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公开(公告)号:CN110942783B
公开(公告)日:2022-06-17
申请号:CN201910978660.X
申请日:2019-10-15
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: 本发明涉及一种基于音频多级聚类的群呼型骚扰电话分类方法,该方法包括:S100,将包括有多个音频数据的音频池划分为多个等同分组,将每个分组依次进行特征提取及特征对比,进而执行聚类分析,得到音频聚类;S200,将音频进行语音转写,将语音转写的文本进行关键词库检索对比,得到关键词对比结果;S300,将音频聚类执行音频库检索对比,得到音频聚类结果;S400,对所述关键词对比结果及音频聚类结果进行合并分析,得到自动分类的群呼型骚扰电话。本发明的有益效果为:能够有效检测和发现群呼型骚扰电话;结合关键词、文本转写等手段,对骚扰电话实现了自动分类,节省了人工成本,提高了效率。
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公开(公告)号:CN109920406B
公开(公告)日:2021-12-03
申请号:CN201910245435.5
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基于可变起始位置的动态语音识别方法及系统,用于实现:实时加载输入的语音流信号,对语音信号进行预处理;对语音信号进行特征提取,获取语音信号中的特征;根据语音信号中的特征调用语音模型信息库的多个模型对语音信号进行逐帧模式匹配。本发明的有益效果为:本发明的有益效果为容易理解,实现简单,当前语音模型匹配选取长度较为合理,经过算法改进后,减少了语音模型匹配次数,语音识别效率比之前的算法提高了30%的效率。
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公开(公告)号:CN109920406A
公开(公告)日:2019-06-21
申请号:CN201910245435.5
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基于可变起始位置的动态语音识别方法及系统,用于实现:实时加载输入的语音流信号,对语音信号进行预处理;对语音信号进行特征提取,获取语音信号中的特征;根据语音信号中的特征调用语音模型信息库的多个模型对语音信号进行逐帧模式匹配。本发明的有益效果为:本发明的有益效果为容易理解,实现简单,当前语音模型匹配选取长度较为合理,经过算法改进后,减少了语音模型匹配次数,语音识别效率比之前的算法提高了30%的效率。
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公开(公告)号:CN111862970A
公开(公告)日:2020-10-30
申请号:CN202010505265.2
申请日:2020-06-05
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种基于智能语音机器人的虚假宣传治理应用方法及装置,包括:对接入的信令及媒体数据进行语音分析,得到实时媒体流和/或文字数据;智能语音机器人根据实时媒体流及文字数据进行语义理解和意图判断,根据所述语义理解和意图判断生成对应的回复语句,进而生成相应的通话媒体数据,将通话媒体数据发送至主叫;记录每次虚假呼叫档案信息,用于在后续的呼叫识别时,将虚假呼叫档案信息作为对应的应用场景。本发明的有益效果为:引入智能语音机器人进行语音互动,可有效占用虚假宣传源头的通话时间,间接的减少了受害人等接通次数;对虚假宣传源头进行干扰,降低其诈骗成功率。
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公开(公告)号:CN110942783A
公开(公告)日:2020-03-31
申请号:CN201910978660.X
申请日:2019-10-15
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: 本发明涉及一种基于音频多级聚类的群呼型骚扰电话分类方法,该方法包括:S100,将包括有多个音频数据的音频池划分为多个等同分组,将每个分组依次进行特征提取及特征对比,进而执行聚类分析,得到音频聚类;S200,将音频进行语音转写,将语音转写的文本进行关键词库检索对比,得到关键词对比结果;S300,将音频聚类执行音频库检索对比,得到音频聚类结果;S400,对所述关键词对比结果及音频聚类结果进行合并分析,得到自动分类的群呼型骚扰电话。本发明的有益效果为:能够有效检测和发现群呼型骚扰电话;结合关键词、文本转写等手段,对骚扰电话实现了自动分类,节省了人工成本,提高了效率。
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公开(公告)号:CN115914056B
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202110914688.4
申请日:2021-08-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L43/50 , H04L65/1104 , H04L67/02 , H04L67/141
Abstract: 本申请提供一种网络电话服务端的识别方法及装置、系统、电子设备,该方法包括:获取SIP流量,对SIP流量进行分析,获得目的IP信息;根据目的IP信息,对目标服务端的通信端口进行扫描,查找开放服务的目标端口;与开放服务的目标端口建立连接,并向开放服务的目标端口发送HTTP报文;根据HTTP报文的响应消息,确定目标服务端是否为网络电话服务端。由此可以高效地过滤出网络中大部分的VoIP运营平台信息,比传统的被动解析方式需要的资源更少且更加灵活,比传统的主动方式更加高效、目的性更强。在消耗少量资源的情况下,可以高效的进行定向分析,大大提高整体分析的高效性。
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公开(公告)号:CN117496394A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311337406.4
申请日:2023-10-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06V20/40 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G10L25/57 , G10L25/30
Abstract: 本发明提供一种基于图像和语音多模态融合的伪造视频检测方法及装置,该方法涉及视频检测技术领域,包括:将待检测视频进行预处理,得到多个视频片段;待检测视频包括音频,每个视频片段包括音频;针对每个视频片段,分别提取视频片段的视频特征向量和视频片段中的音频的音频特征向量;基于各视频特征向量和各音频特征向量,确定待检测视频对应的总视频特征向量和总音频特征向量;基于各视频特征向量、各音频特征向量、总视频特征向量和总音频特征向量,确定待检测视频的目标检测结果;目标检测结果表示待检测视频为伪造视频或者真实视频,提升了待检测视频的目标检测结果的准确性,进而提升了对待检测视频中深度伪造内容的检测精度。
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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
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/335 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06Q30/018 , G06Q50/32
Abstract: 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:CN114915650B
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202210430295.0
申请日:2022-04-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L67/14 , H04L65/1104 , H04L65/65
Abstract: 本发明公开一种基于网元信息聚合的VoIP服务观测视角的判定方法及系统,涉及互联网语音传输服务领域,通过在单一观测点下对被动流量中VoIP网元信息进行聚合分析,进而判断其服务观测位置,可在全局观测点下提供各VoIP服务网元的相关信息,并为全局VoIP会话链路还原提供有效参考。
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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
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
Abstract: 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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