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公开(公告)号：CN116825137A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310802442.7
申请日：2023-07-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心天津分中心
Abstract: 本发明属于深度合成音频检测领域技术领域，特别涉及一种基于多粒度注意力机制的深度合成音频检测方法和装置，其中，深度合成音频检测方法包括以下步骤：获取待检测音频；对待检测音频进行预处理，得到对应的频谱图；对频谱图进行多粒度特征提取，得到不同时间尺度的中间特征；对不同时间尺度的中间特征采用多粒度注意力机制进行特征融合，得到多粒度特征；将多粒度特征输入预训练好的深度合成音频检测模型中，输出对应的预测结果。本发明提供的深度合成音频检测方法多粒度注意力机制，结合深度学习技术，充分利用音频信号的时频特征，提高对不同时序的关注能力，从而提高音频检测的准确性和鲁棒性。
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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
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。
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公开(公告)号：CN116401479A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310269520.1
申请日：2023-03-20
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: G06F16/955 , H04L9/40 , G06F16/958 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于加密流量双向突发序列的网站内容行为识别方法和系统。该方法包括以下步骤：获取加密网站的行为流量数据；将行为流量数据预处理为双向突发序列；建立网站内容行为识别模型，以双向突发序列为输入对网站内容行为识别模型进行训练；利用训练完成的网站内容行为识别模型进行加密网站的网站内容行为识别。本发明选择双向突发序列作为输入，可以更好地捕获网站内容行为之间的差异；采用卷积神经网络构建流量表示模型，实现了自动地流量表示与特征提取，避免了人工特征提取和选择，最终达到准确识别加密网站内容行为流量的目的。
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公开(公告)号：CN112836493B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202011404000.X
申请日：2020-12-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/226 , G06F40/284 , G06F16/33
Abstract: 本发明公开了一种转写文本校对方法及存储介质，包括，基于预先构建的校对样本库对待校对文本按照不同文本粒度进行分析校对，获得对应的候选方案集；根据所述候选方案集确定校对方案，并通过所述校对方案确定校对结果。本发明方法基于预先构建的校对样本库对待校对文本按照不同文本粒度进行分析校对，获得对应的候选方案集；根据所述候选方案集确定校对方案，由此从不同的文本粒度出发确定校对方案，提高了转写文本的准确性和语义的合理性。
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公开(公告)号：CN112084373B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202010778910.8
申请日：2020-08-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/901 , G06F40/151 , G06Q50/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图嵌入的多源异构网络用户对齐方法，其特征在于：1)通过用户名和社会角色计算用户属性的相似度；2)通过随机游走算法获得异构网络的节点序列，分析节点之间的相互关系；3)利用嵌入算法，对节点序列计算得到网络的嵌入表示；4)根据用户的属性相似度以及结构特征，训练多层神经网络对齐用户。本发明所公开的基于图嵌入的多源异构网络用户对齐方法可用于在线社交网络的用户对齐，在推荐系统、人物画像补全等多个领域具有重要应用，算法的计算复杂度低，可在网络中快速对齐相同用户，对真实数据适用性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112181613A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010943286.2
申请日：2020-09-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种异构资源分布式计算平台批量任务调度方法及存储介质，本发明在由几个计算中心组成的异构资源分布式计算集群中，将每个计算中心中的异构资源进行整合与分组，针对分布式计算平台中常见任务的需求，将这些资源合理地分配到预设的具有相应资源偏好的任务队列中。当有一批新任务提交时，根据用户提交的每个任务的相应特征以及各个中心的任务队列当前状态，分析全局最优解，为每个任务选择合适的队列。从而高效利用跨中心多集群中的异构资源，合理进行批量任务调度，解决现有技术中任务调度性能低、任务等待时间长的问题。
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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：CN110674290A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910733074.9
申请日：2019-08-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/284 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提出了一种用于重叠社区发现的关系预测方法、装置和存储介质，用以解决由于获取的用户关系图不够完整，降低了社区发现结果准确性的问题。用于重叠社区发现的关系预测方法，包括：获取用户通信信息中包含的信息内容并分类；确定每一类信息内容中包含的两两信息内容之间的相似度；对于相似度大于预设阈值的两条信息内容，构建该两条信息内容的发送信息用户之间的短时转发关系；构建所述用户通信信息中发送信息用户和接收信息用户之间的收发关系；根据所述短时转发关系和所述收发关系，构建用户关系图；基于所述用户关系图，利用社区发现算法进行社区发现。
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公开(公告)号：CN106095928B
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201610409465.1
申请日：2016-06-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种事件类型识别方法及装置。该方法包括以下步骤：对训练集中所有文本进行分词、提取词性处理后训练词向量空间模型，提取文本的特征，将文本表示为特征向量；对于训练集进行事件类型聚类，训练带有类型聚类正则化项的神经网络模型；对于测试样本同样进行分析、提取词性处理，并利用已经训练好的词向量模型，得到特征表示；利用类型聚类正则化项的神经网络模型进行事件类别识别。借助于本发明的技术方案，能够利用同一群组中的类型共享信息来减轻标注数据不平衡带来的问题。
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公开(公告)号：CN106055633A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610367978.0
申请日：2016-05-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06F16/35 , G06K9/6256 , G06K9/6269
Abstract: 本发明提出了一种中文微博主客观句分类方法，所述方法包括：根据预设的主观句训练语料集和客观句训练语料集形成如下的六个特征集：3‑POS主观模式特征集、句法依存关系特征集、情感词特征集、情感影响因子特征集、语气词及标点符号特征集、字数及链接特征集；根据所述六个特征集，利用支持向量机SVM算法，形成中文微博主客观句分类模型，以利用所述中文微博主客观句分类模型对待测试语句进行主客观句分类。所述方法不但考虑了中文文本的语言学特点，同时也充分利用微博的个性化特征，使得本文所选取的特征更加接近微博本身的语义描述。
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