专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于数字签名和数字水印的数据溯源方法-CN201910090802.9有效
  • 田有亮;杨科迪;王缵 - 贵州大学
  • 2019-01-30 - 2023-08-15 - G06F21/16
  • 本发明公开了一种基于数字签名和数字水印的数据溯源方法,它包括以下步骤:步骤一:文件操作监听;步骤二:数字签名及认证,本步骤是通过基于身份的数字签名算法实现,在数据流转过程中完成签名及认证;步骤三:数字水印嵌入及提取,借助基于字符颜色的文本水印算法实现,将签名信息作为水印信息嵌入到版权文档中。以基于身份的数字签名作水印信息,实现数据流转过程中身份信息的不可伪造和不可抵赖;以基于字符颜色的文本数字水印算法作嵌入方式,实现水印信息的快速嵌入和盲提取。在数据流转过程中,对文档嵌入基于身份的数字签名水印信息,形成“溯源链”,需要溯源时,只需反向查询流转路径,便可追溯到数据源头,取得了很好的效果。
  • 一种基于数字签名数字水印数据溯源方法
  • [发明专利]一种隐私保护联邦学习方法、系统及设备-CN202310280258.0在审
  • 田有亮;袁政;周洲;王帅;李沓;杨科迪 - 贵州大学
  • 2023-03-22 - 2023-08-01 - G06N20/20
  • 本申请公开了一种隐私保护联邦学习方法、系统及设备,使用双服务器双陷门同态加密方案,可以在密文环境下计算出两种余弦相似度来作为客户端的置信度,置信度越低,代表该客户端越可能是发起投毒攻击的用户,进而丢弃该类客户端上传的梯度,有效抵御投毒攻击;同时,由于服务器接触到的都是密文数据,因此无法侵害客户端的隐私,能够有效抵御隐私推断攻击,解决了当半诚实服务器接收到用户传来的梯度时,可能会去猜测其的隐私信息,导致隐私泄露,以及由于联邦学习的特殊性,因此服务器是无法根据数据集来判断用户是否发起了投毒攻击,从而使得聚合的模型有缺陷或者精度无法提升的技术问题。
  • 一种隐私保护联邦学习方法系统设备
  • [发明专利]一种瓶装酒流转溯源方法和系统-CN202110506414.1有效
  • 田有亮;向阿新;杨科迪;何雨 - 贵州大学
  • 2021-05-10 - 2023-07-07 - G06Q30/018
  • 本申请实施例公开了一种瓶装酒流转溯源方法和系统,该方法应用于瓶装酒流转溯源系统,系统包括由酒厂节点群、申诉节点群和销售节点群组成的酒溯源联盟;酒厂、监管机构和销售机构上传位置信息至酒溯源联盟,经过共识算法上链完成注册,然后通过在瓶装酒的生产阶段、销售阶段和申诉阶段分别采用目前应用广泛的NFC移动设备、RFID标签和区块链技术,结合节点位置信息及加密算法保证对溯源信息上链过程中的实时性、正确性和保密性,解决了酒类溯源困难、难以进行防伪安全追溯问题。
  • 一种瓶装流转溯源方法系统
  • [发明专利]一种基于三权分离的数据交易确权方法-CN202211135244.1在审
  • 田有亮;王朝;杨科迪;张铎;崔希 - 贵州大学
  • 2022-09-20 - 2023-04-04 - G06Q20/38
  • 本申请公开了一种基于三权分离的数据交易确权方法,通过变色龙哈希算法、短签名算法、数据交易算法以及签名算法分别形成源数据D的变色龙哈希h、第一验证参数R、变色龙短签名σ、变色龙碰撞对签名(D',R')以及指定验证者签名(β,τ),最终在源数据D的使用者对应的第三终端分别进行源数据D的完整性、第一用户对源数据D的收益权、第二用户对源数据D的管理权以及第三用户对源数据D的使用权的校验,实现权属标签的不可篡改和伪造,解决了目前权属信息的生成与验证主要采用传统标签标注方式,潜在着篡改权属信息风险,难以确保三方权属的公开可验证性的技术问题。
  • 一种基于分离数据交易确权方法
  • [发明专利]一种基于激励机制的联邦学习优化方法及系统-CN202210894597.3在审
  • 田有亮;吴柿红;杨科迪;李沓;赵敏 - 贵州大学
  • 2022-07-28 - 2022-10-18 - G06N20/00
  • 本申请公开了一种基于激励机制的联邦学习优化方法及系统,基于信誉值建立奖励机制,激励拥有高质量数据且能高效训练本地数据的训练客户端加入训练,只有具有高精度局部梯度与高训练效率才能获得高奖励,基于拍卖理论设计拍卖机制,训练客户端通过向雾节点拍卖本地训练任务,委托雾节点训练本地数据从而提升本地训练效率,解决训练客户端间由于性能不均而相互等待的问题,设计全局梯度聚合策略,增加高精度局部梯度在全局梯度中的权重,剔除恶意训练客户端的局部梯度,从而减少模型训练次数,整体解决了目前没有方案从激励拥有高质量数据的客户端加入训练,解决客户端性能不均衡问题和聚合策略三方面入手去解决模型训练轮次多,时间长的技术问题。
  • 一种基于激励机制联邦学习优化方法系统
  • [发明专利]一种轻量级隐私保护目标检测方法和系统-CN202210566275.6在审
  • 田有亮;周永洁;熊金波;王朝;杨科迪 - 贵州大学
  • 2022-05-24 - 2022-09-06 - G06F21/62
  • 本申请公开了一种轻量级隐私保护目标检测方法和系统,将对图像目标检测过程交由两台竞争性服务器并行交互地进行处理,通过加法秘密共享技术将原始图像随机拆分为两个密态图像,分别分发给两台服务器。考虑到安全上采样与目标安全自适应特征融合操作是线性计算,由两台服务器利用安全分量单独计算。而关于图像特征安全提取操作、目标锚框安全聚类检测操作、以及目标安全分类与回归操作的运算,则构造安全的交互函数实现安全目标检测的功能,相比于直接对原始图像进行目标检测,本申请不仅能够实现目标检测的正确性,而且有效保护图像的类别和位置隐私,同时解决密态数据的特征提取以及分类与检测问题。
  • 一种轻量级隐私保护目标检测方法系统

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