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公开(公告)号：CN109902202A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910015462.3
申请日：2019-01-08
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
摘要： 本发明提供一种视频分类方法及装置，用以解决相关技术中基于显著性引导的分类模型的分类性能较低的问题。该方法包括：提取待分类视频的关键帧；将所述关键帧输入预先根据训练集训练得到的双路神经网络模型，得到所述视频的分类结果以及所述视频的显著图，所述训练集中包括按照视频类型进行分类的视频以及视频显著图，所述双路神经网络模型包括一路用于对所述视频进行分类的第一子神经网络以及一路用于确定所述视频的显著图的第二子神经网络；将得到的所述显著图中置信度高于第一阈值的显著图加入所述训练集；使用所述训练集中的视频显著图重新训练所述第二子神经网络，得到更新后的双路神经网络模型。本发明有效提高了视频分类的性能。
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公开(公告)号：CN109902202B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201910015462.3
申请日：2019-01-08
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
摘要： 本发明提供一种视频分类方法及装置，用以解决相关技术中基于显著性引导的分类模型的分类性能较低的问题。该方法包括：提取待分类视频的关键帧；将所述关键帧输入预先根据训练集训练得到的双路神经网络模型，得到所述视频的分类结果以及所述视频的显著图，所述训练集中包括按照视频类型进行分类的视频以及视频显著图，所述双路神经网络模型包括一路用于对所述视频进行分类的第一子神经网络以及一路用于确定所述视频的显著图的第二子神经网络；将得到的所述显著图中置信度高于第一阈值的显著图加入所述训练集；使用所述训练集中的视频显著图重新训练所述第二子神经网络，得到更新后的双路神经网络模型。本发明有效提高了视频分类的性能。
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公开(公告)号：CN114398602B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202210028568.9
申请日：2022-01-11
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 信联科技(南京)有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于边缘计算的物联网终端身份认证方法，针对“云‑边‑端”一体化物联网架构，提出基于SM9标识的密钥管理方法，解决海量物联网终端的密钥分发和管理问题，并在PKI支撑下，设计适用于边缘计算环境的一体化物联网身份认证方案，实现了边缘计算环境下大规模物联网终端的高效接入认证、以及跨域认证，包括边缘设备终端和云中心终端之间双向认证方法、边缘设备终端间双向认证及信任列表建立方法、物联网终端接入认证方法、物联网终端跨域认证，有效提高了一体化物联网架构下认证的安全性。
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公开(公告)号：CN108052535B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201711132235.6
申请日：2017-11-15
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
IPC分类号： G06F16/583 , G06K9/62
摘要： 本发明涉及一种基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统，包括：根据层次聚类算法对包含视觉特征的数据集进行层次聚类以获得聚类树，并根据聚类阈值确定该聚类树中各类别的聚类中心；根据该处理器个数和该聚类中心的个数，建立该聚类中心到各处理器的映射，以在各处理器的本地内存中建立哈希表；根据用户输入的查询数据与各聚类中心的距离，选择多个聚类中心所对应的哈希表作为待查表项；在每个待查表项上计算查询数据的哈希值，选择与查询数据哈希值相同的数据作为查询结果的候选点，通过计算该候选点与该查询数据之间的距离，对该候选点进行筛选得到查询结果。由此本发明可显著地提高查询效率，应对千万规模的数据检索。
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公开(公告)号：CN112202783A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011061288.5
申请日：2020-09-30
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 信联科技(南京)有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于自适应深度学习的5G网络异常检测方法及系统，针对已有网络异常检测方案进行实质性扩展，应用深度学习识别技术，构建两阶段分级检测技术，先通过分设于各个无线电接入网基础设施中的异常症状检测模块，在满足5G网络速率的情况下，针对网络流量进行检测，发现异常流量，并构建症状包；然后通过向网络异常检测模块进行上传，由网络异常检测模块针对症状包进行症状分析诊断，之后经过一系列措施获得诊断结果的操作动作，针对相应无线电接入网的资源与功能进行优化，使其具有管理流量波动的自适应能力，能够在必要时实现更多计算资源的调配部署，能够高效实现5G网络的异常流量检测，保证5G网络环境下的安全工作。
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公开(公告)号：CN106294333B
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201510236634.1
申请日：2015-05-11
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/953
摘要： 本发明提供一种微博突发话题检测方法及装置，用以解决目前微博突发话题难以识别的问题，该方法包括，提取指定的微博数据集合中的特征项，特征项为包含具体语义的语言单元；确定特征项在微博数据集合的文本中的流通度以及特征项当前的热度；以流通度为质量参数项，以热度为位置参数项对特征项进行动力学建模，得到特征项的当前能量和加速度；在得到的能量以及加速度分别大于第一预设值以及第二预设值时，检测突发特征项；根据检测到的突发特征项在同一条微博中同时出现的情况计算突发特征项之间的互信息；当互信息大于第三阈值时，对突发特征项进行合并，得到突发话题，该方案能够提高微博突发话题检测的准确率。
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公开(公告)号：CN110120230A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910015466.1
申请日：2019-01-08
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 哈尔滨工业大学
摘要： 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：CN109741731A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910015434.1
申请日：2019-01-08
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 清华大学
摘要： 本发明提供一种语种训练数据获得方法及装置，用以解决相关技术中语种训练数据质量较低的问题。该方法包括：训练用于识别各种语种的语种识别模型；使用各语种识别模型识别数据集中的第二音频数据，获得与各语种识别模型对应的得分；确定第二音频数据对应的识别语种；计算数据集中各条第二音频数据的得分信息熵；将所述数据集中，得分信息熵满足第一预设条件且实际语种与识别语种一致的第二音频数据的集合作为训练数据集，训练数据集中的第二音频数据用于训练所述语种识别模型，返回执行所述使用训练数据训练用于识别语种的各语种识别模型的步骤，直至获得的所述训练数据集中的音频数据的数量满足第二预设条件。本发明提高了语种训练数据的质量。
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公开(公告)号：CN108737290A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810449191.8
申请日：2018-05-11
申请人： 南开大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： H04L12/851
摘要： 本发明针对于非加密流量提出了一种移动应用流量识别方法。方法结合向量空间映射与随机森林分类器，包括预处理阶段，用于将流量负载进行预处理；随机森林分类器建模阶段，将流量负载映射到向量空间，利用流量训练集合建立随机森林模型；分类阶段，待识别流量通过随机森林模型分类。常见的非加密流量识别方法，局限于寻找固定长度或可变长度的特征字符串，为此花费了巨大的精力。本发明引入自然语言处理领域的方法。将非加密负载转化为向量，克服了寻找特征字符时间复杂度大的特点。本发明可以用于非加密流量的应用类型识别，具有较高的识别准确度。
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公开(公告)号：CN108650194A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810454425.8
申请日：2018-05-14
申请人： 南开大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： H04L12/851 , G06K9/62
摘要： 本发明提出了基于K_means和KNN融合算法的网络流量分类方法。该方法的框架是针对每个应用协议构建一个二分类器，由决策规则将所有分类器的输出整合为最终输出。算法上融合了无监督的K_means算法和有监督的KNN算法，此外，该方法还提出了基于K_means迭代的特征选择算法，目的是选出高分离度的特征，以节省时间、空间和提高分类效果。实验结果表明，在真实流量数据上，本发明对流量识别的准确率和召回率可达90％以上，相比现有典型的流量分类方法效果更好；本发明还可识别出未登录流量，与典型的分类方法相比在功能上有了扩展。
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