公开(公告)号：CN117061247B

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311312903.9

申请日：2023-10-11

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 李广恺 ,  李艺涛 ,  贾东征 ,  李建强 ,  赵宁 ,  吕青 ,  赵悦楷 ,  刘科栋 ,  石光 ,  张慧琳

IPC: H04L9/40 ,  H04L61/4511

Abstract: 本申请涉及一种基于DNS的溯源定位方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取DNS权威服务器的DNS响应日志；从DNS响应日志中确定第一请求地址，第一请求地址为在DNS响应日志中向DNS权威服务器查询自有探测域名的请求地址；在第一请求地址与本地服务器地址不一致时，确定第一请求地址为第一可疑地址；利用DNS响应日志确定所述第一请求地址对应的第二可疑地址；根据所述第二可疑地址确定DNS劫持者地址，利用DNS权威服务器的DNS响应日志追溯逐级的请求来源，能够准确地定位到劫持者的地址，并且找出特定劫持网络中劫持路径上的所有相关设备，易于劫持者定位的操作和分析。

公开(公告)号：CN116704301A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310553204.7

申请日：2023-05-16

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 陈苏 ,  石光 ,  王东安 ,  吴志敏 ,  赵宁 ,  吕青 ,  赵悦楷 ,  周毅

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/52 ,  G06F16/58 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0499 ,  G06N5/04

Abstract: 本公开涉及一种跨模态多尺度融合检测模型训练、检测方法、装置及设备。其中，跨模态多尺度融合检测模型训练方法包括：获取样本图像中多个目标对象中每个目标对象分别对应的类别标签和位置信息；确定每个目标对象分别对应的图像区域；针对每个目标对象，通过待训练的跨模态多尺度融合检测模型，计算第一相似度、第二相似度、第三相似度，根据第一相似度、第二相似度、第三相似度以及预设的损失函数，计算损失值；根据损失值，对待训练的跨模态多尺度融合检测模型进行训练，根据本公开实施例，能够通过训练得到的跨模态多尺度融合检测模型，提高图像中目标对象识别结果的准确性。

公开(公告)号：CN114494678A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202111473992.6

申请日：2021-12-02

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 陈苏 ,  王维晟 ,  石光 ,  吴志敏 ,  金鑫 ,  王宇 ,  刘柏锋 ,  焦亮

IPC: G06V10/22 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种文字识别方法和电子设备，方法包括：确定待识别图像，待识别图像包括待识别文字；获取文字种类信息，将待识别图像输入至文字种类识别模型，得到文字种类信息；文字种类识别模型基于卷积神经网络对待识别图像进行特征提取得到包含多维特征的目标特征图，对待识别图像的待识别文字进行文字种类识别；其中，文字种类识别模型是基于多个种类的待识别文字的样本图像训练得到的；确定与文字种类信息对应的文字检测识别模型；基于文字检测识别模型对待识别图像的待识别文字进行文字识别。

公开(公告)号：CN111354352B

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN201811582260.9

申请日：2018-12-24

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： 石光 ,  胡琦 ,  李超 ,  张学帅 ,  徐杰 ,  邹学强 ,  刘建

IPC: G10L15/20 ,  G10L15/06 ,  G10L15/14 ,  G10L25/12 ,  G10L25/18 ,  G10L25/24 ,  G10L25/30 ,  G10L25/45

Abstract: 本发明公开了一种用于音频检索的模板自动清洗方法及系统，所述方法包括：提取模板的语音信号的特征，形成特征序列；将语音特征序列输入预先训练好的深度神经网络，输出每一帧语音特征的后验概率；将后验概率转换为似然概率，然后进行Viterbi解码，输出最终的模板清洗结果。本发明的方法充分利用了深度神经网络以及数据驱动方法的优点，通过加入多样的非语音数据，使得DNN能够学习到无效语音与输入特征的非线性映射关系；同时，利用Viterbi算法能够增加系统对短时噪声、短暂频谱残缺等问题的鲁棒性。

公开(公告)号：CN111354352A

公开(公告)日：2020-06-30

申请号：CN201811582260.9

申请日：2018-12-24

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： 石光 ,  胡琦 ,  李超 ,  张学帅 ,  徐杰 ,  邹学强 ,  刘建

IPC: G10L15/20 ,  G10L15/06 ,  G10L15/14 ,  G10L25/12 ,  G10L25/18 ,  G10L25/24 ,  G10L25/30 ,  G10L25/45

Abstract: 本发明公开了一种用于音频检索的模板自动清洗方法及系统，所述方法包括：提取模板的语音信号的特征，形成特征序列；将语音特征序列输入预先训练好的深度神经网络，输出每一帧语音特征的后验概率；将后验概率转换为似然概率，然后进行Viterbi解码，输出最终的模板清洗结果。本发明的方法充分利用了深度神经网络以及数据驱动方法的优点，通过加入多样的非语音数据，使得DNN能够学习到无效语音与输入特征的非线性映射关系；同时，利用Viterbi算法能够增加系统对短时噪声、短暂频谱残缺等问题的鲁棒性。

公开(公告)号：CN116996261A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202310774860.X

申请日：2023-06-28

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 葛瑞海 ,  胡伟 ,  周文畅 ,  刘庆云 ,  樊梦娇 ,  陈苏 ,  石光

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明公开了一种基于网络流量的移动恶意应用实时检测方法及装置，该方法包括：收集网络流量中数据包，并获取数据包信息；基于数据包信息，得到流量路径，并对流量路径签名；对流量路径签名进行流谱变换，获得流谱特征；在流谱特征上，利用生成对抗网络，生成新特征向量表示，并通过对新特征向量表示进行聚类分析，得到良性流量边界；基于良性流量边界和待检测流量的新特征向量表示之间的关系，得到待检测流量的检测结果。本发明可以实时恶意流量检测，有效缓解、过滤和防御针对恶意流量的攻击。