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公开(公告)号：CN113765556A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111134795.1
申请日：2021-09-27
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： H04B7/0456 , H04B7/0413 , H04B17/318 , H04L5/00 , H04L25/02 , H04W12/00
摘要： 本公开提供一种数据传输方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：接收合法用户发送的导频信号；根据所述导频信号进行信道估计，获得信道状态信息；对所述信道状态信息进行混合预编码，获得混合预编码矩阵；基于零空间的人工辅助噪声序列对所述信道状态信息进行预编码，获得人工噪声预编码矩阵；使用所述混合预编码矩阵和所述人工噪声预编码矩阵进行数据传输。该方法可以保证基站与合法用户间数据的安全传输。
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公开(公告)号：CN111858925A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010501138.5
申请日：2020-06-04
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： G06F16/35 , G06F16/335 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06Q30/00 , G06Q50/32
摘要： 本发明公开了电信网络诈骗事件的剧本提取方法、装置、电子设备以及存储介质。该方法包括：获取已知主题类别的电信网络诈骗事件文本；对文本进行分句操作；提取文本中各单句的关键词；利用预先建立的BERT模型提取已知主题类别的电信网络诈骗事件文本中各单句的关键词向量；基于任意两个具有相邻句序的单句的关键词向量的均值向量之间的空间距离，对两个具有相邻句序的单句进行剧情阶段的划分；获取各阶段所包含的单句的关键词作为所属的主题类别下电信网络诈骗事件中各阶段的情节特征的表示。本发明实现了对于电信网络诈骗事件剧情阶段的划分，提取出有助于识别电信网络诈骗事件的特征，从而达到精准提取电信网络诈骗事件剧本的目的。
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公开(公告)号：CN111625661A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010408234.5
申请日：2020-05-14
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： G06F16/45 , G06F16/483 , H04N21/845 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明实施例公开了一种音视频片段分类方法及装置，所述方法包括：基于待分类音视频片段的视频帧序列提取目标视频帧，基于待分类音视频片段的音频帧序列提取目标音频帧；基于目标视频帧/目标音频帧的第一出现时刻/第二出现时刻及预设子片段时长确定第一音视频子片段/第二音视频子片段；基于第一音视频子片段/第二音视频子片段提取第一视频分量特征和第一音频分量特征/第二视频分量特征和第二音频分量特征；通过预设音视频分类模型基于第一视频分量特征、第一音频分量特征、第二视频分量特征和第二音频分量特征确定待分类音视频片段的音视频分类结果。采用本发明可以提高音视频分类效率，提高音视频分类的鲁棒性和准确率。
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公开(公告)号：CN111858925B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202010501138.5
申请日：2020-06-04
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： G06F16/35 , G06F16/335 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06Q30/018 , G06Q50/32
摘要： 本发明公开了电信网络诈骗事件的剧本提取方法、装置、电子设备以及存储介质。该方法包括：获取已知主题类别的电信网络诈骗事件文本；对文本进行分句操作；提取文本中各单句的关键词；利用预先建立的BERT模型提取已知主题类别的电信网络诈骗事件文本中各单句的关键词向量；基于任意两个具有相邻句序的单句的关键词向量的均值向量之间的空间距离，对两个具有相邻句序的单句进行剧情阶段的划分；获取各阶段所包含的单句的关键词作为所属的主题类别下电信网络诈骗事件中各阶段的情节特征的表示。本发明实现了对于电信网络诈骗事件剧情阶段的划分，提取出有助于识别电信网络诈骗事件的特征，从而达到精准提取电信网络诈骗事件剧本的目的。
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公开(公告)号：CN111669757B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202010542362.9
申请日：2020-06-15
申请人： 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
IPC分类号： H04W12/12 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/04
摘要： 一种基于通话文本词向量的终端诈骗电话识别方法，包括：用户在终端App中标记来话，当标记为诈骗类别时，经用户授权同意后转化为文本，由用户检视和脱敏，并在用户授权后上传服务器保存为文本样本；对文本样本进行分词和词性标注，获得分词的句法依存标签和词组合向量，再将词组合向量、词性标注和句法依存标签拼合构成分词的内容向量，计算分词所属的情景要素标签，以获得文本样本的语义向量；构建诈骗分类识别模型，使用服务器中文本样本作为训练样本，然后将训练好的模型从服务器端推送给App；App接收新的待识别通话后，根据模型获得其所属的涉诈类别，并提示用户。本发明属于信息技术领域，能基于通话文本准确识别诈骗电话。
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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
申请人： 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
摘要： 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：CN111669757A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010542362.9
申请日：2020-06-15
申请人： 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
IPC分类号： H04W12/12 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/04
摘要： 一种基于通话文本词向量的终端诈骗电话识别方法，包括：用户在终端App中标记来话，当标记为诈骗类别时，经用户授权同意后转化为文本，由用户检视和脱敏，并在用户授权后上传服务器保存为文本样本；对文本样本进行分词和词性标注，获得分词的句法依存标签和词组合向量，再将词组合向量、词性标注和句法依存标签拼合构成分词的内容向量，计算分词所属的情景要素标签，以获得文本样本的语义向量；构建诈骗分类识别模型，使用服务器中文本样本作为训练样本，然后将训练好的模型从服务器端推送给App；App接收新的待识别通话后，根据模型获得其所属的涉诈类别，并提示用户。本发明属于信息技术领域，能基于通话文本准确识别诈骗电话。
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公开(公告)号：CN117711393A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311695998.7
申请日：2023-12-11
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心
摘要： 本发明涉及语音识别技术领域，提供一种语音对抗样本的防御方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取原始语音指令对应的原始识别结果和降噪后的识别结果；在确定原始识别结果与降噪后的识别结果不相同的情况下，根据白噪声异常度和预设的异常度阈值，确定降噪后的识别结果对应的第一指令是否为语音对抗样本；白噪声异常度用于表征输入原始语音指令至语音识别模型时原始语音指令和所处的环境的环境噪声的相关程度；在第一指令为语音对抗样本的情况下，将第一指令进行作废。本发明提升了语音对抗样本的防御效果。
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公开(公告)号：CN115525758A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202210628092.2
申请日：2022-06-06
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心
摘要： 本发明涉及一种基于SVM的特定文本大数据分析方法及系统，所述一种基于SVM的特定文本大数据分析方法包括：利用历史特定文本大数据得到历史特定文本大数据特征；利用所述历史特定文本大数据特征获取历史特定文本大数据分析结果，采用SVM的大数据分析系统的技术，全面提高特定文本的分类的准确性和覆盖率，通过在海量数据中实现对特定内容的精准分类，大大提高了特定内容分类的及时性和准确性，从而提高了系统层面对特定内容处理的流转环节，大大提高了应用系统的处理能力。
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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
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： G06F40/30 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06N20/00
摘要： 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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