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- [发明专利]数据归集方法及相关设备-CN202210083872.3在审
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华佳烽;任兵飞
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华为技术有限公司
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2022-01-24
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2023-08-01
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H04L9/32
- 本申请公开了一种数据归集方法,电子设备可以向数据归集服务器发送对一个或多个应用程序中的用户个人历史数据进行数据同步的请求,数据归集服务器可以从该一个或多个应用程序(Application,APP)对应的服务器中下载用户个人历史数据,并对这一个或多个应用程序中的用户个人历史数据进行分类分级,得到分类分级结果,之后,可以将该分类分级结果发送至电子设备以供用户查看,这样,不同应用程序中的用户个人历史数据可以统一被下载并自动分类,简化用户操作,提高用户体验。此外,整个数据归集过程均会对用户进行身份认证以及对用户个人历史数据进行加密,保证用户个人历史数据的安全,不泄露用户的隐私。
- 数据方法相关设备
- [发明专利]访问控制方法和电子设备-CN202110897966.X在审
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任兵飞;华佳烽
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华为技术有限公司
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2021-08-05
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2023-02-17
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H04W12/08
- 本发明实施例提供了一种访问控制方法和电子设备。本发明实施例提供的技术方案中,通过调用第一应用生成调用请求,或者,接收第一电子设备通过调用第一应用发送的调用请求,所述调用请求用于请求第二应用对目标服务的调用;根据用户预先配置的安全策略、所述目标服务、所述第一应用和所述第二应用,判断是否允许所述调用请求;若判断出不允许所述调用请求,拒绝所述调用请求并生成用于提示所述第一应用异常操作的提醒信息。本发明实施例使得目前移动OS在多设备组成的分布式系统下,能够有效的发现并阻断用户隐私泄露问题。
- 访问控制方法电子设备
- [发明专利]认证方法、可读介质和电子设备-CN202110874959.8在审
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华佳烽;任兵飞;赵国见
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华为技术有限公司
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2021-07-30
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2023-02-07
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G06F21/32
- 本申请涉及通信技术领域,公开了一种认证方法、可读介质和电子设备。本申请中的认证方法包括:第一电子设备采集用户的待认证的生物数据,并从待认证的生物数据中提取出待认证的生物特征,而后对待认证的生物特征加密,并将得到的第一加密数据发送给第二电子设备。第二电子设备根据存储的模板生物特征对第一加密数据进行处理,以在第一加密数据保持加密状态下,将模板生物特征融合到第一加密数据中,得到第二加密数据返回给第一电子设备。第一电子设备基于第二加密数据和待认证的生物特征得到待认证的生物特征与模板生物特征的匹配度,进而根据匹配度生成认证结果。上述认证方法能够降低安全风险,避免认证结果被篡改,同时还能够改善用户体验。
- 认证方法可读介质电子设备
- [发明专利]检测方法及相关装置-CN202110634370.0在审
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华佳烽;陈凯;赵考
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华为技术有限公司
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2021-06-07
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2022-12-23
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G06F21/60
- 本申请公开了一种检测方法,该方法中终端向服务器发送终端的帐号口令对应的哈希前缀集和哈希密文集;服务器利用私密密钥对终端的哈希密文集进行再次加密,基于终端发送的哈希前缀集在已经泄露的帐号口令的哈希前缀中检索匹配的哈希前缀,并获取对应的哈希密文,再将该哈希密文映射到过滤器上;终端基于服务器反馈的过滤器和双方加密的哈希密文集,可以确定终端的帐号口令是否已泄露。实施本申请实施例,能够批量检测终端管理的帐号口令的泄露情况,且在检测过程中,帐号口令始终处于加密的密文态,保证了在检测过程中帐号口令的机密性。
- 检测方法相关装置
- [发明专利]通话录音方法及相关装置-CN202110663185.4在审
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华佳烽;任兵飞
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华为技术有限公司
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2021-06-15
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2022-12-16
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H04M1/656
- 本申请提供一种通话录音方法及相关装置。该方法可应用于包括第一电子设备和第二电子设备的通信系统。第一电子设备和第二电子设备建立有通话连接。第二电子设备在与第一电子设备的通话过程中采集通话声音,并通过上述通话连接向第一电子设备传输该通话声音。第一电子设备可以播放该通话声音。响应于用于请求录音的用户操作,第一电子设备可以对该通话声音进行录制。录制得到的声音与该通话声音具有不同的声纹特征。上述方法既能方便用户在通话过程录音,又能保护用户的隐私,减少用户声纹特征被泄露的风险。
- 通话录音方法相关装置
- [发明专利]一种高效的不经意神经网络转化方法-CN202111202537.2在审
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刘健;李婧瑜;田志华;任奎;赵考;华佳烽;张广超;黄雷
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浙江大学
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2021-10-15
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2021-12-31
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G06N3/04
- 本发明公开了一种高效的不经意神经网络转化方法,客户端和服务端预先运行预处理过程获得一组用于加密的矩阵,客户端将生成的矩阵作为密钥使用一次性加密技术加密原本用于预测的输入数据,将加密后的数据发给服务端进行线性层的计算,服务端将线性层计算完成后将结果添加拉普拉斯噪声后发送回给客户端,随后在客户端完成非线性函数计算,并将结果通过加噪模型Purifier,最终将加噪完成的结果以明文形式返回给服务端,服务端拿到明文后完成resnet101网络的后续计算,最终完成预测工作。本发明方法能够应用于Resnet101等复杂神经网络模型,实现隐私保护目的,其相比以往的解决方案能够极大程度减少预测所需时间,降低加密方案引入的额外通信量与额外计算量。
- 一种高效不经意神经网络转化方法
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