二用户的信用评级，向所述第二用户发送满足预定条件的涉诈数据；其中，所述第一用户和所述第二用户均为认证用户，所述元数据包括所述涉诈数据的隐私等级和加密等级，所述查询请求中包括所述第二用户的身份信息。
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公开(公告)号：CN117938545B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410324005.3
申请日：2024-03-21
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: H04L9/40 , H04L9/32 , H04L69/22 , H04L67/02 , H04L43/12 , H04L43/20 , G06N3/088 , G06N3/0895 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出一种基于加密流量的不良信息样本扩增方法和系统。其中，方法包括：首先采用数据扩增技术对不良信息样本进行数量扩增；其次，通过模拟现网的数据传输场景，研究搭建模拟现网的通信环境；再次，使用自研的pcap包采集工具在模拟通信环境中抓取样本的传输流量；然后，将获取到样本流量数据包逐一进行指纹生成；最后，将生成指纹构建指纹库，并采用数据压缩方法规模化精简指纹库规模。本发明提出的方案对于整体样本扩增流程思路明确，可扩展至对加密通信领域其他样本数据集的扩增，为有效解决样本数据不足与指纹库构建问题提供思路，方法的普适性较好。
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公开(公告)号：CN117939189A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410324004.9
申请日：2024-03-21
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: H04N21/231 , H04N21/24 , H04N21/266
Abstract: 本发明提出一种面向不良视频加密流量数据的质量属性评价方法和系统。其中，方法包括：采集预定义视频平台的不良视频明文数据并进行存储；识别和检测所述不良视频明文数据，并对不良视频明文数据进行分类、标记和存储；采集预定义种类的不良视频加密流量数据包信息，对不良视频明文数据和不良视频加密流量数据包信息进行映射和标记；对不良视频明文数据的基本属性进行评价的同时，对映射和标记后的不良视频加密流量数据包信息的采集环境属性进行评价，最后给出不良视频加密流量数据质量的综合评价。本发明提出的方案，便于数据集的管理与调用，也有利于检测识别模型的训练数据与评测数据的评估与筛选。
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公开(公告)号：CN117557889A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311328043.8
申请日：2023-10-13
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06V20/00 , G06N3/0442 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出一种图像伪造检测方法和系统。其中，方法包括：局部纹理特征增强：通过从图像中提取的原始纹理信息和非纹理特征图，得到用于鉴别的纹理信息图；异常特征定位：将用于鉴别的纹理信息图通过卷积层进行下采样，然后进入LSTM网络，对图像的时序特征进行提取，以提取异常特征；异常特征检测：将所述异常特征输入判别器对特征进行分类，鉴别图像是否为伪造图像。本发明提出的方案能够更好地捕捉到不同尺度、不同类型的纹理信息，从而提高了检测模型的准确性。克服现有图像伪造鉴别方法局部异常难以察觉的缺陷，提高模型的通用性。有效地解决了现有图像伪造鉴别方法泛化性弱、对未知类型的编码操作可解释性差以及局部异常难以察觉的缺陷。
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