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公开(公告)号：CN115914056B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202110914688.4
申请日：2021-08-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L43/50 , H04L65/1104 , H04L67/02 , H04L67/141
Abstract: 本申请提供一种网络电话服务端的识别方法及装置、系统、电子设备，该方法包括：获取SIP流量，对SIP流量进行分析，获得目的IP信息；根据目的IP信息，对目标服务端的通信端口进行扫描，查找开放服务的目标端口；与开放服务的目标端口建立连接，并向开放服务的目标端口发送HTTP报文；根据HTTP报文的响应消息，确定目标服务端是否为网络电话服务端。由此可以高效地过滤出网络中大部分的VoIP运营平台信息，比传统的被动解析方式需要的资源更少且更加灵活，比传统的主动方式更加高效、目的性更强。在消耗少量资源的情况下，可以高效的进行定向分析，大大提高整体分析的高效性。
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公开(公告)号：CN111858925B
公开(公告)日：2023-08-18
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 , G06Q30/018 , 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：CN111698685B
公开(公告)日：2023-05-12
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：CN111669757B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202010542362.9
申请日：2020-06-15
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
IPC: H04W12/12 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/04
Abstract: 一种基于通话文本词向量的终端诈骗电话识别方法，包括：用户在终端App中标记来话，当标记为诈骗类别时，经用户授权同意后转化为文本，由用户检视和脱敏，并在用户授权后上传服务器保存为文本样本；对文本样本进行分词和词性标注，获得分词的句法依存标签和词组合向量，再将词组合向量、词性标注和句法依存标签拼合构成分词的内容向量，计算分词所属的情景要素标签，以获得文本样本的语义向量；构建诈骗分类识别模型，使用服务器中文本样本作为训练样本，然后将训练好的模型从服务器端推送给App；App接收新的待识别通话后，根据模型获得其所属的涉诈类别，并提示用户。本发明属于信息技术领域，能基于通话文本准确识别诈骗电话。
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公开(公告)号：CN108460772B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201810150076.0
申请日：2018-02-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/155 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的广告骚扰传真图像检测系统及方法，包括关键字区域提取模块，所述关键字区域提取模块用于确定待检测传真图像的关键字可疑区域；神经网络置信度分析模块，所述神经网络置信度分析模块与所述关键字区域提取模块相连，所述神经网络置信度分析模块用于对所述关键字可疑区域的文字进行识别，实现传真图像的分类。本发明通过关键字区域提取模块对关键字可疑区域进行提取，自动化运行，工作效率高；通过神经网络置信度分析模块对关键字可疑区域的文字进行识别，实现广告骚扰传真的分类判断，节约时间，管控能力强，使得本发明具有工作效率高，管控能力强的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110691140B
公开(公告)日：2022-02-15
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
IPC: H04L67/1029 , H04L65/1016 , H04M3/22
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：CN113742478A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202010474192.5
申请日：2020-05-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/295 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种针对海量文本数据的定向筛选架构及方法。本方法步骤包括：1)使用关键词匹配方法从待筛选文本中获取疑似目标文本；2)从已标注的目标文本中提取常用句式，并分为与业务强相关句式、与业务弱相关句式；对待筛选文本进行模糊句式匹配，如果与业务强相关句式匹配，则将文本判断为目标文本，否则为疑似目标文本；3)对每一疑似目标文本进行分类；4)根据疑似目标文本匹配上的关键词的个数确定文本的评估值E1；根据分类判别结果，确定文本的评估值E2；基于文本与外部辅助语料的信息匹配结果确定文本的评估值E3；然后基于评估值E1～E3，计算得到文本最终评分反馈给研判层；5)研判层确定反馈的文本是否为目标文本。
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公开(公告)号：CN109920406B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201910245435.5
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基于可变起始位置的动态语音识别方法及系统，用于实现：实时加载输入的语音流信号，对语音信号进行预处理；对语音信号进行特征提取，获取语音信号中的特征；根据语音信号中的特征调用语音模型信息库的多个模型对语音信号进行逐帧模式匹配。本发明的有益效果为：本发明的有益效果为容易理解，实现简单，当前语音模型匹配选取长度较为合理，经过算法改进后，减少了语音模型匹配次数，语音识别效率比之前的算法提高了30％的效率。
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公开(公告)号：CN113205801A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110498059.8
申请日：2021-05-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种恶意语音样本的确定方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取初始语音样本集；根据预设的多种恶意类别对初始语音样本集进行分类，得到多种恶意类别中每种恶意类别对应的语音样本子集；根据每种恶意类别对应的语音样本子集中的语音样本信息，计算每种恶意类别对应的语音样本子集的恶意度；将恶意度满足预设恶意度条件的恶意类别对应的语音样本子集中的语音样本，确定为恶意语音样本。本方法基于语音样本子集的恶意类别以及恶意度可自动确定恶意语音样本，有利于提高恶意语音样本的确定效率。
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公开(公告)号：CN110175221B
公开(公告)日：2021-04-20
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
IPC: G06F16/33 , G06F40/289 , G06N3/04
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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