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公开(公告)号：CN110175221A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910411018.3
申请日：2019-05-17
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 , 长安通信科技有限责任公司
Abstract: 利用词向量结合机器学习的垃圾短信识别方法，所述方法包括下列操作步骤：(1)根据短信特征对垃圾短信进行第一步识别；(2)根据关键词对垃圾短信进行第二步识别；(3)计算短信的短信文本向量，使用支持向量机的方法对垃圾短信进行第三步识别；(4)计算短信的静态词向量矩阵，利用卷积神经网络对垃圾短信进行第四步识别；(5)计算短信的每一个分词的动态词向量，利用卷积神经网络对垃圾短信进行第五步识别。本发明方法采用无监督和有监督相结合的垃圾短信识别方法，能大幅度提高垃圾短信的识别准确率。
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公开(公告)号：CN108834148A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810433168.X
申请日：2018-05-08
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 , 长安通信科技有限责任公司
CPC classification number: H04W12/12 , G06F9/45558 , H04L41/0654 , H04L41/0893 , H04M3/4365
Abstract: 一种面向5G的基于NFV的诈骗电话处置系统和方法，包含虚拟化诈骗电话处置服务器VSCS，VSCS包含有：AS-VDU装置，接收电信网发送来的呼叫消息，从策略中提取多条处置规则，然后按优先级由高到低的顺序，顺序执行每条处置规则，并控制MS-VDU装置对呼叫进行辅助检查，以识别呼叫中的主叫号码是否是非法号码，如果是，则按处置规则进行处置，将相关数据发送给管理Portal服务器；MS-VDU装置，辅助AS-VDU装置对呼叫进行检查。本发明属于通信领域，能升级面向NFV架构的诈骗电话处置系统，集NFV管理与业务管理功能于一体，从而满足未来5G方向的功能需要，实现虚拟化功能与业务管理功能的实时便捷管理。
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公开(公告)号：CN110213724A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910412262.1
申请日：2019-05-17
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 , 长安通信科技有限责任公司
Abstract: 一种伪基站运动轨迹的识别方法，包括：从数据库中提取一段时长内的所有切换事件信令，计算每个基站在一定时间周期内的切换事件指标，并识别出疑似受伪基站设备影响的异常基站，将异常基站信息保存在异常基站识别记录表中，同时构建伪基站信息表；分别计算异常基站识别记录表中每个异常基站和伪基站信息表中每个基站之间的位置距离和发现时间差，获得异常基站识别记录表中每个异常基站的轨迹编号，然后将获得轨迹编号的异常基站信息写入伪基站信息表；根据伪基站信息表中基站的位置、发现时间和轨迹编号，获得每个伪基站的运动轨迹。本发明属于信息技术领域，能通过识别受伪基站设备影响而导致信令表现异常的基站，实现伪基站运动轨迹的准确跟踪。
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公开(公告)号：CN110175221B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201910411018.3
申请日：2019-05-17
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 , 长安通信科技有限责任公司
IPC: G06F16/33 , G06F40/289 , G06N3/04
Abstract: 利用词向量结合机器学习的垃圾短信识别方法，所述方法包括下列操作步骤：(1)根据短信特征对垃圾短信进行第一步识别；(2)根据关键词对垃圾短信进行第二步识别；(3)计算短信的短信文本向量，使用支持向量机的方法对垃圾短信进行第三步识别；(4)计算短信的静态词向量矩阵，利用卷积神经网络对垃圾短信进行第四步识别；(5)计算短信的每一个分词的动态词向量，利用卷积神经网络对垃圾短信进行第五步识别。本发明方法采用无监督和有监督相结合的垃圾短信识别方法，能大幅度提高垃圾短信的识别准确率。
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公开(公告)号：CN108834148B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201810433168.X
申请日：2018-05-08
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 , 长安通信科技有限责任公司
IPC: H04W12/128 , H04M3/436 , H04L12/24 , G06F9/455
Abstract: 一种面向5G的基于NFV的诈骗电话处置系统和方法，包含虚拟化诈骗电话处置服务器VSCS，VSCS包含有：AS‑VDU装置，接收电信网发送来的呼叫消息，从策略中提取多条处置规则，然后按优先级由高到低的顺序，顺序执行每条处置规则，并控制MS‑VDU装置对呼叫进行辅助检查，以识别呼叫中的主叫号码是否是非法号码，如果是，则按处置规则进行处置，将相关数据发送给管理Portal服务器；MS‑VDU装置，辅助AS‑VDU装置对呼叫进行检查。本发明属于通信领域，能升级面向NFV架构的诈骗电话处置系统，集NFV管理与业务管理功能于一体，从而满足未来5G方向的功能需要，实现虚拟化功能与业务管理功能的实时便捷管理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110213724B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201910412262.1
申请日：2019-05-17
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 , 长安通信科技有限责任公司
Abstract: 一种伪基站运动轨迹的识别方法，包括：从数据库中提取一段时长内的所有切换事件信令，计算每个基站在一定时间周期内的切换事件指标，并识别出疑似受伪基站设备影响的异常基站，将异常基站信息保存在异常基站识别记录表中，同时构建伪基站信息表；分别计算异常基站识别记录表中每个异常基站和伪基站信息表中每个基站之间的位置距离和发现时间差，获得异常基站识别记录表中每个异常基站的轨迹编号，然后将获得轨迹编号的异常基站信息写入伪基站信息表；根据伪基站信息表中基站的位置、发现时间和轨迹编号，获得每个伪基站的运动轨迹。本发明属于信息技术领域，能通过识别受伪基站设备影响而导致信令表现异常的基站，实现伪基站运动轨迹的准确跟踪。
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公开(公告)号：CN111354347B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN201811571564.5
申请日：2018-12-21
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
IPC: G10L15/08
Abstract: 本发明提出了一种基于自适应热词权重的语音识别方法及系统，所述方法包括：生成热词网络并和静态解码网络一起加载到语音识别解码器中；将待识别的语音信号同步地在静态解码网络和热词网络上进行令牌传递，自适应地计算热词权重，并对静态解码网络上令牌的分数重新打分；输出解码结果。本发明的基于自适应热词权重的语音识别方法在一遍解码的过程中就能提升热词召回率，不影响解码的速度，并且自适应地计算热词权重既能有效地提高热词的召回率，不影响原先的解码速度，又能提高系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115238703A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210616914.5
申请日：2022-06-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种包含历史深度语义特定文本的识别方法及系统，所述一种包含历史深度语义特定文本的识别方法包括：利用历史深度语义特定文本数据进行初始处理得到历史深度语义特定文本初始数据；利用所述历史深度语义特定文本初始数据得到历史深度语义特定文本识别结果，通过大数据分析特定文本进行模型训练，并对特定内容的语义特征进行分析筛除，进而进行分类、识别及定性，提升了对于特定文本的识别准确率，避免误差的产生。
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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：CN110047509B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201910240865.8
申请日：2019-03-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明的技术方案包括一种两级子空间划分方法及装置，用于实现：采用基于模型子空间的二级匹配方法，处理过程分为两个步骤：第一步通过粗筛定位子空间，确定待检音频模型空间所属范围，第二步细匹，即在子空间内部通过精度较高的传统算法命中目标模型，即包括特征提取、聚类计算、子空间划分、中心点计算四个过程。本发明的有益效果为：实现简单，耗时较小，对于数量巨大的模型特征，其实时性足以满足业务需求，可任意调整簇数的取值，能够有效的划分子空间，并且能够较为均匀的划分到不同的子空间中，同时缩小了模型匹配范围，单次语音特征比较能够有效降低模型数量，提高了效率。
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