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公开(公告)号：CN110659561A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910725251.9
申请日：2019-08-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种互联网暴恐视频识别模型的优化方法及装置，所述方法包括：获取互联网暴恐视频识别模型的卷积神经网络中各个层的卷积核的各个通道的参数；根据所述各个通道的参数判断是否丢弃对应的通道，如果判断为是，执行通道丢弃操作。本发明使得每天使用暴恐模型审核的数据量大大提升。填补了海量互联网视频暴恐视频审核技术和产品空白，可以极大程度提升了暴恐图像审核的产品竞争力。
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公开(公告)号：CN110610230A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910698120.6
申请日：2019-07-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种台标检测方法、装置及可读存储介质，该方法包括如下步骤：获取台标数据集，并对所述台标数据集进行分组获得台标训练集；构建多损失融合的孪生神经网络，并基于所述台标训练集对所构建的多损失融合的孪生神经网络进行训练获得训练后的多损失融合的孪生神经网络；通过所述训练后的多损失融合的孪生神经网络对待测台标进行检测。本发明方法通过构建孪生神经网络框架，很好地消除了样本数量不足对训练网络带来的影响，可以更好地检测未知的新的种类的敏感台标。
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公开(公告)号：CN109471932A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811415780.0
申请日：2018-11-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F17/27 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于学习模型的谣言检测方法、系统及存储介质，其中检测方法包括：构建新闻语料库；构建博文语料库；对新闻语料库中的数据进行模型训练，获得第一分类器模型；对博文语料库中的数据进行特征提取，获得训练特征，利用训练特征进行模型训练获得第二分类器模型；利用第一分类器模型和第二分类器模型对社交平台中的博文数据进行谣言检测。本发明通过对新闻数据中的谣言和非谣言数据进行采集构建新闻语料库，再进行模型训练获得第一训练模型；再对社交平台中的谣言和非谣言数据进行采集构建博文语料库，再进行模型训练获得第二训练模型，最后利用两个训练模型对社交平台中的数据进行谣言检测，使最终的检测结果更加准确可靠。
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公开(公告)号：CN114461931B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202111573021.9
申请日：2021-12-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/9537 , G06N3/0442 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及一种基于多关系融合分析的用户轨迹预测方法和系统。该方法根据用户的历史轨迹相似关系和位置邻近关系，构建轨迹关系图，然后基于轨迹关系图中用户间的关系，利用融入注意力机制的轨迹预测模型对目标用户的未来轨迹进行预测。本发明充分考虑了用户出行具有的时间规律性特征，并充分挖掘了人群中的社会行为信息，预测精度具有明显的提高；本发明使用融入注意力机制的轨迹关系图来计算影响力大小，融入了不同用户对轨迹影响的差异，更加符合实际情况；本发明不仅利用了位置相邻的行人的轨迹行为信息，也考虑了历史轨迹相似用户的轨迹情况，将两种影响人群结合在一起构建轨迹关系图，解决了怎样对多种类型信息进行建模的问题。
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公开(公告)号：CN118709688A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410746400.0
申请日：2024-06-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F40/295 , G06F40/242 , G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开一种基于问答机制的文本变体词识别方法、装置及设备，属于文本信息识别领域。所述方法包括：构建变体词库，并通过汉字的字形和拼音的分别编码对所述变体词库进行数据增强；在数据增强后的变体词库上训练一变体词推理模型，所述变体词推理模型的网络结构包括：一语言表征模型和两个独立的全连接层；将问答模板与文本内容相连接后输入所述变体词推理模型，得到文本内容中变体词的起始位置概率和结束位置概率；基于变体词的起始位置概率和结束位置概率确定变体词的确切边界，得到文本内容中变体词的识别结果。本发明不仅能够提高变体词识别的准确性，还能够有效地降低模型的维护成本，增强其在实际应用中的适应性和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118708728A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410746389.8
申请日：2024-06-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/36 , G06F16/33 , G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于难度序列推理的篇章级事件论元抽取方法及系统，属于文本信息抽取领域。本发明根据文档上下文选择对应的提示学习模板，对上下文和提示学习模板进行编码，得到上下文表示和提示表示，该提示表示包含论元角色的向量表示；根据每个论元角色的向量表示计算每个论元角色的预测困难分数，根据预测困难份数对论元角色进行排序，得到预测的推理路径；按照预测的推理路径的顺序进行信息推理，得到每个论元角色的推理概率分布；根据得到的每个论元角色的推理概率分布，预测每个论元角色的位置并抽取论元。本发明能够利用简单论元的信息来帮助抽取困难的论元。
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公开(公告)号：CN114943073B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202210380497.9
申请日：2022-04-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赋乐科技有限公司
IPC: G06F21/46 , G06F21/60 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/126 , G06N7/01
Abstract: 本公开的实施例提供了加密流量的通用对称加密协议脱壳方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取加密协议的流量；基于预设的密码字典，通过马尔科夫‑GEP模型生成新的密码字典；基于加密协议密码字符组合规律，对所述新的密码字典中的密码进行规约；基于规约后的新的密码字典和传统的解密脱壳方法，构建对称加密协议脱壳模型；将所述加密协议的流量，输入至所述对称加密协议脱壳模型，完成脱壳。提高了脱壳准确度，使得脱壳更加高效。
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公开(公告)号：CN116795980A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310440756.7
申请日：2023-04-21
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: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种融合细粒度要素知识的短文本分类方法，该方法包括：通过梳理标注短文本数据完成数据标注，其中，所述数据标注为标注全量标注数据类别和数据中存在要素信息；针对标注后的短文本数据，采用关键要素提取文本分类联合训练算法，借助BERT+CRF提取短文本数据中的要素信息；进而融合细粒度信息，结合标签编码器Label Encoder来学习各个标签label的表示，得到一个符合实际的标签分布。本发明针对上述问题提出一种融合细粒度要素知识的短文本分类的解决方法，从而提升短文本分类的效果，进而促使更为精准分析短文本数据，自动找到有关垃圾信息，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN116561512A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310431305.7
申请日：2023-04-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/10 , G06F18/27 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F16/9035 , G06F16/951 , G06F16/9537 , G06F16/9538 , G06F16/9535 , G06F16/9038
Abstract: 本发明提出了一种基于COX回归的多平台虚假信息识别方法及装置，方法包括：获取各自表征一主题的多组数据信息；基于数据信息与预先标记的数据信息的比对情况进行筛选；对当前数据信息进行排序以及填充处理；基于COX回归算法，利用当前数据信息，构建COX回归识别模型，并确认每一主题对应的数据信息中，各个维度信息对数据信息危险程度的影响情况；利用当前构建的COX回归识别模型，对再次获取的表征一主题的数据信息进行识别处理。本发明可基于同一主题的虚假信息识别，并且可以根据影响主题信息的多种因素，在不同的周期内，识别不同维度数据的影响因素权重。
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公开(公告)号：CN115080871A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210847062.0
申请日：2022-07-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9536 , G06F16/901 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种跨社交网络社交用户对齐方法，涉及社交网络的用户关系挖掘领域。本发明为了解决现有社交用户对齐方法不能跨社交网络、计算精度低、对齐效率低的缺陷，采用如下步骤实现：采集社交网络的用户属性信息，构建用户关系拓扑图；根据边权重和节点的出入度计算节点权重；构建一阶近邻关系模型和二阶近邻关系模型，确定一阶邻居节点和二阶邻居节点，得到用户节点之间的相互关系；构建社交对齐神经网络，通过社交对齐神经网络对用户关系拓扑图中各节点进行邻居节点的信息聚合、拼接与非线性变换，得到跨社交网络的社交用户身份对齐结果。本发明主要用于通过跨社交网络对其社交用户实现用户关系挖掘。
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