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公开(公告)号：CN110120230B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201910015466.1
申请日：2019-01-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供一种声学事件检测方法及装置，用以解决相关技术中声学事件检测精度较低的问题。该方法包括：提取待检测的音频的目标特征，得到第一特征数据；将所述第一特征数据分别输入第一GMM模型以及第二GMM模型，得到第一似然概率以及第二似然概率，所述第一GMM模型基于声学事件的音频的特征数据进行训练得到，所述第二GMM模型基于非声学事件的音频的特征数据进行训练得到；根据所述第一似然概率以及所述第二似然概率依次确定所述待检测的音频中各单位音频的类型，所述类型包括声学事件以及非声学事件；将确定出的相邻的类型为声学事件的单位音频合并；当合并后的音频持续的时长超过阈值时，确定发生声学事件。本发明有效提高了声学事件检测的精度。
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公开(公告)号：CN108305616B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201810039421.3
申请日：2018-01-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院声学研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于长短时特征提取的音频场景识别方法及装置，该方法包括，对输入待识别音频信号进行预处理；对经过预处理后的所述待识别音频信号，进行短时音频特征提取，再进行长时音频特征提取，将所述待识别音频信号的所述长、短时音频特征联合，输入分类模型及其融合模型，进行分类和识别，输出音频场景的识别标签。本发明在常规短时特征提取的基础之上，进一步联合音频场景长时特征，可以表征复杂的音频场景信息，输入分类模型及其融合模型，进行分类和识别，输出音频场景的识别标签，其鲁棒性更强、区分性更好，且能够在更大程度上表征场景数据的整体特性，识别效率高、稳定性强。
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公开(公告)号：CN110879856A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201911180128.X
申请日：2019-11-27
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: G06F16/901 , G06F16/906 , G06F16/909 , G06K9/62 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的社交群体分类方法及系统。本方法为：1)对一目标社交群体的数据集，对该数据集中各用户的轨迹数据进行预处理，去除噪声并对缺失位置信息进行插值；2)使用频繁序列挖掘算法从各用户轨迹数据中挖掘对应用户的轨迹模式，再将用户的轨迹模式看作时序序列，采用LSTM对该时间序列进行编码，得到用户的轨迹编码；3)根据所述社交关系生成一图网络，将所述社交关系投影到低维空间，学习得到各用户的嵌入表示；4)将每一用户的轨迹编码和对应用户的嵌入表示结合输入softmax层，确定各用户的类别，实现对该目标社交群体的分类。本发明大大提升了群体分类的精度。
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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：CN110505348A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910794491.4
申请日：2019-08-27
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 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APP收集用户个人敏感信息的风险评估方法，通过对APP进行静态分析以及动态分析，得出权限评分、调用函数评分、SDK评分、流量包参数评分和域名评分，再进行加权求和，得出被评估APP的最终评分，根据评估矩阵得出被评估APP的风险评级；根据风险评级反向维护SDK风险权重库和域名风险权重库，对SDK或域名进行风险权重的修正。本发明的APP收集用户个人敏感信息的风险评估方法包含用户输入的用户个人敏感信息、非用户输入的潜在用户个人敏感信息，对APP收集用户个人敏感信息的风险程度进行量化，更全面的涵盖了多种敏感信息点，细化了APP收集用户个人敏感信息的风险大小，能大批量的评估APP收集用户个人敏感信息的风险程度。
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Patent Agency Ranking
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：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：CN118349883A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410345245.1
申请日：2024-03-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F21/60
Abstract: 本申请提供一种重要数据的识别方法、装置和电子设备，涉及数据处理技术领域和人工智能技术领域。该方法包括：在识别重要数据时，可以先获取待识别数据集，待识别数据集中包括多个数据和各数据的重要度指标；针对各数据，将数据和数据的重要度指标输入至预设的重要数据识别模型中，得到数据对应的重要度得分；再基于各数据对应的重要度得分，从多个数据中识别重要数据，这样基于重要数据识别模型识别重要数据，与现有技术中基于预设重要度规则识别重要数据相比，不仅可以有效地提高重要数据的识别效率，而且提高了识别结果的准确度。
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公开(公告)号：CN117312864A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311618449.X
申请日：2023-11-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06F40/284 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N3/0475
Abstract: 本发明提供一种基于多模态信息的变形词生成模型的训练方法及装置，涉及语言生成技术领域，方法包括：获取变形词语料库，变形词语料库包括的不同初始样本由多模态信息组成；对变形词语料库中不同初始样本的不同类型的语料信息，采用对应类型的预处理方式分别进行预处理，生成大规模语料库；大规模语料库中每个语料样本包括多个语料信息的权重及特征向量，不同的语料信息的权重用于表征不同的语料信息在对应样本中不同的贡献程度；基于大规模语料库中预设数量的语料样本包括的多个语料信息的权重及特征向量，对初始模型进行训练，得到基于多模态信息的变形词生成模型。本发明能够提高变形词生成的精度和准确率。
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公开(公告)号：CN116578942B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310853781.8
申请日：2023-07-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/2433 , G06F17/18 , G06F18/214 , G06Q10/10
Abstract: 本申请实施例涉及一种榜单异常的处理方法及装置，所述方法包括：获取目标榜单信息，并按照设定的检测方法对目标榜单信息进行异常检测，得到对应的异常检测结果；将异常检测结果对应的异常样本信息输入到预先训练好的预估模型中进行评估处理，输出异常样本信息对应的在榜时长；根据在榜时长确定反馈调节策略；基于反馈调节策略执行对异常在榜信息的处理。通过创建榜单异常的检测工具，检测出每个榜单信息中存在的异常样本信息，通过设定的反馈调节策略对异常样本信息进行处理，达到治理异常榜单信息的目的；由此，可以实现利用机器审核结合人工审核，形成一套实时报警、反馈、调节的热榜治理机制，维护热榜的公平和稳定的技术效果。
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