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公开(公告)号：CN117632041A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410102237.4
申请日：2024-01-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心天津分中心 , 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 南开大学
Inventor： 贾云刚 , 刘健 , 刘铭 , 许光全 , 闫莉莉 , 李鹏霄 , 光炫 , 贺欣 , 朱佳伟 , 李晓华 , 赵志云 , 井雅琪 , 吕东 , 马宏远 , 张震 , 段东圣 , 高一骄 , 刘秀龙 , 孙捷 , 孙海亮
IPC: G06F3/06 , G06F11/10 , H04L67/1097
Abstract: 本发明提供一种基于再生码的分布式存储方法、装置和电子设备，属于分布式存储技术领域。该方法包括：获取待存储的原始数据，确定原始数据对应的原始数据向量；确定分布式存储系统中各系统节点的编码矩阵以及分布式存储系统中各校验节点的编码矩阵；基于各系统节点的编码矩阵和原始数据向量分别确定各系统节点存储的第一再生码数据向量；基于各校验节点的编码矩阵和原始数据向量分别确定各校验节点存储的第二再生码数据向量。将第一再生码数据向量发送至对应的系统节点进行存储，将第二再生码数据向量发送至对应的校验节点进行存储。本方案通过以向量为单位进行存储，通信过程中是对每个单位向量整体进行编解码，节约了计算资源。
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公开(公告)号：CN117574412B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410060420.2
申请日：2024-01-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心天津分中心 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor： 贾云刚 , 王建礼 , 刘铭 , 许光全 , 李鹏霄 , 崔婧怡 , 刘健 , 段东圣 , 井雅琪 , 赵曦滨 , 赵志云 , 赵淳璐 , 贺欣 , 马宏远 , 张震 , 高一骄 , 武南南 , 孙捷 , 孙海亮 , 刘秀龙
Abstract: 本申请实施例提供一种多方隐私求交方法、装置和电子设备，涉及数据处理技术领域，应用于目标参与方，多个参与方包括目标参与方和其他参与方，该方法包括：依次接收其他参与方发送的多个隐私信息，各隐私信息包括其他参与方的签名信息和第一哈希表数据片段；基于多个隐私信息中的签名信息，对其他参与方的身份进行验证；在其他参与方的身份验证通过的情况下，基于多个第一哈希表数据片段和目标参与方的哈希表数据，确定其他参与方和目标参与方之间的隐私求交结果。这样在计算多个参与方的隐私求交结果时，可以有效地实现隐私求交结果的计算效率和参与方之间的通信效率的平衡。
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公开(公告)号：CN117574412A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410060420.2
申请日：2024-01-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心天津分中心 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor： 贾云刚 , 王建礼 , 刘铭 , 许光全 , 李鹏霄 , 崔婧怡 , 刘健 , 段东圣 , 井雅琪 , 赵曦滨 , 赵志云 , 赵淳璐 , 贺欣 , 马宏远 , 张震 , 高一骄 , 武南南 , 孙捷 , 孙海亮 , 刘秀龙
Abstract: 本申请实施例提供一种多方隐私求交方法、装置和电子设备，涉及数据处理技术领域，应用于目标参与方，多个参与方包括目标参与方和其他参与方，该方法包括：依次接收其他参与方发送的多个隐私信息，各隐私信息包括其他参与方的签名信息和第一哈希表数据片段；基于多个隐私信息中的签名信息，对其他参与方的身份进行验证；在其他参与方的身份验证通过的情况下，基于多个第一哈希表数据片段和目标参与方的哈希表数据，确定其他参与方和目标参与方之间的隐私求交结果。这样在计算多个参与方的隐私求交结果时，可以有效地实现隐私求交结果的计算效率和参与方之间的通信效率的平衡。
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公开(公告)号：CN116825137A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310802442.7
申请日：2023-07-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心天津分中心
Abstract: 本发明属于深度合成音频检测领域技术领域，特别涉及一种基于多粒度注意力机制的深度合成音频检测方法和装置，其中，深度合成音频检测方法包括以下步骤：获取待检测音频；对待检测音频进行预处理，得到对应的频谱图；对频谱图进行多粒度特征提取，得到不同时间尺度的中间特征；对不同时间尺度的中间特征采用多粒度注意力机制进行特征融合，得到多粒度特征；将多粒度特征输入预训练好的深度合成音频检测模型中，输出对应的预测结果。本发明提供的深度合成音频检测方法多粒度注意力机制，结合深度学习技术，充分利用音频信号的时频特征，提高对不同时序的关注能力，从而提高音频检测的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111737318B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202010585668.2
申请日：2020-06-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心浙江分中心
IPC: G06F16/2458 , G06F16/2457
Abstract: 本发明提供一种网络诈骗易感人群筛选方法，包括：提取高危用户的社会属性数据；根据高危用户的社会属性进行分段，统计每个属性分段的访问诈骗网站人数；根据高危用户在各个属性分段的数量分布，为每个属性分段分配不同的权重，形成权重集合；计算所有高危用户的权重的加权平均值，取加权平均值最小的用户作为筛选阈值；使用权重集合与筛选阈值建立初始模型。由于容易受害的群体往往集中在部分人群，针对这些人群重点宣传，可以起到事半功倍的效果，因此通过本发明可以准确、迅速的对诈骗网站的访问数据分析筛选，挖掘出网络诈骗易受害人群，从而提高防网络诈骗宣传的效率，针对易被骗人群重点宣传，有效降低诈骗率，降低宣传成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116778910A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310505872.2
申请日：2023-05-06
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: G10L15/02 , G10L15/06 , G10L15/16 , G10L15/28 , G06F18/2135 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种语音检测方法，包括：获取目标语音，将所述目标语音进行预处理，所述预处理包括预加重、分帧及加窗；确定所述预处理后目标语音的第一声道特征、第一声源波特征和多种第一相关特征；基于所述第一声道特征、第一声源波特征和多种第一相关特征确定所述第一主成分特征；将所述第一主成分特征输入训练好的分类器，输出分类的结果，所述分类结果为伪造语音，或自然语音。本申请利用伪造语音在基频处留下的痕迹信息，利用伪造语音与自然语音在声源和声道特征上的差异以实现伪造语音检测。使用主成分分析的方法分别对声源和声道特征进行筛选，选取具有较高相关性的主成分作为特征，减少特征维度和冗余特征，提高模型的泛化能力和效率。
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公开(公告)号：CN111625661B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202010408234.5
申请日：2020-05-14
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/45 , G06F16/483 , H04N21/845 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 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：CN116129913A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211490461.2
申请日：2022-11-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于频带选择的伪造语音检测方法。所述方法包括，获取目标语音信号，将目标语音信号进行变换，获得语谱图特征；对所述语谱图特征进行频带切分，获得低频子带特征和高频子带特征；使用低频子带特征训练语音合成伪造语音检测模型；使用高频子带特征训练录音回放伪造语音检测模型；然后将低频子带特征输入语音合成伪造语音检测模型；以及将交叉匹配的高、低频子带特征输入录音回放伪造语音检测模型，获得最终的语音检测结果。在本发明实施例中，实现了提升神经网络伪造语音检测系统在数据集不匹配等情况下的鲁棒性，以及通过子带选择减小了特征大小，降低了伪造语音检测的参数量和计算量。
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公开(公告)号：CN115759043A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211434726.7
申请日：2022-11-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/211 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及一种文档级敏感信息检测模型训练及预测方法，所述训练方法包括：获取训练样本集；使用上下文编码器对所述文档中的每个句子进行编码，得到句子中每个单词的上下文表示，根据所述句子中最短依赖路径上的关系和所述上下文语义的关联强度，生成文档级实体注意力权重图；将所述注意力权重图输入到图卷积神经网络中，得到文档级跨句语义结构，根据所述文档级跨句语义结构，更新所述注意力权重图；将更新后的注意力权重图输入到分类器中，得到分类分数；根据所述分类分数与所述标签计算损失值，根据所述损失值对所述上下文编码器、图卷积神经网络和分类器进行训练，得到训练完成的模型。
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公开(公告)号：CN115083422B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210859678.X
申请日：2022-07-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本公开涉及一种语音溯源取证方法及装置、设备及存储介质，所述方法包括：本提取待测试语音的至少两种不同的声学特征；对提取的待测试语音的至少两种不同的声学特征进行融合，得到第一融合声学特征；基于预先训练的语音溯源取证模型，从所述第一融合声学特征中提取帧级别的算法指纹特征，对帧级别的算法指纹特征进行池化平均，根据池化平均得到的特征加权平均向量和加权标准差向量计算段级别的算法指纹特征，以基于段级别的算法指纹特征预测出待测试语音的生成算法；将预测出的待测试语音的生成算法作为语音溯源取证结果，通过提取算法指纹，不仅可以判断音频的真实性，而且可以进一步溯源取证，得到虚假音频的生成来源。
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