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公开(公告)号：CN111858925A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010501138.5
申请日：2020-06-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/335 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06Q30/00 , G06Q50/32
Abstract: 本发明公开了电信网络诈骗事件的剧本提取方法、装置、电子设备以及存储介质。该方法包括：获取已知主题类别的电信网络诈骗事件文本；对文本进行分句操作；提取文本中各单句的关键词；利用预先建立的BERT模型提取已知主题类别的电信网络诈骗事件文本中各单句的关键词向量；基于任意两个具有相邻句序的单句的关键词向量的均值向量之间的空间距离，对两个具有相邻句序的单句进行剧情阶段的划分；获取各阶段所包含的单句的关键词作为所属的主题类别下电信网络诈骗事件中各阶段的情节特征的表示。本发明实现了对于电信网络诈骗事件剧情阶段的划分，提取出有助于识别电信网络诈骗事件的特征，从而达到精准提取电信网络诈骗事件剧本的目的。
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公开(公告)号：CN111785281A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010554305.2
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
IPC: G10L17/02 , G10L17/04 , G10L17/06 , G10L17/18 , G10L21/0208
Abstract: 本发明公开了一种基于信道补偿的声纹识别方法及系统，该方法包括如下步骤：步骤SS1：初始化去噪网络G和判别网络D；步骤SS2：输入噪声音频到去噪网络G，生成fake音频，将所述fake音频和真实的干净音频送入到判别网络D进行训练，更新判别网络D的网络参数，得到新一代判别网络D1；步骤SS3：冻结判别网络D1的参数，在去噪网络G中输入噪声音频，同时将对应的判别标签设为True，来欺骗判别网络D1；步骤SS4：重复步骤SS2至步骤SS3，直至判别网络D收敛，转入步骤SS5；步骤SS5：去噪网络G输出增强音频信号。本发明对于声纹识别大幅提高了整体准确率。
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公开(公告)号：CN111726460A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010542365.2
申请日：2020-06-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 杭州东信北邮信息技术有限公司
Abstract: 一种基于时空图的诈骗号码识别方法，包括：由全量通话记录生成电信通联网络，并构建识别诈骗号码的时空图，使用Snapshot方法按时间间隔T、从图中连续截取出多张时空子图；基于用户在每张时空子图对应时间周期下的通话记录，计算每个用户在每张时空子图对应时间周期下的通话特征指标向量，同时，为每个用户从时空子图中提取和其有相同被叫的邻居用户；构建、并训练识别诈骗号码的时空图神经网络；将待识别目标用户和其所有邻居用户在所有时空子图中的通话特征指标向量输入时空图神经网络，并根据输出判断待识别目标用户号码是否是疑似诈骗号码。本发明属于信息技术领域，能动态的捕获到号码呼叫行为的变化，从而实现诈骗号码的精准识别。
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公开(公告)号：CN110719592A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910992033.1
申请日：2019-10-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04W12/12
Abstract: 一种兼容4G和5G网络的防范诈骗电话的系统与方法，包括：业务管理装置，将通话检测策略数据下发给汇聚装置，并接收汇聚装置上传的呼叫数据；汇聚装置，根据通话检测策略数据，从样本数据中提取特征信息，并加密，再将加密后的通话检测策略数据和特征信息发给各个前端接入装置；同时，将各个前端接入装置发来的呼叫数据还原后回传给业务管理装置；前端接入装置，根据收到的通话检测策略数据，对触发至核心网元的呼叫进行信令的实时解析，并将符合通话检测策略的呼叫数据回传给汇聚装置。本发明属于信息技术领域，能构建一套兼容4G并适配5G分组化、扁平化网络下的诈骗电话防范网络，保障不断演进的电信网络架构下的通信安全。
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公开(公告)号：CN108804669A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810590258.X
申请日：2018-06-08
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
CPC classification number: G06F17/2775 , G06F17/2715
Abstract: 本发明公开了一种基于意图理解技术的诈骗电话检出方法，其特征在于，包括如下步骤：基于诈骗类型的意图理解模型训练步骤；基于诈骗类型的意图理解模型评估步骤。本发明通过对大量诈骗剧本进行自动分类后，利用机器学习算法，训练出适用于各类诈骗电话的意图理解模型，相对于目前已拥有冒充公检法、冒充熟人领导、冒充客服、冒充军人、贷款诈骗等模型，可以有效地实现海量数据的有效分析，准实时对诈骗电话进行快速识别预警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108536841A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810332569.6
申请日：2018-04-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明属于数据查询技术领域，具体而言，涉及一种基于业务用户习惯的智能学习查询模型，其方法包括步骤一，对业务用户的数据查询习惯进行分析；步骤二，针对所述数据查询习惯的分析结果制定数据查询方案；步骤三，根据所述数据查询方案构建数据查询模型；步骤四，根据所述数据查询模型对现有数据查询系统进行改造。查询系统包括数据源存储系统、数据过滤系统、用户数据存储系统和数据展示系统。本发明通过对业务用户的数据查询习惯进行分析，针对分析结果制定数据查询方案，并对现有数据查询系统进行改进，能够提前将业务用户关注的数据推送给业务用户，具有查询时间短，用户体验效果好的特点。
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公开(公告)号：CN106250207A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610618703.X
申请日：2016-07-27
Applicant: 汉柏科技有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F9/455
CPC classification number: G06F9/45558 , G06F2009/45583
Abstract: 本发明实施例公开了一种虚拟机扩容处理方法及装置，所述方法包括：根据虚拟机的磁盘分配大小、磁盘使用大小和预设的扩容告警值，计算获知所述虚拟机需要扩容；根据预设扩容值，对所述虚拟机进行扩容。所述装置包括：磁盘计算模块和扩容模块。本发明实施例通过对虚拟机当前的磁盘分配大小、磁盘使用大小和预设的扩容告警值进行计算，实时获知虚拟机的状态，当需要扩容时，再对虚拟机进行扩容，不仅能够实时监控虚拟机当前的状态，而且根据虚拟机当前状态进行扩容，节省了计算机资源。
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公开(公告)号：CN113779961B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202010518026.0
申请日：2020-06-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/211 , G06F40/253 , G06F40/289
Abstract: 本发明提供一种自然语言文本的惯用句式提取方法及电子装置，包括：对采集到的每一语句进行分词、词性标注及依存句法分析；将各语句转换为若干单句，并依据词性标注结果与依存句法分析结果，对各单句主干进行抽取，将各单句表示为词汇和词性标签的列表；将各单句的列表进行合并，得到各语句的惯用句式。本发明提出一种不损失句式信息的长难句化简方法，针对句式提取的需要对中文长难句中非句子主干部分进行处理，提高句式提取准确度，本发明还提出一种句式信息表示结构，使用词汇、词汇候选集、词性标签来表示句式信息，保留尽可能多的句式信息。
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公开(公告)号：CN117295072A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202210694396.9
申请日：2022-06-16
Applicant: 中国科学院信息工程研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04W12/67 , H04W12/03 , H04W12/122 , H04W24/08 , H04W24/10 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种5G网络中OTT语音业务风险管控策略的生成方法及装置，包括：分析OTT语音业务流量，生成异常OTT语音业务流量或用户行为的检测结果报告；根据所述检测结果报告与预置的OTT语音业务风险情报知识进行风险评估，OTT业务流量风险评估功能生成应急异常OTT语音业务或异常用户行为的风险等级，并依据所述风险等级，生成应急处置建议；基于应急处置建议，策略控制功能生成OTT语音业务风险管控策略。本发明引入新的流量风险评估功能实现对有害加密OTT语音业务、用户行为的风险评估，并结合5G策略控制体系实现有害OTT业务的应急处置。
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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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