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公开(公告)号：CN109451182B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201811219800.7
申请日：2018-10-19
Applicant: 北京邮电大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , H04M3/22 , H04W12/128 , G10L15/26 , G06F16/332
Abstract: 本申请公开了一种诈骗通话的检测方法，包括：将所有通话语音转换为文本，组成文本集；将文本集中的每个文本转换为关键词权重向量；对所有关键词权重向量通过文本聚类形成多个簇，并根据诈骗关键词集确定各个簇是否为诈骗簇；对于诈骗簇内的所有关键词权重向量对应的通话，确定为诈骗通话；利用所有通话和所述关键词构建文本社交网络，在所述文本社交网络中将诈骗通话对应的节点标记为诈骗通话，并通过标签传播确定其他标记为诈骗通话的节点；将所有标记为诈骗通话的节点对应的通话确定为诈骗通话。应用本申请，能够适用于各种诈骗类型，同时不需要获取用户敏感数据，可操作性更强。
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公开(公告)号：CN106791220B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201611082262.2
申请日：2016-11-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04W12/128 , H04M3/436 , H04M3/22 , H04M1/57
Abstract: 本发明公开了一种防止电话诈骗的方法及系统，其中，所述方法包括：获取实时话单；提取所述实时话单的号码特征和/或行为特征；根据预设的诈骗电话识别模型对所述实时话单的号码特征和/或行为特征进行分析，以确定所述实时话单对应的通话行为是否为诈骗电话；若确认所述实时话单对应的通话行为是诈骗电话，则向所述实时话单中的被叫号码发送报警提示，并将本次诈骗电话识别结果发送到第三方管理系统。本发明能够准确定位诈骗电话，及时获知诈骗电话的发生，并及时向诈骗电话对应的被叫号码发送报警提示，有效提高了用户对骚扰、诈骗电话的防控能力。
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公开(公告)号：CN112837677A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202011092241.5
申请日：2020-10-13
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: 本发明公开了一种有害音频检测方法及装置，该包括如下步骤：步骤SS1：输入语音数据进行连续语音关键词匹配，输出识别的文本内容，从关键词的角度检测待测音频中是否含有有害关键词；步骤SS2：基于步骤SS1获得的识别的文本内容，采用SVM分类器进行分类；步骤SS3：基于元学习进行有害音频分类网络，从文本意图的角度对待测样本进行分类；步骤SS4：对关键词匹配得分、SVM分类器得分、元学习分类网络得分进行融合，获得待测音频最终被检测为有害音频的得分S。本发明通过解决正、反例样本数量失衡条件下的小样本训练的问题，最终提高有害音频检测的准确率。
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公开(公告)号：CN106686264B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201610965273.9
申请日：2016-11-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04M3/436
Abstract: 本发明属于电信中有害电话监控技术领域，尤其是涉及一种诈骗电话筛选分析方法及系统。本发明的系统利用诈骗电话分析模型对历史数据进行分析，确定模型各特征权重值；对实时数据进行分析检测，检测结果与设定阈值比较给出诈骗电话的置信度。整个系统由数据查询管理系统、实时检测系统、模型自学习系统、趋势预测系统、数据存储系统组成。数据查询管理系统提供全量话单查询、诈骗话单查询、模型参数管理、自学习管理、趋势预测分析功能。实时检测系统通过诈骗电话发现模型实时分析、检测话单数据，发现诈骗电话。模型自学习系统对历史话单数据分析，通过自学习算法不断优化模型参数。趋势预测系统提供对未来诈骗电话趋势和变化进行预测。数据存储系统采用分布式存储系统，大数据分析处理引擎为整个系统提供快速数据抓取、数据分发、数据查询功能。
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公开(公告)号：CN111785253A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010554156.X
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
Abstract: 本发明公开了一种分布不均衡的语种识别方法及系统，该方法包括如下步骤：步骤SS1：训练步骤，具体包括：对各语种的语音数据进行BN特征提取，生成的特征参数输入语种识别系统生成语种识别模型；步骤SS2：识别步骤，具体包括：加载步骤SS1获得的语种识别模型，对待识别的语音做判别，输出识别结果。通过本发明，使语种识别可以在分布不均衡的数据环境下同样产生有效作用，解决现有通用技术下的语种识别问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111641531A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010399499.3
申请日：2020-05-12
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DPDK的数据包分发和特征提取方法，包括：步骤一、设置多台Worker服务器和1台采集Proxy服务器，并对每台服务器预先进行DPDK环境部署；步骤二、采集Proxy服务器从绑定网卡中读取网络数据包并存入缓冲区中，同时，按照每个数据包的五元组信息，将缓存区中五元组信息相对应的所有数据包分发给其中1台对应的Worker服务器；步骤三、每台Worker服务器从收到的数据包中提取数据特征信息。本发明属于信息技术领域，能有效提高对网络海量数据包的处理效率和正确率。
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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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公开(公告)号：CN110798461A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911011338.6
申请日：2019-10-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种非对称路由网络下VoIP关联方法、装置及可读存储介质，所述方法包括如下步骤：采集非对称路由网络环境下的原始流量，并提取所述原始流量中的VoIP协议特征；分别提取与所述VoIP协议特征中的控制流和数据流相关联的key；整合控制流关联key和数据流关联key以生成完整的VoIP通话信息。本发明针对当前单一使用深度包检测技术无法实现VoIP业务的完整描述问题，实现了在非对称路由网络环境下，对VoIP控制流的识别及单向流关联，实现了在非对称路由网络环境下VoIP业务完整描述。
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公开(公告)号：CN109600752A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811433091.2
申请日：2018-11-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种深度聚类的诈骗通话检测方法，包括：对所有话单数据进行深度聚类形成多个簇，将所述多个簇与诈骗簇的指标值进行比较，将与所述指标值匹配度最高的簇作为诈骗簇；获取所述诈骗簇中的主叫号码呼叫过的各被叫号码，根据话单数据确定呼叫过所述各被叫号码的所有主叫号码，利用所述各被叫号码和所述所有主叫号码进行复杂网络建模；在建模的复杂网络中，进行社区发现，并根据各社区包含所述诈骗簇中主叫号码的比例，确定诈骗高风险社区；对所述诈骗高风险社区中的各次通话进行语音识别，根据语音识别结果进行诈骗电话的判决和分类。应用本申请，能够在保证实时性的基础上能够更准确的发现诈骗通话。
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公开(公告)号：CN109474756A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811367747.5
申请日：2018-11-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04M3/22 , H04W12/12 , G06F16/2458
CPC classification number: H04M3/2281 , H04W12/12
Abstract: 本发明公开了一种基于协同网络表示学习的电信异常检测方法，属于数据挖掘与机器学习领域。首先训练xgboost分类器，测试每条CDR数据的欺诈类别概率构成待检测的信令数据集。提取主被叫用户构成通联二部图P，根据评分从信令数据集中选取疑似欺诈的主叫节点生成种子节点集合Z，并将存在共同被叫邻居的任意两个主叫添加到协同网络集合G。通联二部图P扩展出待选的被叫节点集合B，并移除不满足条件的被叫用户，保留下来的被叫节点更新到集合B'中；扩展并更新种子节点集合Z'，去重合并更新协同网络G'，降维得到嵌入向量进行建模预测，取异常得分最大的N个作为检测结果输出。本发明保证了生成的协同网络的质量，提高计算速度，可以适应不同的数据特点。
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