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公开(公告)号：CN110059889B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201910344174.2
申请日：2019-04-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供了基于无监督学习的诈骗呼叫序列检测方法，包括：构造主叫呼叫序列和呼叫二部图；在呼叫二部图中进行随机游走过程，推断各主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量；获取各被叫号码的唯一标识，以主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量以及第M个被叫号码对应的唯一标识为神经网络的输入，以第M+1个被叫号码对应的唯一标识为输出，训练获得神经网络预测模型；获取待检测主叫呼叫序列中主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量以及各被叫号码对应的唯一标识，并输入所述神经网络预测模型，若得到的预测唯一标识与实际唯一标识的误差大于设定阈值，则判断主叫号码为诈骗号码。本发明中提出的方法容易实现并行化计算，可以实现较高的检测效率。
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公开(公告)号：CN112466310A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011105315.4
申请日：2020-10-15
Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了深度学习声纹识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取包含用户个人信息的音频数据，输入特征提取模型，输出用户个人信息+声纹音频数据；将所述声纹音频数据输入已训练的声纹识别模型，输出声纹识别信息；根据预先存储的验证音频信息对所述声纹识别信息和用户个人信息进行识别，以识别用户身份；响应于所述用户身份识别成功，输出音频数据的声纹识别指令。本发明解决了传统声纹识别算法或者单纯数字密码验证的局限性，实现了较理想的密码验证准确率。
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公开(公告)号：CN111698685A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010541713.4
申请日：2020-06-15
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
Abstract: 本发明涉及一种识别伪装成携号转网号码的虚假主叫的系统和方法的技术方案，包括：通过本网GMSC用于对具有不同NDC归属运营商的主叫号码与被叫号码进行号码状态查询，获取所述主叫号码的第一状态；根据所述第一状态对查询结果中已进行携号转网的所述主叫号码通过所述转发网关发送ATI消息；通过所述ATI消息获取所述主叫号码的第二状态，根据所述第一状态或第二状态对所述主叫号码进行放行或防护。本发明的有益效果为：通过新增网元，修改现网网元机制，达到获取携号转网用户状态的目标，实现对伪装携号转网号码的识别。
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公开(公告)号：CN110933667A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201910991131.3
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: 一种可扩展的防范诈骗电话的系统与方法，系统包括：前端接入装置，接收并保存扩展管理装置发送的检测策略，同时解析核心网元接收的通话信令，将符合检测策略的通话信令以数据流方式加密后回传给扩展管理装置；扩展管理装置，向前端接入装置分配检测策略，根据前端接入装置发送来的信令流，选择对应的检测装置，然后将信令流解密后再转发给检测装置，最后根据检测装置返回的检测结果，向前端接入装置发送处置命令；检测装置，用于对扩展管理装置发送来的信令流进行检测，然后将检测结果回复给扩展管理装置。本发明属于信息技术领域，能满足运营商不断新增的防范需求和防范诈骗份子不断翻新的诈骗行为。
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公开(公告)号：CN110856176A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201910992035.0
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: 一种采用流表方式实现的呼叫管理的系统及其方法，包括：前端接入装置，安装在IMS网络的业务服务器上，定期以流表方式上报服务器的能力数据到后端控制器，并接收后端控制器下发的流表策略数据；当接收到CSCF的呼叫信令时，根据流表策略数据，对服务器接收的呼叫信令进行检测和匹配，记录处置结果，然后将呼叫过程中的数据回传给后端控制器；后端控制器，接收并更新前端接入装置上报的流表数据，然后根据前端接入装置上报的能力数据，生成对应的流表策略数据，再将所述流表策略数据下发给前端接入装置；同时，接收并保存前端接入装置发来的呼叫过程数据。本发明属于信息技术领域，能基于各省移动网络运营商侧来构建共同的呼叫管理网络。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110213449A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910413883.1
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: 一种漫游诈骗号码的识别方法，包括：获取所有待识别漫游号码的主叫话单，并将话单划分成多个开卡渠道-开卡时间组，然后根据待识别漫游号码的通信指标，分类确定疑似诈骗和非疑似诈骗的开卡渠道-开卡时间组，并据此计算所有待识别漫游号码的诈骗标识值，将所有诈骗标识值构成一个诈骗标识集；选取多个特征属性构成特征属性集；对所有待识别漫游号码进行M次诈骗号码的判定分类，将每次进行判定分类后获得的所有待识别漫游号码的诈骗特征分类判定值构成一个诈骗特征分类判定集；根据诈骗标识集和M个诈骗特征分类判定集，计算所有待识别漫游号码的诈骗判定值，以识别出诈骗号码。本发明属于信息技术领域，能从现有话单中精确识别漫游诈骗号码。
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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：CN110059889A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910344174.2
申请日：2019-04-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供了基于无监督学习的诈骗呼叫序列检测方法，包括：构造主叫呼叫序列和呼叫二部图；在呼叫二部图中进行随机游走过程，推断各主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量；获取各被叫号码的唯一标识，以主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量以及第M个被叫号码对应的唯一标识为神经网络的输入，以第M+1个被叫号码对应的唯一标识为输出，训练获得神经网络预测模型；获取待检测主叫呼叫序列中主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量以及各被叫号码对应的唯一标识，并输入所述神经网络预测模型，若得到的预测唯一标识与实际唯一标识的误差大于设定阈值，则判断主叫号码为诈骗号码。本发明中提出的方法容易实现并行化计算，可以实现较高的检测效率。
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公开(公告)号：CN108834148A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810433168.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
CPC classification number: H04W12/12 , G06F9/45558 , H04L41/0654 , H04L41/0893 , H04M3/4365
Abstract: 一种面向5G的基于NFV的诈骗电话处置系统和方法，包含虚拟化诈骗电话处置服务器VSCS，VSCS包含有：AS-VDU装置，接收电信网发送来的呼叫消息，从策略中提取多条处置规则，然后按优先级由高到低的顺序，顺序执行每条处置规则，并控制MS-VDU装置对呼叫进行辅助检查，以识别呼叫中的主叫号码是否是非法号码，如果是，则按处置规则进行处置，将相关数据发送给管理Portal服务器；MS-VDU装置，辅助AS-VDU装置对呼叫进行检查。本发明属于通信领域，能升级面向NFV架构的诈骗电话处置系统，集NFV管理与业务管理功能于一体，从而满足未来5G方向的功能需要，实现虚拟化功能与业务管理功能的实时便捷管理。
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公开(公告)号：CN108629412A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201710152727.5
申请日：2017-03-15
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: G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于无网格最大互信息准则的神经网络训练加速方法，本发明的方法通过对无网格最大互信息准则(LFMMI准则)下的神经网络CE准则输出端进行低秩转换，将原有的高秩矩阵模块拆分为两个低秩矩阵模块，拆分后的两个低秩矩阵模块内的子阵相乘最后的维度和之前的全连接矩阵一致，在保证神经网络CE准则输出端总体维度不变的情况下，利用改造后的低维度子阵进行神经网络训练，从而简化了运算结构，使神经网络的输出层前向计算和后向计算占据训练时间比例明显减小，加快了神经网络的训练。
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