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公开(公告)号：CN111354347B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN201811571564.5
申请日：2018-12-21
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: G10L15/08
Abstract: 本发明提出了一种基于自适应热词权重的语音识别方法及系统，所述方法包括：生成热词网络并和静态解码网络一起加载到语音识别解码器中；将待识别的语音信号同步地在静态解码网络和热词网络上进行令牌传递，自适应地计算热词权重，并对静态解码网络上令牌的分数重新打分；输出解码结果。本发明的基于自适应热词权重的语音识别方法在一遍解码的过程中就能提升热词召回率，不影响解码的速度，并且自适应地计算热词权重既能有效地提高热词的召回率，不影响原先的解码速度，又能提高系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114826735A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210442276.X
申请日：2022-04-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开一种基于异构神经网络技术的VoIP恶意行为检测方法及系统，涉及网络信息安全领域，通过从VoIP多数据源中抽取出信息对象，构建异构信息网络，利用GEM模型获得节点向量表示；再通过计算不同节点之间的相似度进行聚类，通过对同一类节点打上相同标签来丰富训练数据，再对对分类算法进行有监督学习分类，获取有害的VoIP节点。本发明能够利用多种数据源的信息，通过挖掘异构信息网络中的隐式关系和隐藏模式发现有害VoIP行为。
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公开(公告)号：CN110047509B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201910240865.8
申请日：2019-03-28
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: 本发明的技术方案包括一种两级子空间划分方法及装置，用于实现：采用基于模型子空间的二级匹配方法，处理过程分为两个步骤：第一步通过粗筛定位子空间，确定待检音频模型空间所属范围，第二步细匹，即在子空间内部通过精度较高的传统算法命中目标模型，即包括特征提取、聚类计算、子空间划分、中心点计算四个过程。本发明的有益效果为：实现简单，耗时较小，对于数量巨大的模型特征，其实时性足以满足业务需求，可任意调整簇数的取值，能够有效的划分子空间，并且能够较为均匀的划分到不同的子空间中，同时缩小了模型匹配范围，单次语音特征比较能够有效降低模型数量，提高了效率。
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公开(公告)号：CN111863007A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010554629.6
申请日：2020-06-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 讯飞智元信息科技有限公司
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0272 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的语音增强方法及系统，该方法包括如下步骤：步骤SS1：获得带噪语音的多个IRM预测值的解的集合；步骤SS2：将来自所述Boosting-DNN语音增强模型输出的IRM的解的集合拼接带噪特征作为输入，预测最终的IRM预测值集合 本发明通过将Boosting-DNN语音增强模型和Ensemble-DNN集成语音增强模型这两个DNN串接起来的方式，有效的解决了一个神经网络由于层次太深训练不稳定的现象，构建一种非常深的网络结构，彻底解决前端语音增强技术就可以确保把语音从带噪信号中分离出来，以便后端识别模型能正确识别语音的内容。
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公开(公告)号：CN110912766A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201910991038.2
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: 一种通讯网络多平面数据一致性校验方法，包括：业务平面装置对数据加密，并封装成数据消息，然后将数据消息下发至控制平面装置：控制平面装置从数据消息中提取数据路由规则，然后将数据消息分发到相应的接入平面装置；接入平面装置从控制平面装置发来的数据消息中逐一读取、并加载每条加密数据，当加载完所有数据后，计算已加载的数据条目数和数据校验和，将已加载的数据条目数和数据校验和、与从数据消息中提取的数据条目数量和数据校验和进行比对，当比对结果一致时，向业务平面装置返回数据加载成功结果消息。本发明属于信息技术领域，能基于当前的通讯网络管理架构，有效保障多平面之间的数据同步一致性，从而确保通讯网络的安全可靠。
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Patent Agency Ranking
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：CN110602332A
公开(公告)日：2019-12-20
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：CN109492026A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811301410.4
申请日：2018-11-02
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/2458 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的主动学习技术的电信欺诈分类检测方法，涉及一种基于改进的主动学习技术的电信欺诈分类检测方法。抽取数量为X的数据划分训练集和测试集。从训练集中抽取样本作为初始训练集，其余为未标记样本。若当前训练集中正类与负类样本数量的比值不小于阈值e，训练有监督分类器f并构造强组合分类器F；将未标记样本逐个放入有监督分类器f中进行类别评分，得到类别评分结果，输入主动学习采样算法，得到信息量大小的评分。选取信息量最大的前D个进行标注，并加入训练集中；当前训练集样本数量大于等于X1，或者迭代次数大于等于C时结束，输出训练好的分类器f。本发明具有较强的稳定性和鲁棒性，实现较高的分类和检测效率。
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公开(公告)号：CN108710553A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810433154.8
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
CPC classification number: G06F11/2236 , G06F9/546 , G06F11/1438
Abstract: 一种应用服务器可靠性的检测系统和方法，应用服务器包含：接入前置装置，将检测装置发送来的服务器异常通知消息转发自愈装置，同时，将应用服务器接收到的外部消息进行消息透传；当接收到自愈装置的自愈完成消息时，将应用服务器接收到的外部消息按现有业务流程进行处理；检测装置，按一定的时长间隔，检测应用服务器内部是否发生异常，当检测到异常时，向接入前置装置发送服务器异常通知消息；自愈装置，当接收到接入前置装置发送来的服务器异常通知消息时，对应用服务器进行重启或重构，在完成后，向接入前置模块返回自愈完成消息。本发明属于通信领域，能对电信网中应用服务器发生异常实现毫秒级检测，降低对现网和用户感受所造成的负面影响。
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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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