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公开(公告)号：CN107342077A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710395341.7
申请日：2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G10L15/063 , G10L15/07 , G10L15/14 , G10L17/04 , G10L17/14 , G10L2015/0631 , G10L2015/0635
Abstract: 本发明涉及一种基于因子分析的说话人分段聚类方法及系统。该方法包括：1)提取训练语音的声学特征，训练高斯混合通用背景模型，进而训练总变化因子模型和高斯概率线性判别分析模型；2)对测试语音进行分段并提取语音片段的声学特征；3)依据高斯混合通用背景模型和总变化因子模型将提取的声学特征映射为总变化量因子，加载高斯概率线性判别分析模型，根据总变化量因子计算任意两语音片段之间的对数似然比得分；4)选择得分最高的两类进行合并，根据层次聚类的方法逐步迭代至收敛，最终输出说话人分段聚类结果。本发明将总变化因子的不确定性引入到高斯概率线性判别分析模型进行训练和打分，能够提升短时语音片段上的基于因子分析的系统性能。
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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
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。
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公开(公告)号：CN102521838B
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201110427104.7
申请日：2011-12-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种图像检索/匹配方法。该方法首先求取两幅图像的初始匹配特征点集，然后判断并消除误匹配特征点对，再根据正确匹配特征点对的数量判断两幅图像是否匹配；其中，判断是否为误匹配特征点对，包括：在两幅图像中，分别以初始匹配特征点为中心，将图像均划分为两个以上的区域，并对各区域编号；在两幅图像中，分别以其他各初始匹配特征点所处区域的编号构成的矢量来描述该初始匹配特征点的全局特征；对两个矢量进行比较，如果相似度达到要求，则为正确的匹配特征点对。本发明方法不仅适应于图像尺度变化、图像嵌套、视角变化等复杂情况下的图像检索，而且具有较高的检索效率和识别准确率。本发明还相应公开了一种图像检索/匹配系统。
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公开(公告)号：CN118536049A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202411002747.0
申请日：2024-07-25
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十研究所 , 电子科技大学 , 四川日报网络传媒发展有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/23 , G06F18/22 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态异常内容理解的内容主体发现方法，其包括：对多模态数据中的图像、视频、多个音频片段、文本和OCR文本进行特征提取，分别得到图像特征矩阵、视频特征矩阵、音频特征矩阵和文本特征矩阵；将图像特征矩阵、视频特征矩阵、音频特征矩阵与文本特征矩阵进行融合，得到特征矩阵；将特征矩阵在大语言模型上进行LoRA指令监督微调，为大语言模型的输出增加投影层，从大语言模型的输出中提取异常内容和异常内容主体的特征向量；使用向量数据库存储该特征向量，并对该特征向量进行聚类和距离计算，并根据阈值判断是否属于相同的内容主体，生成多模态融合的异常内容报告。本发明提高了异常内容识别的准确性和内容主体发现的效率。
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公开(公告)号：CN119557460B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510127837.0
申请日：2025-02-05
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十研究所 , 电子科技大学 , 四川日报网络传媒发展有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/194 , G06N5/022
Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，公开了一种基于主流价值垂类领域知识库的潜在热点内容识别方法，包括：构建主流价值垂类领域知识库，通过隐含狄利克雷分布模型进行主题建模并提取潜在的主题词，并通过RoBERTa‑CRF模型抽取事件三元组并构建事件图谱；通过图谱检索引擎从事件图谱中检索与热点相关的节点，并将相关节点构成的子图通过图嵌入技术转化为向量表示，形成热点模式；通过计算Jaccard相似度，在融合图表征网络中匹配与热点模式相似的内容特征，识别出潜在热点内容。本发明通过主题建模、事件抽取、图谱检索和相似度计算等技术精准识别和筛选正向加强的信息内容，可增强对社会热点趋势的实时监测和预测能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118821052A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411019192.0
申请日：2024-07-29
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十研究所 , 电子科技大学 , 四川日报网络传媒发展有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态和对抗学习的跨站点主体身份链接方法、系统及设备，该方法包括：将待检测目标名称和跨站点目标名称输入训练后的对抗目标名称生成网络，得到感兴趣目标名称；在信息平台检索跨信息平台目标名称、感兴趣目标名称和待检测目标名称的属性、文本内容和虚拟连接关系，并输入到多模态融合的目标身份链接检测网络，提取目标名称、文本内容和虚拟连接关系中的文本信息和图像信息，并使用图神经网络和注意力机制融合得到最终模态；根据得到的最终模态，使用对抗学习来增强不同平台上同一个对象的表示相似性，最终得到检测结果。本发明有效提高了链接检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118536049B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411002747.0
申请日：2024-07-25
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十研究所 , 电子科技大学 , 四川日报网络传媒发展有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/23 , G06F18/22 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态异常内容理解的内容主体发现方法，其包括：对多模态数据中的图像、视频、多个音频片段、文本和OCR文本进行特征提取，分别得到图像特征矩阵、视频特征矩阵、音频特征矩阵和文本特征矩阵；将图像特征矩阵、视频特征矩阵、音频特征矩阵与文本特征矩阵进行融合，得到特征矩阵；将特征矩阵在大语言模型上进行LoRA指令监督微调，为大语言模型的输出增加投影层，从大语言模型的输出中提取异常内容和异常内容主体的特征向量；使用向量数据库存储该特征向量，并对该特征向量进行聚类和距离计算，并根据阈值判断是否属于相同的内容主体，生成多模态融合的异常内容报告。本发明提高了异常内容识别的准确性和内容主体发现的效率。
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公开(公告)号：CN119939229A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510446313.8
申请日：2025-04-10
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十研究所 , 电子科技大学 , 四川日报网络传媒发展有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F16/9535 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06N5/022 , G06N5/04
Abstract: 本申请公开了一种基于融合认知理解与智能治理的网络内容传播方法及系统，该方法包括构建每个模态的子图网络，生成跨模态特征图表征；对文本知识库中的文本进行主题建模，提取潜在的主题词，构建事件图谱；从事件图谱中检索出与热点相关的节点，形成热点模式，在跨模态特征图表征中匹配与热点模式相似的内容特征，识别潜在热点内容；构建跨模态内容图谱，利用已标注的异常数据学习异常模式，根据该异常模式训练异常检测模型，识别跨模态内容图谱中的异常内容；预测热点内容和异常内容的内容传播链路；通过调节内容传播链路中关键节点的权重，确定内容投放的时间、位置以及目标受众。本申请实现了精准的个性化推荐和传播效果的最大化。
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公开(公告)号：CN108234062A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711372207.1
申请日：2017-12-19
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十研究所 , 成都卫士通信息产业股份有限公司
IPC: H04K1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于空口信号特征复杂化的安全传输方法，包括发送端空口信号特征扰乱和接收端空口信号特征解扰，所述发送端空口信号特征扰乱首先利用随机序列对调制后的信号进行相位扰乱，再采用随机序列对相位扰乱后的信号进行幅度动态调整得到幅度扰乱信号；所述接收端空口信号特征解扰首先利用与发送端相同的随机序列对完成信道均衡后的信号进行幅度恢复得到幅度解扰信号，最后对幅度解扰信号进行相位解扰得到相位扰乱前的信号特征。本发明方法可在不扩展信号带宽和不引起通信系统性能损耗的情况下，对无线传输系统的信号特征进行高效隐藏，从物理层层面提升移动通信系统安全性。
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公开(公告)号：CN119557844B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510127773.4
申请日：2025-02-05
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十研究所 , 电子科技大学 , 四川日报网络传媒发展有限公司
Abstract: 本发明涉及跨模态数据处理和图卷积技术领域，公开了一种跨模态数据的解耦方法、表征方法及表征系统，该解耦方法包括以下步骤：S1，特征提取：提取每种模态数据的特征，并使不同模态数据的特征在时间维度上同步；S2，特征解耦：基于注意力机制构建共享映射模块，进行不同模态数据的特征解耦，输出解耦后的模态特征。本发明解决了现有技术存在的难以精确理解与处理跨模态信息等问题。
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