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公开(公告)号：CN110175221A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910411018.3
申请日：2019-05-17
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 , 长安通信科技有限责任公司
Abstract: 利用词向量结合机器学习的垃圾短信识别方法，所述方法包括下列操作步骤：(1)根据短信特征对垃圾短信进行第一步识别；(2)根据关键词对垃圾短信进行第二步识别；(3)计算短信的短信文本向量，使用支持向量机的方法对垃圾短信进行第三步识别；(4)计算短信的静态词向量矩阵，利用卷积神经网络对垃圾短信进行第四步识别；(5)计算短信的每一个分词的动态词向量，利用卷积神经网络对垃圾短信进行第五步识别。本发明方法采用无监督和有监督相结合的垃圾短信识别方法，能大幅度提高垃圾短信的识别准确率。
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公开(公告)号：CN110691140A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910991135.1
申请日：2019-10-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 长安通信科技有限责任公司 , 杭州东信北邮信息技术有限公司
Abstract: 一种通讯网络中的弹性数据下发方法，包括：前端接入装置定期将所在业务服务器的能力数据上报给后端控制器；后端控制器保存前端接入装置上传的能力数据和上传时间，按照一定间隔时间T，根据前端接入装置所上传的能力数据，计算前端接入装置的黑白灰名单号码量，并生成策略数据，同时保存计算的前端接入装置的黑白灰名单号码量和对应时间，然后将所生成的策略数据下发给前端接入装置；前端接入装置保存后端控制器下发的策略数据，按照策略数据，对所在业务服务器所接收到的呼叫信令进行检测和匹配。本发明属于信息技术领域，能根据业务服务器的实际能力，实时调整被分配的黑白灰名单号码量，从而弹性开启不同的检测能力。
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公开(公告)号：CN108847956B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201810432615.X
申请日：2018-05-08
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 , 长安通信科技有限责任公司
Abstract: 一种电信网安全业务VNF的多维智能扩缩容方法和系统,包括：VDU将正在使用的虚拟机业务指标上报至VNFM；VNFM计算VDU虚拟机的当前业务指标平均占用率和业务冗余指标，判断是否需要对VDU虚拟机进行扩容或缩容操作，如果是，则继续下一步；VNFM构建一个模拟虚拟机组，将VDU正使用虚拟机加入到模拟虚拟机组，然后在模拟虚拟机组中逐一增加空闲虚拟机或删除正使用虚拟机：计算VDU虚拟机的模拟业务指标平均占用率，再判断是否需要对VDU虚拟机进行不调整或扩容操作，如果是，则模拟虚拟机组中的虚拟机即下一时刻分配给VDU的虚拟资源。本发明属于通信领域，能为各类电信网安全业务准确提供符合运行需求的虚拟资源。
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公开(公告)号：CN110213724A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910412262.1
申请日：2019-05-17
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 , 长安通信科技有限责任公司
Abstract: 一种伪基站运动轨迹的识别方法，包括：从数据库中提取一段时长内的所有切换事件信令，计算每个基站在一定时间周期内的切换事件指标，并识别出疑似受伪基站设备影响的异常基站，将异常基站信息保存在异常基站识别记录表中，同时构建伪基站信息表；分别计算异常基站识别记录表中每个异常基站和伪基站信息表中每个基站之间的位置距离和发现时间差，获得异常基站识别记录表中每个异常基站的轨迹编号，然后将获得轨迹编号的异常基站信息写入伪基站信息表；根据伪基站信息表中基站的位置、发现时间和轨迹编号，获得每个伪基站的运动轨迹。本发明属于信息技术领域，能通过识别受伪基站设备影响而导致信令表现异常的基站，实现伪基站运动轨迹的准确跟踪。
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公开(公告)号：CN113052270B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202110503779.9
申请日：2021-05-10
Applicant: 清华大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/21 , G06F18/241 , G06F18/22
Abstract: 本申请涉及一种分类精度评价方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取有害语音样本集；将有害语音样本集中的每个有害语音样本输入待评价的有害语音分类模型中进行分类，得到预测类别标签；在预设的分类层级中，确定与预测类别标签和有害语音样本的样本类别标签对应的目标分类；根据目标分类计算待评价的有害语音分类模型的分类精确程度。本方案中，对有害语音样本进行了多层次的分类(即分类层级)，然后在分类层级中确定预测类别标签和样本类别标签共同所属的目标分类，目标分类可以反映预测类别标签和样本类别标签的匹配度，进而根据目标分类确定分类模型的分类精确程度，能够有效的提高分类模型评价的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115914056B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202110914688.4
申请日：2021-08-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L43/50 , H04L65/1104 , H04L67/02 , H04L67/141
Abstract: 本申请提供一种网络电话服务端的识别方法及装置、系统、电子设备，该方法包括：获取SIP流量，对SIP流量进行分析，获得目的IP信息；根据目的IP信息，对目标服务端的通信端口进行扫描，查找开放服务的目标端口；与开放服务的目标端口建立连接，并向开放服务的目标端口发送HTTP报文；根据HTTP报文的响应消息，确定目标服务端是否为网络电话服务端。由此可以高效地过滤出网络中大部分的VoIP运营平台信息，比传统的被动解析方式需要的资源更少且更加灵活，比传统的主动方式更加高效、目的性更强。在消耗少量资源的情况下，可以高效的进行定向分析，大大提高整体分析的高效性。
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公开(公告)号：CN113420111B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202110674586.X
申请日：2021-06-17
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
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F40/126 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/24 , G06N3/02
Abstract: 本申请实施例公开了一种用于多跳推理问题的智能问答方法及装置，方法包括：获取问题文本；对问题文本进行语义编码，获得问题文本的语义编码表示；根据问题文本的语义编码表示，确定第一预测结果，第一预测结果为问题文本的至少一个问题主体所在位置的预测结果；根据问题文本的语义编码表示，确定第二预测结果，第二预测结果为问题文本的至少一个问题关系的预测结果；根据第一预测结果和第二预测结果，生成子问题文本，子问题文本包括至少一个子问题；根据筛选文档，对至少一个子问题依次进行回答，获得与至少一个子问题对应的答案，筛选文档包括至少一个子问题对应的答案；根据至少一个子问题对应的答案，确定问题文本的最终答案。
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公开(公告)号：CN113676604B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202010403400.2
申请日：2020-05-13
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04M7/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种语音处理方法、相关设备和存储介质。所述方法包括：第一网络设备接收到呼叫请求消息，所述呼叫请求消息中包括主叫号码和被叫号码；判断所述主叫号码是否满足预设触发条件；在判定所述主叫号码满足预设触发条件的情况下，将所述呼叫请求消息转发至接入能力网元；所述接入能力网元用于从业务服务器获得针对所述呼叫请求消息的呼叫控制策略、并根据所述呼叫控制策略对所述呼叫请求消息对应的呼叫事件进行处理。
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公开(公告)号：CN113286035B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202110529065.5
申请日：2021-05-14
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 恒安嘉新(北京)科技股份公司
Inventor： 刘发强 , 张震 , 石瑾 , 李鹏 , 刁则鸣 , 黄远 , 仇艺 , 张梦影 , 袁堂岭 , 尚程 , 阿曼太 , 梁彧 , 蔡琳 , 杨满智 , 王杰 , 田野 , 金红 , 陈晓光 , 傅强
Abstract: 本发明实施例公开了一种异常呼叫检测方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取多种类型的通话记录描述数据；根据各通话记录描述数据形成至少一个多源数据分组，多源数据分组中包括至少两种类型的通话记录描述数据；将每个多源数据分组中包括的各通话记录描述数据进行关联分析，形成与每个多源数据分组分别对应的异常呼叫检测结果。在上述技术方案中，通过对多种类型的通话记录描述数据进行关联分析，得到异常呼叫检测结果，实现了有效地对异常呼叫进行安全监管，提高了异常呼叫的检测精确度。
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公开(公告)号：CN114915599A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210845605.5
申请日：2022-07-19
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L47/2483 , H04L47/2441 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及计算机网络技术领域，公开了一种基于半监督聚类学习的暗网站点会话识别方法及系统，该会话识别方法，利用深度学习CNN算法自动提取Obfs4网桥下暗网站点会话的特征，并利半监督聚类算法对暗网站点的onion地址进行识别。本发明解决了现有技术存在的泛化性不足、识别准确度较低、实用性不足等问题。
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