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公开(公告)号：CN109829089B
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201811516557.5
申请日：2018-12-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/906 , G06F16/958 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及一种基于关联图谱的社交网络用户异常检测方法和系统，针对现有事件可视化展示技术的不足以及事件、用户、事件主题等多种实体关联性较弱不易于进行用户异常检测，提出一种基于微博平台的事件可视化方法以及事件、用户、事件主题等多种实体构建异构关联网络图谱进行用户异常检测；在不缺失事件信息的同时，让使用者更加全面、深入地了解整个事件的发展演变过程，并根据已有的异构关联网络图谱更加直观的进行用户异常检测。
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公开(公告)号：CN112132133A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010545903.3
申请日：2020-06-16
Applicant: 杭州中科睿鉴科技有限公司 , 中国科学院计算技术研究所数字经济产业研究院
Abstract: 本发明涉及一种标识图像数据增强方法及真伪智能鉴定方法。本发明的目的是提供一种标识图像数据增强方法及真伪智能鉴定方法，解决现有图像分类算法遇到小样本问题时的解决方案。本发明的技术方案是：一种标识图像数据增强方法，其特征在于：获取显示有标识的真图；获取真图中标识的关键特征数据；基于关键特征数据建立伪图数据规则；根据数据规则生成伪图。本发明适用于计算机视觉技术领域。
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公开(公告)号：CN111553916A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010388676.8
申请日：2020-05-09
Applicant: 杭州中科睿鉴科技有限公司 , 中国科学院计算技术研究所数字经济产业研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于多种特征和卷积神经网络的图像篡改区域检测方法。本发明的目的是提供一种基于多种特征和卷积神经网络的图像篡改区域检测方法。本发明的技术方案是：一种基于多种特征和卷积神经网络的图像篡改区域检测方法，其特征在于：获取待检测图像：对待检测图像进行基于双重压缩痕迹特征的篡改检测；将待检测图像输入具有RGB流和噪声流双流输入的双流卷积篡改检测网络模型进行检测；对待检测图像进行基于图像匹配的复制-粘帖检测；输出检测结果。本发明适用于数字图像取证领域。
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公开(公告)号：CN108681749A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810486787.5
申请日：2018-05-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
CPC classification number: G06K9/6267 , G06K9/6256 , G06Q50/01
Abstract: 本发明提供了一种基于网络社交平台构建隐私信息甄别模型的方法。该方法包括以下步骤：根据网络社交平台上已发布的问题及相关答案之间的结构特征构建由多组分析数据构成的训练样本集，其中，每组分析数据包括问题信息、相关的答案列表信息以及对应的隐私性标签；以所述训练样本集中的问题信息、相关的答案列表信息为输入，以对应的隐私性标签为输出训练深度学习模型，以获得基于所述深度学习模型的隐私信息甄别模型。本发明的隐私信息甄别方法能够对用户在网络社交平台上发布的内容有效地甄别其是否属于隐私信息。
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公开(公告)号：CN104504024B
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201410768704.3
申请日：2014-12-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种基于微博内容的关键词挖掘方法，对于所有微博文本经分词得到的所有词的集合中的每个词，基于该词在每个微博文本中出现的次数及该微博文本被转发的次数来计算该词的权重；并选取其权重大于预定阈值的词作为从该微博数据集中挖掘的关键词。该方法即考虑了词语在各个微博文本中出现的频率，又考虑了同一微博文本在微博数据集中转发情况对挖掘关键词的准确性的影响，因此提高了获取微博文本关键词的精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107886441A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201710970005.0
申请日：2017-10-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种社交网络脆弱性评估的方法，包括：采集社交网络中某用户的相关信息，计算得到该用户的档案信息量和博文信息量；以该档案信息量和该博文信息量，得到该用户的个人信息量；以该用户在该社交网络中的朋友数量，及该用户所发布博文信息在该社交网络中的转发次数，得到该用户的信息传播量；以该用户的个人信息量和信息传播量，得到该用户的个人脆弱性评估值；以该个人脆弱性评估值对该用户的个人脆弱性进行评估；以该用户的个人脆弱性评估值，及该用户在该社交网络中的朋友的个人脆弱性评估值，得到该用户的社交网络脆弱性评估值；以该绝对脆弱性评估值对该用户的该社交网络脆弱性进行评估。
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公开(公告)号：CN106708796A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201510416419.X
申请日：2015-07-15
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于文本的关键人名的提取方法及系统，该方法包括：步骤1，对目标文本执行一分词操作，提取出其中词性为人名的目标词语；步骤2，统计每个目标词语在该目标文本中的出现频率，根据该出现频率设置该目标词语的权重；步骤3，根据一歧义人名先验概率辞典所记载的该目标词语作为人名的出现概率，调整该目标词语的权重；步骤4，选取权重大的目标词语作为关键人名。通过本发明的上述方法，可实现与特定事件相关的人物提取，还可实现对文本中的关键人名提取，以及重要传播用户、事件发展节点用户、公众指向用户、信息源头用户的提取，且能够提高人物提取的准确性和有效性。
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公开(公告)号：CN106445894A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201510497127.3
申请日：2015-08-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/24
Abstract: 本发明公开了一种新媒体智能在线编辑方法、装置及网络信息发布平台，所述新媒体智能在线编辑方法包括：步骤1，采集网络信息发布平台上发布的普通用户制作的信息；步骤2，挖掘所述普通用户制作的信息中的各类新闻要素；步骤3，将所述各类信息要素导入素材库，所述素材库以类目列表的形式组织所述新闻要素，且所述素材库与富文本编辑器实现交互，通过所述富文本编辑器进行在线新闻编辑与发布。由此，能够自动从互联的网普通用户制作的信息内容采集信息素材，自动挖掘组织原始素材形成各类信息要素，将信息编辑与素材搜集结合在一起，通过在线的智能编辑器的良好的交互方式，实现信息稿件的高效编写与发布。
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公开(公告)号：CN101887459A
公开(公告)日：2010-11-17
申请号：CN201010221077.3
申请日：2010-06-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明一种网络视频话题检测的方法及系统，方法包括：步骤1，将视频的标签词表示为时间轴上的词频变化轨迹，根据该词频变化轨迹提取每个时间单元内的显著词；步骤2，将每个时间单元内的显著词表示为所述时间单元内上传的所有视频的倒排索引，并对所述显著词进行聚类，一个类为所述时间单元的一个事件；步骤3，计算各个事件之间相似度，建立事件之间的连接，形成事件发展轨迹图，事件发展轨迹图中的点为事件，按两个事件之间的相似度连接点生成边；步骤4，将事件发展轨迹图分割为多个连通子图；步骤5，按预设标准从各个连通子图中查找最优路径，每条最优路径对应一个话题的轨迹，进而完成话题的检测。本发明能够从网络中检测出视频话题。
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公开(公告)号：CN119578588A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411653207.9
申请日：2024-11-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N20/00 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出一种自监督对抗训练方法，包括：构建第一阶段初始模型，获取第一阶段训练样本，对该第一阶段初始模型进行自监督训练，获得干净模型；构建第二阶段初始模型，获取第二阶段训练样本，生成该第二阶段训练样本的增强样本，以该干净模型对该增强样本的输出特征为伪监督信号；生成该增强样本的对抗样本，以该伪监督信号、该增强样本和该对抗样本对该第二阶段初始模型进行自监督对抗训练，获得鲁棒模型；以该鲁棒模型进行图像分类任务。本发明还提出一种自监督对抗训练装置，以及一种计算机可读存储介质和一种电子设备。本发明的训练方法能与不同的自监督学习框架无缝结合，提升其对抗及干净样本分类准确率并减小与监督对抗学习的性能差距。
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