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公开(公告)号：CN113869041A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202010619049.0
申请日：2020-06-30
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F40/279 , G06F40/289 , G06F16/35
Abstract: 本发明实施例提供一种关键词组合提取方法、装置和电子设备，其中方法包括：确定待识别文本；对所述待识别文本进行分词，对分词结果进行循环移位，得到所述待识别文本的二维增广矩阵；基于所述待识别文本的二维增广矩阵，确定所述待识别文本的关键词组合。本发明实施例提供的方法、装置和电子设备，提取得到的关键词组合能够全面地反映待识别文本的内容特征，提高了对垃圾信息的识别准确率。
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公开(公告)号：CN110830664B
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201810920834.2
申请日：2018-08-14
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04M3/436
Abstract: 本发明实施例提供一种识别电信诈骗潜在受害用户的方法和装置。所述方法包括：获取社交簇中关键被叫的社会身份信息，以及获取社交簇中主叫的受害信息，所述社交簇包括关键被叫以及与所述关键被叫具有稳定通话关系的多个主叫；根据所述社交簇中主叫的受害信息识别所述社交簇中的潜在受害用户，根据所述社交簇中关键被叫的社会身份信息以及各社交簇之间的关系识别其他社交簇中的潜在受害用户。本发明实施例通过获取社交簇中关键被叫的社会身份信息以及主叫的受诈骗信息，能够有效识别出基于信任关系的电信诈骗潜在受害用户，进一步识别出某种诈骗类型的潜在受害用户。
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公开(公告)号：CN108154080B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201711205432.6
申请日：2017-11-27
Applicant: 北京交通大学 , 中国移动通信集团设计院有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种视频设备快速溯源的方法，该方法通过获取每个设备相机的一段视频，通过处理视频并且计算视频的相机指纹特征的方式计算出相机特征，建立数据库，每一部设备有自己独立的相机特征。同样方式计算待测视频的相机特征值，通过计算这个值与相机特征数据库中的特征值相关性来判断这个视频来自于哪部设备。本发明利用了相机指纹这种难以被修改和伪造的设备物理硬件特征在计算过程中以迭代处理，采用多种高效的识别方法实现设备高效溯源。
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公开(公告)号：CN105101399B
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201410204022.X
申请日：2014-05-14
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团公司
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明公开一种伪基站移动路线的获取方法，装置及伪基站定位方法与装置，用于对伪基站进行跟踪和定位。该伪基站移动路线的获取方法包括：根据客户投诉记录获取伪基站所在的第一区域；对所述第一区域中出现过伪基站的小区进行周期性的信令监控，得到一监控结果；根据所述监控结果中由所述伪基站工作所产生的信令波动的时间与地点获取所述伪基站的移动路线。采用本发明的技术方案，可以描绘出伪基站的历史行进路线，并根据历史路线对未来行进路线进行了初步预测，避免了投放大量人力去跟踪伪基站的情况，同时提高了定位和追踪的精准性。
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公开(公告)号：CN108154080A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711205432.6
申请日：2017-11-27
Applicant: 北京交通大学 , 中国移动通信集团设计院有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种视频设备快速溯源的方法，该方法通过获取每个设备相机的一段视频，通过处理视频并且计算视频的相机指纹特征的方式计算出相机特征，建立数据库，每一部设备有自己独立的相机特征。同样方式计算待测视频的相机特征值，通过计算这个值与相机特征数据库中的特征值相关性来判断这个视频来自于哪部设备。本发明利用了相机指纹这种难以被修改和伪造的设备物理硬件特征在计算过程中以迭代处理，采用多种高效的识别方法实现设备高效溯源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105975478A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610218382.4
申请日：2016-04-09
Applicant: 北京交通大学 , 中国移动通信集团设计院有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于词向量分析的网络文章所属事件的检测方法和装置。该方法主要包括：建立典型训练集；对典型训练集中的每一条网络文章样本进行分词，去无用词预处理，得到规范化的网络文章样本文本；将每一条规范化的网络文章样本文本分别用word2vec算法和LDA算法提取特征，得到每一条网络文章样本文对应的多维词向量；将每一条网络文章样本文本对应的多维词向量和事件标签输入到随机森林算法，该随机森林算法输出事件的分类模型，利用所述事件的分类模型对待识别的网络文章文本进行识别，判断出所述待识别的网络文章文本所属的事件。本发明实施例充分利用了网络文本样本的信息，提高了网络文本样本所属事件分类的准确度。
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公开(公告)号：CN101304381B
公开(公告)日：2011-08-31
申请号：CN200810116125.5
申请日：2008-07-03
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种P2P(Peer to Peer)网络中文件传输的方法，该方法为：源对等节点从P2P网络中选择一个或多个与目的对等节点之间在P2P层存在可达路径的转发对等节点，并将文件的数据发送给所述一个或多个转发对等节点；所述源对等节点以及所述一个或多个转发对等节点向所述目的对等节点并行发送所述文件的数据。本发明实施例还公开了P2P网络中文件传输的系统及装置。采用本发明，能够大大提高P2P网络中文件传输的吞吐率、可靠性和稳定性。
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公开(公告)号：CN119109617A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411061778.3
申请日：2024-08-05
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 陈桂桢 , 陈祖泉 , 陈希 , 侯晓琳 , 杜刚 , 陈燕雷 , 杜雪涛 , 张晨 , 张高山 , 秦本源 , 雷涛 , 赵延毫 , 李岩 , 周顶 , 陈凡 , 于少中 , 于雷 , 王奕夫 , 刘胜兰 , 夏雪玲
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请提供一种加密流量数据分类模型的训练方法及加密流量数据的分类方法。该加密流量数据分类模型的训练方法通过数据增广器，对未标注的第一加密流量数据样本进行多次扰动处理，生成多个增广数据样本，各增广数据样本与第一加密流量数据样本之间的差异程度小于预设阈值；通过伪标签生成器，根据多个增广数据样本，确定伪标签数据样本；将已标注的第二加密流量数据样本以及伪标签数据样本作为训练数据，输入至初始加密流量数据分类模型中，得到初始加密流量数据分类模型输出的预测分类结果；根据训练数据对应的实际分类结果以及预测分类结果，更新初始加密流量数据分类模型的模型参数，得到训练好的加密流量数据分类模型。能够改善模型泛化能力。
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公开(公告)号：CN118802314A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410650660.8
申请日：2024-05-24
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/14 , H04L41/142
Abstract: 本公开涉及网络通信技术领域，尤其是涉及一种异常网络功能的检测模型训练方法和检测方法、装置、电子设备和计算机程序产品。所述检测模型训练方法包括：基于多个NF中每一个的时间相关特征序列，为所述多个NF中的每一个NF构造训练特征集；基于所述训练特征集和初始检测模型，对所述多个NF中的每一个NF训练得到对应的本地NF检测模型；其中，所述本地NF检测模型对于所述时间相关特征序列生成的重构序列与所述时间相关特征序列的重构误差满足预定条件。本公开提升了模型训练准确性、训练效率和数据安全性，提高了系统的响应能力和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118802282A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410267180.3
申请日：2024-03-08
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 陈祖泉 , 林华生 , 牟艳琳 , 杜雪涛 , 张晨 , 陈燕雷 , 杜刚 , 常玲 , 罗君 , 顾佳林 , 赵蓓 , 裴明煜 , 薛姗 , 闫鑫 , 于少中 , 刘胜兰 , 王奕夫 , 陈凡
IPC: H04L9/40 , G06F18/2413 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供一种恶意网站识别方法和装置，属于网络安全技术领域，所述方法包括：获取网络流量对应的URL字符串、网络流量特征和人工URL特征；将网络流量特征和人工URL特征进行拼接得到拼接人工特征，将URL字符串转化为向量；将拼接人工特征和向量输入恶意网站识别模型中，得到模型输出的恶意网站识别结果。上述方法结合了URL字符串中的特征、基于先验知识构建的人工URL特征以及网络流量特征，避免了单纯使用bert等模型来处理URL特征进行恶意网站识别带来的领域间的迁移问题，以及需要大量有标注数据进行模型微调的问题，有助于提高模型的可解释性。通过将网络流量特征纳入考量，提高了恶意网站识别的准确性。
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