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公开(公告)号:CN113326689A
公开(公告)日:2021-08-31
申请号:CN202010128327.2
申请日:2020-02-28
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: G06F40/205 , G06F40/211 , G06N20/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于数据通信和数据处理技术领域,具体涉及一种基于深度强化学习模型的数据清洗方法,该方法包括:获取待清洗的带标签的数据集;采用预筛选算法,删除待清洗的带标签的数据集中的无内容数据、不在标签集内的标签数据和标签矛盾的数据,获得待分类的数据集;将待分类的数据集输入至预先训练的深度强化学习模型中,获得不同类别的延迟奖励;再根据获得的不同类别的延迟奖励,依据预先训练的深度强化学习模型中的动作集合,丢弃掉有偏数据,保留有效数据,并更新状态列表S,最大化每一类别的延迟奖励值,将每一类别的最大延迟奖励值对应的带标签的训练数据集作为清洗干净的带标签的训练数据集,从而完成数据清洗。
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公开(公告)号:CN113115363A
公开(公告)日:2021-07-13
申请号:CN202110426526.6
申请日:2021-04-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor: 倪善金 , 万辛 , 黄远 , 孙晓晨 , 宁珊 , 沈亮 , 高圣翔 , 计哲 , 杨晶超 , 张震 , 李鹏 , 石瑾 , 李沁 , 侯炜 , 刁则鸣 , 刘发强 , 孙旭东 , 王立强 , 刘睿霖
IPC: H04W28/02 , H04W28/08 , H04B17/318 , H04B17/382
Abstract: 本公开提供一种异构网络中的移动通信方法、装置与电子设备。异构网络中的移动通信方法包括:确定目标用户在所述目标异构网络中的目标位置确定所述目标位置处于所述目标低功率节点的目标信号范围内,所述目标信号范围是根据所述目标低功率节点与所述宏基站之间的目标信号强度边界和所述目标信号强度边界的目标范围扩展基基确定的将所述目标用户与所述宏基站之间通信切换为所述目标用户与所述目标低功率节点进行通信。本公开实施例提供的技术方案可以通过低功率节点的覆盖边界扩展,降低宏基站的负载,提高异构网络中用户的网络信号强度,增强系统的可靠性和频谱效率。
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公开(公告)号:CN110708418B
公开(公告)日:2021-06-29
申请号:CN201910848492.2
申请日:2019-09-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学
IPC: H04M1/72484 , H04M1/72403 , H04M1/72454 , H04M1/57 , G10L25/54 , G10L25/03
Abstract: 本发明公开了一种识别呼叫方属性的方法及装置,涉及通信技术领域,包括:接收到第二设备的通话请求后,与所述第二设备建立通话连接;获取所述第二设备发送的语音数据;提取所述语音数据的噪声特征,作为待处理噪声特征;所述噪声特征包括以下任意一项或多项:期望、熵和超熵;在预先建立的噪声特征与属性标签的对应关系中,查找所述待处理噪声特征对应的属性标签,作为所述第二设备的第一属性。本发明通过噪声特征来识别呼叫方的属性,相比于现有技术提升了识别准确性。
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公开(公告)号:CN110545359B
公开(公告)日:2021-06-29
申请号:CN201910713518.2
申请日:2019-08-02
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学
IPC: H04M3/22
Abstract: 本发明公开了一种通信线路特征提取方法、通信线路识别方法及装置。所述方法包括:通过运营商通信线路建立位于主叫地的主叫终端与位于被叫地的被叫终端之间的通话连接;在所述主叫终端处播放语音;在所述被叫终端处获取所述语音对应的音频;从所述音频中提取音频特征作为通信线路特征,所述通信线路特征为所述主叫地与所述被叫地之间的所述运营商通信线路的特征,从而有助于准确且高效的识别相应的运营商和来源地,进而提高用户通话的可靠性。
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公开(公告)号:CN110602332B
公开(公告)日:2021-06-15
申请号:CN201910708779.5
申请日:2019-08-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种通信线路特征提取方法、通信线路识别方法及装置。所述通信线路特征提取方法包括:获取主叫端与被叫端之间的通话音频;对所述通话音频进行处理,以去除所述通话音频中的人声音频;分别采用差分方法、频率划分方法和自编码网络方法从处理后的通话音频中对应提取第一噪声特征、第二噪声特征和第三噪声特征,并将所述第一噪声特征、所述第二噪声特征和所述第三噪声特征作为所述主叫端与所述被叫端之间的通信线路特征,从而能够准确且高效的提取通信线路特征,进而提高通信线路识别的准确性和高效性,提高电话通信的可靠性。
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公开(公告)号:CN111722976A
公开(公告)日:2020-09-29
申请号:CN202010425228.0
申请日:2020-05-19
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F11/30
Abstract: 本发明涉及一种基于智能运维的故障流程分析方法、装置及介质的技术方案,包括:获取设备的历史业务数据,构建告警对应的知识库;获取设备当前的告警数据,自动对告警数据进行多维度的关联分析,根据关联分析结果配知识库,获取对应的设备故障处理流程;根据设备故障处置流程向设备下发对应的操作流程。本发明的有益效果为:本发明的有益效果为:经过智能运维支撑平台等告警智能关联分析、自动处置等过程,能够将统一类告警源的告警归类,有效节省了运维时间;并且能根据业务系统运行数据,精确判断出故障发生源,依靠告警处理模型,自动处理告警。据评估,可大大节省运维的时间,从而节省了运维成本。
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公开(公告)号:CN110267272A
公开(公告)日:2019-09-20
申请号:CN201910572213.4
申请日:2019-06-28
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
Abstract: 本发明涉及一种诈骗短信识别方法及识别系统,该方法包括:收集多条历史诈骗短信的相关数据,并从每条历史诈骗短信的相关数据提取历史诈骗短信的特征向量和诈骗类别;根据历史诈骗短信的特征向量和诈骗类别进行诈骗短信模型训练,获取诈骗短信判断模型;接收新短信的相关数据,并从每条新短信的相关数据中提取新短信的特征向量;将新短信的特征向量输入诈骗短信判断模型中,获取新短信是否属于诈骗短信以及属于哪种诈骗类别。本发明收集并根据多条历史诈骗短信的相关数据获取诈骗短信判断模型,该诈骗短信判断模型基于历史诈骗短信的相关数据,不限于短信内容,使得诈骗短信判断模型能够从多方面综合判断新短信是否属于诈骗短信以及哪种诈骗短信。
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公开(公告)号:CN119863846A
公开(公告)日:2025-04-22
申请号:CN202411792800.1
申请日:2024-12-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供了一种人脸匿名化方法,包括:筛选从视图数据中检出的人脸图像;从所述人脸图像中获取关键点的特征向量和高维嵌入的表征向量;构造与所述表征向量同维度的随机向量,将所述表征向量结合所述随机向量和为所述随机向量设定的噪声系数,计算扰动表征向量;将所述扰动表征向量和所述特征向量拼接后获得随机扰动后的人脸图像,以所述随机扰动后的人脸图像替换所述人脸图像。本发明有益效果:通过对人脸属性特征的的修改,不改变人脸基本状态的情况下就可以隐藏特定个人的属性特征信息,同时不会影响视觉效果。
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公开(公告)号:CN119741919A
公开(公告)日:2025-04-01
申请号:CN202411802628.3
申请日:2024-12-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G10L15/22 , G10L13/02 , G10L21/007 , G06F40/151 , G10L25/30
Abstract: 本发明提供了一种语音匿名化方法,包括:将语音数据按照激活检测结果分割为语音数据片段,转写所述语音数据片段为文本序列;由敏感词列表和所述文本序列对比以获取敏感词,以敏感词替换符替换所述敏感词,生成脱敏文本片段;根据所述脱敏文本片段生成文本嵌入表征码,与随机声纹嵌入表征码拼接,生成拼接表征码;通过后向解码网络将所述拼接表征码解码为时频谱后,声码器将所述时频谱转化为音频波形。本发明有益效果:通过对语音声纹的修改和敏感词的提出,实现的在不改变语音数据属性的条件下,对语音数据脱敏和匿名化。
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公开(公告)号:CN118332103A
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202410507046.6
申请日:2024-04-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/34 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F16/332 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本公开提供一种主题提取方法、装置、相关设备和计算机程序产品,涉及计算机与互联网技术领域。主题提取方法包括:获取多个文本和多个热点关键词,热点关键词是从网络中获得的;根据多个热点关键词对各个文本分别进行关键词匹配,以确定各个文本中的文本关键词;通过文本关键词对多个文本进行文本聚类,以确定至少一个文本组;将每个文本组中命中热点关键词最多的文本作为文本组的主题。本公开实施例可以快速且准确的从多个文本中提取出主题信息。
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