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[发明专利]基于去中心化安全聚合的轻量级联邦学习隐私保护方法-CN202110966055.8在审
发明人：沈蒙;顾艾婧;张杰;王婧 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-08-23 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于去中心化安全聚合的轻量级联邦学习隐私保护方法，属于数据隐私保护技术领域。在用户侧利用边缘节点和联盟区块链构建一个安全的去中心化聚合平台，在该平台上协同进行聚合过程。每个用户对局部模型进行分割，并将其分别发送到每个连接的边缘节点。每个用户生成一个全局随机数，并进行分割，分别共享到与其连接的边缘节点。然后，所有边缘节点进行安全去中心化聚合，每个用户会收到加有其自定义的全局随机数扰动的全局模型，参与聚合的边缘节点无法得知全局模型，而每个用户都能够去除添加的扰动，得到原有的全局模型。本方法无需加密操作就能实现隐私保护，在计算效率、模型准确性和对成员推理攻击的隐私保护方面优于现有技术。
基于中心安全聚合轻量级联邦学习隐私保护方法

[发明专利]一种基于深度学习的图形验证码识别方法-CN201910301765.1有效
发明人：王海舟;杨振宇;顾艾婧;黄港;傅瑞华;王奇 -专利权人：四川大学
申请日： 2019-04-16 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的图形验证码识别方法，包括以下步骤：S1、获取若干待识别的真实图形验证码，并对其进行预处理后组成真实验证码数据集；S2、基于真实验证码数据集训练生成式对抗网络并生成有标注信息的模拟验证码数据集；S3、选取图形验证码识别网络，并利用模拟验证码数据集对其进行训练；S4、通过真实验证码数据集和模拟验证码数据集对训练好的图像验证码识别网络进行验证和测试，实现图形验证码的识别。本发明方法无需人工对验证码数据集进行标注，通过生成式对抗网络对验证码进行自动标注，进而获取用于训练验证码识别网络的数据集，使训练得到的验证码识别模型有较好的识别效果和泛化能力。
一种基于深度学习图形验证识别方法