[发明专利]基于深度神经网络的个性化隐私风险动态度量方法在审
| 申请号： | 202211580309.3 | 申请日： | 2022-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN115809481A | 公开（公告）日： | 2023-03-17 |
| 发明（设计）人： | 蔡红云;赵傲;张美玲;李荀 | 申请（专利权）人： | 河北大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06V10/44;G06V10/82 |
| 代理公司： | 石家庄国域专利商标事务所有限公司 13112 | 代理人： | 胡澎 |
| 地址： | 071002 *** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度神经网络的个性化隐私风险动态度量方法，具体包括以下步骤：S1、收集用户的个性化隐私需求，建立个性化用户隐私需求向量；S2、根据个性化用户隐私需求向量，利用卷积神经网络提取用户图片中的特征矩阵，将特征矩阵通过卷积神经网络计算出隐私特征向量，再与个性化用户隐私需求向量进行元素相乘，获得图片中关于用户的个性化隐私特征向量，识别出图片中的敏感隐私信息；S3、预测个性化隐私特征向量的泄露风险。本发明是基于深度神经网络设计的，从用户共享隐私图像历史行为特征的角度解决隐私风险评估的问题，以度量用户隐私信息泄露的风险大小，从源头上降低用户的隐私信息泄露风险，增强用户的隐私意识。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 个性化 隐私 风险 动态 度量 方法 | ||
【主权项】：
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