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公开(公告)号:CN113765556A
公开(公告)日:2021-12-07
申请号:CN202111134795.1
申请日:2021-09-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0413 , H04B17/318 , H04L5/00 , H04L25/02 , H04W12/00
Abstract: 本公开提供一种数据传输方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:接收合法用户发送的导频信号;根据所述导频信号进行信道估计,获得信道状态信息;对所述信道状态信息进行混合预编码,获得混合预编码矩阵;基于零空间的人工辅助噪声序列对所述信道状态信息进行预编码,获得人工噪声预编码矩阵;使用所述混合预编码矩阵和所述人工噪声预编码矩阵进行数据传输。该方法可以保证基站与合法用户间数据的安全传输。
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公开(公告)号:CN113286035A
公开(公告)日:2021-08-20
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:CN112712096A
公开(公告)日:2021-04-27
申请号:CN201911022350.7
申请日:2019-10-25
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
Abstract: 本发明公开了基于深度递归非负矩阵分解的音频场景分类方法及系统,该方法包括:将待分类的音频信号按照贝叶斯信息准则进行音频场景切分;将切分后的每一段音频划分为多个块,每个块包括多个音频帧;以块为单位分别输入多个预先训练好的深度递归NMF网络,得到每块音频在不同子空间中的展开特征;将不同子空间中的展开特征拼接为一个长特征向量,输入支持向量机,获得每块音频的类别判别结果;计算该段音频所有块的类别判别结果的均值,由此得到该段音频的所属类别。本发明的方法将深度NMF用于音频场景分类,通过探索相邻帧之间NMF系数的递归关系,降低模型复杂度,提高泛化能力。
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公开(公告)号:CN110177179B
公开(公告)日:2020-12-29
申请号:CN201910410802.2
申请日:2019-05-16
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
Abstract: 一种基于图嵌入的诈骗号码识别方法,包括:基于用户在一段时间内的通话信令,计算用户的通话特征指标,并构成每个用户的通话特征指标向量,同时,提取和用户在一段时间内存在通话关系的联系人作为用户的直接邻居,构成每个用户的直接邻居组;构建、并训练识别诈骗号码的图嵌入神经网络,其输入是目标用户和多个关联用户的通话特征指标向量,输出是标识目标用户号码是否是疑似诈骗号码的标签信息;将待识别的目标用户和多个关联用户的通话特征指标向量输入训练后的图嵌入神经网络,然后根据输出判断待识别的目标用户号码是否是疑似诈骗号码。本发明属于信息技术领域,能基于诈骗电话“多点—点”的通联关系结构模式来实现诈骗号码的精准识别。
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公开(公告)号:CN111901818A
公开(公告)日:2020-11-06
申请号:CN202010541708.3
申请日:2020-06-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于MAP信令的核心网网元异常行为的判断方法、装置及介质的技术方案,包括:S100,对发起方的MAP信令进行解析,获取发起方的MAP信令对应的源地址及目标地址;S200,根据源地址及目标地址判断发起方的第一异常行为,根据第一异常行为对发起方的后续MAP信令进行持续监控;S300,获取持续监控的MAP信令的一项或多项参数,根据参数判断发起方的第二异常行为。本发明的有益效果为:还原异常方法入手,通过现网数据与已知异常方法拟合的方法,在合规的MAP信令中分析识别网元异常行为。
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公开(公告)号:CN111858925A
公开(公告)日:2020-10-30
申请号:CN202010501138.5
申请日:2020-06-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/335 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06Q30/00 , G06Q50/32
Abstract: 本发明公开了电信网络诈骗事件的剧本提取方法、装置、电子设备以及存储介质。该方法包括:获取已知主题类别的电信网络诈骗事件文本;对文本进行分句操作;提取文本中各单句的关键词;利用预先建立的BERT模型提取已知主题类别的电信网络诈骗事件文本中各单句的关键词向量;基于任意两个具有相邻句序的单句的关键词向量的均值向量之间的空间距离,对两个具有相邻句序的单句进行剧情阶段的划分;获取各阶段所包含的单句的关键词作为所属的主题类别下电信网络诈骗事件中各阶段的情节特征的表示。本发明实现了对于电信网络诈骗事件剧情阶段的划分,提取出有助于识别电信网络诈骗事件的特征,从而达到精准提取电信网络诈骗事件剧本的目的。
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公开(公告)号:CN111625661A
公开(公告)日:2020-09-04
申请号:CN202010408234.5
申请日:2020-05-14
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/45 , G06F16/483 , H04N21/845 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开了一种音视频片段分类方法及装置,所述方法包括:基于待分类音视频片段的视频帧序列提取目标视频帧,基于待分类音视频片段的音频帧序列提取目标音频帧;基于目标视频帧/目标音频帧的第一出现时刻/第二出现时刻及预设子片段时长确定第一音视频子片段/第二音视频子片段;基于第一音视频子片段/第二音视频子片段提取第一视频分量特征和第一音频分量特征/第二视频分量特征和第二音频分量特征;通过预设音视频分类模型基于第一视频分量特征、第一音频分量特征、第二视频分量特征和第二音频分量特征确定待分类音视频片段的音视频分类结果。采用本发明可以提高音视频分类效率,提高音视频分类的鲁棒性和准确率。
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公开(公告)号:CN110719592A
公开(公告)日:2020-01-21
申请号:CN201910992033.1
申请日:2019-10-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04W12/12
Abstract: 一种兼容4G和5G网络的防范诈骗电话的系统与方法,包括:业务管理装置,将通话检测策略数据下发给汇聚装置,并接收汇聚装置上传的呼叫数据;汇聚装置,根据通话检测策略数据,从样本数据中提取特征信息,并加密,再将加密后的通话检测策略数据和特征信息发给各个前端接入装置;同时,将各个前端接入装置发来的呼叫数据还原后回传给业务管理装置;前端接入装置,根据收到的通话检测策略数据,对触发至核心网元的呼叫进行信令的实时解析,并将符合通话检测策略的呼叫数据回传给汇聚装置。本发明属于信息技术领域,能构建一套兼容4G并适配5G分组化、扁平化网络下的诈骗电话防范网络,保障不断演进的电信网络架构下的通信安全。
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公开(公告)号:CN110708418A
公开(公告)日:2020-01-17
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
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:CN110556114A
公开(公告)日:2019-12-10
申请号:CN201910684343.7
申请日:2019-07-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的说话人识别方法及装置,包括如下步骤:采集多个被测试通话人的通话录音和测试通话人的通话录音;根据所述被测试通话人对应的通话录音,建立通话人语音库;采用基于注意力的神经网络对所述被测试通话人语音进行训练,获得训练模型;存储所述测试通话人的通话录音,获得录音文件;将所述录音文件采用所述训练模型识别所述被测试通话人是否目标通话人。通过采用基于注意力的神经网络对所述被测试通话人语音进行训练,获得训练模型,采用训练模型识别所述被测试通话人,确认了拨号码对应的主人的一致性,避免了由于通话人身份被仿冒带来的通信安全隐患,进一步提高了通话过程中的信息的安全性。
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