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公开(公告)号：CN109150816A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201710750090.X
申请日：2017-08-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/0263
Abstract: 本发明公开了一种基于堆结构的防火墙规则集动态优化方法，其特征在于，具体包括：步骤SS1：构建堆结构的构造模型，所述堆结构的构造模型包括最小堆、单链表；步骤SS2：提出堆结构的动态调整算法，所述动态调整算法包括最小堆调整算法、堆结构调整算法。本发明所达到的有益效果：与现有的统计分析方法相比，本发明提出了一种基于堆结构的防火墙规则集动态优化算法，通过对网络数据包的相关特性进行分析，提出了优先级计算的三个公式，用于实现规则优先级的快速计算。同时根据三个计算公式，提出了一种高效的调整算法，使得防火墙规则集能实现高效可靠的改变，降低防火墙规则集的命中次数。
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公开(公告)号：CN107342926A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710442603.0
申请日：2017-06-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L12/46
CPC classification number: H04L12/4645 , H04L12/4654 , H04L12/4675 , H04L12/4679
Abstract: 本发明公开了一种多业务快速匹配分发的方法。本方法为：1)在网络流量分析设备上配置各个业务规则；网络流量分析设备从接入流中提取五元组信息，根据五元组信息在规则表中查找该接入流中各业务匹配的业务规则，然后根据各业务匹配的业务规则计算一虚拟局域网标识VLAN ID；2)网络流量分析设备将该接入流中的每一业务报文携带上该虚拟局域网标识VLAN ID后转发到二级交换机上；3)二级交换机根据收到的业务报文中携带的虚拟局域网标识VLAN ID将该业务报文复制转发到一个或多个业务后端服务器；其中，二级交换机上每一虚拟局域网标识VLAN ID设置一对应的复制端口组合。本发明大大提高了系统整体的吞吐量。
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公开(公告)号：CN107342077A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710395341.7
申请日：2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G10L15/063 , G10L15/07 , G10L15/14 , G10L17/04 , G10L17/14 , G10L2015/0631 , G10L2015/0635
Abstract: 本发明涉及一种基于因子分析的说话人分段聚类方法及系统。该方法包括：1)提取训练语音的声学特征，训练高斯混合通用背景模型，进而训练总变化因子模型和高斯概率线性判别分析模型；2)对测试语音进行分段并提取语音片段的声学特征；3)依据高斯混合通用背景模型和总变化因子模型将提取的声学特征映射为总变化量因子，加载高斯概率线性判别分析模型，根据总变化量因子计算任意两语音片段之间的对数似然比得分；4)选择得分最高的两类进行合并，根据层次聚类的方法逐步迭代至收敛，最终输出说话人分段聚类结果。本发明将总变化因子的不确定性引入到高斯概率线性判别分析模型进行训练和打分，能够提升短时语音片段上的基于因子分析的系统性能。
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公开(公告)号：CN117496394A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311337406.4
申请日：2023-10-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06V20/40 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G10L25/57 , G10L25/30
Abstract: 本发明提供一种基于图像和语音多模态融合的伪造视频检测方法及装置，该方法涉及视频检测技术领域，包括：将待检测视频进行预处理，得到多个视频片段；待检测视频包括音频，每个视频片段包括音频；针对每个视频片段，分别提取视频片段的视频特征向量和视频片段中的音频的音频特征向量；基于各视频特征向量和各音频特征向量，确定待检测视频对应的总视频特征向量和总音频特征向量；基于各视频特征向量、各音频特征向量、总视频特征向量和总音频特征向量，确定待检测视频的目标检测结果；目标检测结果表示待检测视频为伪造视频或者真实视频，提升了待检测视频的目标检测结果的准确性，进而提升了对待检测视频中深度伪造内容的检测精度。
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公开(公告)号：CN117035058A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310971765.9
申请日：2023-08-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明属于联邦学习领域，提供了一种基于联邦学习模型的训练方法，包括以下步骤：S11，定义问题：确定需要解决的机器学习问题、本地数据的来源、以及参与联邦学习的设备或节点；S12，模型选择和初始化：选择相应的模型，并在所有的本地设备或节点上初始化相应的模型，并下发至所有用户端；S13，本地训练：每个本地设备或节点使用其本地数据集对初始化的模型进行训练，得到一个本地模型；S14，模型聚合：在中央服务器上聚合本地模型；本发明通过在每个本地设备或节点都可以进行本地模型的训练和更新，进一步分散计算负载，提高训练速度和效率；通过设定停止条件来控制模型更新的频率，进而避免过度拟合等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113286035B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202110529065.5
申请日：2021-05-14
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 恒安嘉新(北京)科技股份公司
Inventor： 刘发强 , 张震 , 石瑾 , 李鹏 , 刁则鸣 , 黄远 , 仇艺 , 张梦影 , 袁堂岭 , 尚程 , 阿曼太 , 梁彧 , 蔡琳 , 杨满智 , 王杰 , 田野 , 金红 , 陈晓光 , 傅强
Abstract: 本发明实施例公开了一种异常呼叫检测方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取多种类型的通话记录描述数据；根据各通话记录描述数据形成至少一个多源数据分组，多源数据分组中包括至少两种类型的通话记录描述数据；将每个多源数据分组中包括的各通话记录描述数据进行关联分析，形成与每个多源数据分组分别对应的异常呼叫检测结果。在上述技术方案中，通过对多种类型的通话记录描述数据进行关联分析，得到异常呼叫检测结果，实现了有效地对异常呼叫进行安全监管，提高了异常呼叫的检测精确度。
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公开(公告)号：CN109460460B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN201811307870.8
申请日：2018-11-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 武汉大学
IPC: G06F16/332 , G06F40/30 , G06F40/279 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种面向智能应用的领域本体构建方法，首先获取智能应用相关的多领域数据；明确并细化智能应用需求，构建面向本体的智能应用需求分析模型；定义本体中概念及其属性、各类型关系，创建实例，进行形式化编码；然后利用Jena实现基于领域本体的推理以补全缺失信息；接着运用多维量化指标评估本体的体系结构，判断是否返回以修正本体；最后评估本体对智能应用需求的支持程度，动态更新体系结构以响应应用需求的变化，直到所构建的本体能够满足应用需求。本发明采用循环式的开发结构，强调本体全生命周期内智能应用需求与跨领域本体构建的相互作用，适用于表示面向智能应用的跨领域知识关联，解决现有本体构建方法不足以支撑智能应用的问题。
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公开(公告)号：CN110895933B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201811030952.2
申请日：2018-09-05
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
Abstract: 本发明公开了一种基于空时残差神经网络的远场语音识别方法，所述方法包括：步骤1)构建并训练空时残差神经网络ST‑RES‑LSTM，该神经网络是在的空间和时间两个维度上都引入了残差结构的LSTM神经网络；步骤2)利用训练好的空时残差神经网络ST‑RES‑LSTM进行声学模型训练，并生成每一帧的分类概率；步骤3)构建语音识别解码网络，并使用步骤2)的训练好的声学模型进行维特比解码出最终识别结果。本发明的方法在LSTM网络的空间和时间两个维度都引入残差结构，既能缓解层数加深带来的梯度消失问题，又能缓解LSTM在时间维度存在的梯度消失问题，从而提高语音识别的性能。
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公开(公告)号：CN111641599B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202010394712.1
申请日：2020-05-11
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VoIP网络流量所属平台的识别方法，包括：根据流量特征从流量数据中过滤出VoIP流量，并根据五元组信息对VoIP流量进行拆分，生成新的流量文件；识别每个流量文件中的上下行流量，提取和计算上行、下行、合并流量的特征指标，并构成每个流量文件的特征向量；使用随机森林模型进行建模，构建VoIP平台识别模型，输入是由多个流量文件的特征向量构成的特征向量矩阵，输出是多个流量文件分别对应的VoIP平台标签；将待识别的多个流量文件的特征向量构成的特征向量矩阵输入至VoIP平台识别模型，并获得每个待识别的流量文件分别对应的VoIP平台标签。本发明属于信息技术领域，能有效识别加密后的VoIP流量及其平台归属。
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公开(公告)号：CN114265932A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111530106.9
申请日：2021-12-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心广东分中心 , 讯飞智元信息科技有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开一种融入深度语义关系分类的事件脉络生成方法及系统，所述方法包括如下步骤：对新闻数据集合进行分词，合并后生成词文档序列；训练主题模型，利用训练好的主题模型来完成主题的聚类，得到主题聚类结果；将所有的关键词拼接后输入到bert模型中，最终的新闻文本向量表示为所有token的向量的平均；对于每个主题下获得的所有事件进行分支确定，得到每个主题对应的分支集合，将每个分支中的事件按照时间先后顺序连接，并将分支也按照时间先后顺序连接，即按照分支中最早事件的时间先后顺序连接，最终获得事件脉络。本发明通过结合基于主题模型的文本聚类方法和基于深度语义的事件聚类方法完成事件脉络的生成过程。
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