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[发明专利]对所形成的线上声誉的持续管理-CN201680014048.5在审
发明人： R·拉加古帕兰;M·斯托克斯;C·斯帕林 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2016-03-01 - 公布日： 2017-11-28 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：提供了对所形成的线上声誉的持续管理。诸如声誉管理服务之类的服务基于声誉简档而监控由外部资源托管的声誉主人的数字资产。声誉简档由声誉管理员配置。检测到数字资产的改变。作为响应，处理该改变以及声誉简档以将所建议的动作与用于形成线上简档的操作相匹配。向声誉管理员发送对所建议的动作、声誉简档和改变的描述，以提示声誉管理员定制或确认声誉简档和所建议的动作。响应于由声誉管理员确认该发送，执行所建议的动作以形成线上声誉。
形成线上声誉持续管理

[发明专利]一种基于区块链去中心化的声誉系统-CN202210676532.1在审
发明人：管杰;肖峻峰;史云凌 -专利权人：管杰;北京清智数源科技有限公司
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明属于声誉系统技术领域，尤其为一种基于区块链去中心化的声誉系统，包括应用和生态声誉系统，所述应用和生态声誉系统包括声誉计算模块和声誉兑换模块，所述声誉计算模块用于进行生态声誉计算，所述声誉兑换模块包括上限兑换模块和值兑换模块本发明使各应用用户无需账户，无需SSO，即可在多个应用间共享声誉，让用户在各个应用中拥有了便捷的体验，具备多种兑换方式，让不同场景的应用都有共享声誉的可能，增加了市场的活跃度和繁荣度，采用区块链区中心化、不可篡改技术，让用户对于声誉系统更可信，更放心，增加了生态的透明度，提高了效率；基于声誉时空证明和零知识证明技术，既保证了用户隐私，也保证了声誉系统的权威性和正确性。
一种基于区块中心声誉系统

[发明专利]基于声誉改进的PBFT共识方法-CN202310368930.1在审
发明人：杨晓晖;李天畅;李想 -专利权人：河北大学
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： H04L67/1095 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于声誉改进的PBFT共识方法，包括以下步骤：在联盟链中根据综合实力和社会信誉对各节点分配初始声誉值，选取声誉值高的节点作为候选节点，剩余节点为普通节点，并选取候选节点中声誉最高的节点为主节点；在一个共识阶段内进行多轮共识；记录每个节点在当前共识阶段中做出正确判断的轮数以及一个共识阶段内的总轮数；根据声誉值更新规则计算每个节点的声誉值，对节点的声誉进行更新；取上一轮共识阶段中的最小声誉作为本轮的声誉阈值，将低于声誉阈值的节点驱逐；根据更新后的声誉值，重新划分节点类型，进行下一阶段的共识。
基于声誉改进 pbft 共识方法

[发明专利]一种联邦学习工人节点选择方法、系统、终端以及存储介质-CN202011405413.X在审
发明人：孟天晖;陈宏达;王洋;叶可江;须成忠 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2020-12-04 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：包括：获取当前任务发布者选择的候选节点，并计算所述候选节点的推荐声誉值；所述推荐声誉值为其他任务发布者与所述候选节点在最近一次交互中产生的声誉值；获取当前任务发布者与所述候选节点至少最近一次的直接声誉值，根据所述直接声誉值和推荐声誉值计算得到所述候选节点的当前声誉值；所述直接声誉值为所述当前任务发布者与所述候选节点在历史交互中产生的声誉值；基于所述当前声誉值判断所述候选节点是否是可信节点，如果是可信节点本申请实施例可以更加准确的计算工人节点的声誉值，从而更加高效地选择可靠的工人节点。
一种联邦学习工人节点选择方法系统终端以及存储介质

[发明专利]P2P网络中基于分布式可推荐的声誉遏制恶意行为的方法-CN201010577726.3无效
发明人：仇钧;李斓;蔡伟;梁琳;李建华 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2010-12-08 - 公布日： 2011-04-06 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：一种网络技术领域的P2P网络中基于分布式可推荐的声誉遏制恶意行为的方法。本发明从列表中获得所有节点的声誉值；根据时间因子计算当前节点对B的直接声誉；请求它们给出关于节点B声誉的推荐值；再根据偏差值，确定推荐者行为的诚实度并更新推荐者的推荐声誉；计算得节点B的间接声誉；设置权重分配参数，整合成最终声誉；选出合适的节点进行连接，下载资源；对这个资源打分。降低团伙欺骗的成功概率；对于非恶意节点的偏差行为，检测并对其偏差值进行补偿，从而保证诚实节点的声誉维持在正常水平。这些策略合理地分布在本声誉管理框架之中，并能适应P2P网络节点的随机性和动态性，使得用户最终的声誉相较传统评价体系更加实时、准确、可靠。
p2p 网络基于分布式推荐声誉遏制恶意行为方法

[发明专利]使用声誉指示符来促进恶意软件扫描的系统和方法-CN201480052984.6有效
发明人：丹尼尔-亚利山杜·米尔塞斯库 -专利权人：比特梵德知识产权管理有限公司
申请日： 2014-09-25 - 公布日： 2019-06-21 - 主分类号： G06F21/51 文献下载
摘要：声誉管理器结合反恶意软件引擎而执行。所述声誉管理器根据由目标进程加载的一组可执行模块(诸如，共享库)的声誉来确定在所述计算机系统上执行的所述目标进程的声誉。所述反恶意软件引擎可经配置以采用进程特定协议来针对恶意软件扫描所述目标进程，所述协议根据进程声誉来选择。被信任为非恶意的进程可因此使用比未知或不受信任进程更宽松的协议来扫描。可执行模块的所述声誉可为静态的；模块声誉指示符可由远程声誉服务器存储和/或检索。进程声誉可为可动态改变的，即，由所述声誉管理器响应于进程生命周期和/或安全事件重复重新计算。
使用声誉指示促进恶意软件扫描系统方法

[发明专利]候选任务工作者声誉值的确定方法-CN202211612117.6有效
发明人：杨艺;符静;杨俊丰;刘利枚;曹文治;张震;石彪;王言 -专利权人：湖南工商大学
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本申请适用于联邦学习技术领域，提供了一种候选任务工作者声誉值的确定方法，通过确定当前任务发布者，联邦学习系统根据联邦学习任务完成情况，获取所有任务发布者对候选任务工作者的直接声誉值，再根据其他任务发布者对当前任务发布者的评分权重，计算候选任务工作者的间接声誉值，结合直接声誉值和间接声誉值，计算所有任务发布者对候选任务工作者的综合声誉值，再计算所有任务发布者的可靠度并将其作为综合声誉值的可信度，最后根据综合声誉值和综合声誉值的可信度，利用BUI聚合模型计算候选任务工作者的最终声誉值。本申请能够有效的避免恶意任务发布者与不可靠任务工作者相互串通，提高候选任务工作者声誉值的准确度。
候选任务工作者声誉确定方法

[发明专利]一种基于声誉期望融合机制的多机器人协作系统控制方法-CN202310883549.9在审
发明人：葛新;刘越 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于声誉期望融合机制的多机器人协作系统控制方法，具体包括如下步骤：为机器人群体设置网络结构，网络结构为晶格网络或BA网络，机器人基于该网络结构进行协作任务；初始化囚徒困境博弈模型参数，包括收益矩阵M，初始合作机器人节点，Fermi更新规则参数K；初始化声誉期望模型参数，包括机器人声誉值、机器人声誉期望，机器人策略持续时间以及机器人声誉敏感度；基于囚徒困境博弈模型机器人群体开始进行蒙特卡洛迭代，在迭代过程中，机器人的策略会直接影响其声誉和收益的变化，机器人根据个体声誉与声誉期望的差别、个体收益与邻居平均收益的差别共同调整自身策略持续时间或根据Fermi规则更新自身策略，以达到期望声誉的目标。
一种基于声誉期望融合机制机器人协作系统控制方法

[发明专利]在信息中心网络上基于声誉的指令处理-CN201510437828.8有效
发明人： P·马哈德万;G·C·斯科特 -专利权人：思科技术公司
申请日： 2015-07-23 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： H04L12/745 文献下载
摘要：本发明公开了数据包转发网络节点，其可以基于名称前缀的声誉值处理编程包以对本地资源执行定制操作。编程包可以包括名称前缀和标题，标题包括数据包的名称前缀的声誉标准和一个或多个资源字段。当网络节点接收编程包时，节点确定本地节点上名称前缀的声誉值，将此声誉值与数据包的声誉标准进行比较。如果本地节点上名称前缀的声誉值满足声誉标准，则节点前进到执行相应资源字段的一个或多个指令，以在相应资源上执行操作。
信息中心网络基于声誉指令处理

[发明专利]数据交换层上的威胁情报-CN201480048617.9在审
发明人： C·史密斯;E·T·麦克唐纳;D·R·汉森二世 -专利权人：迈克菲股份有限公司
申请日： 2014-09-29 - 公布日： 2016-04-20 - 主分类号： H04L12/22 文献下载
摘要：此威胁情报控制器担当网络对象的声誉数据的DXL消费者，所述网络对象的声誉数据能以各种不同的类型来报告，并且可来自各种不同的源。在经授权以担当声誉数据生产者的设备中，每一个设备都可具有其自身的可信度。当威胁情报控制器聚合来自各种提供者的数据时，它可根据可信度来对声誉报告加权。威胁情报引擎由此建立对象的综合声誉。当它接收到请求此对象的声誉的DXL消息时，它在DXL总线上发布此综合声誉。
数据交换威胁情报

[发明专利]一种企业网络舆情潜在风险的评估方法及系统-CN201910277297.9在审
发明人：阮爽 -专利权人：湖北风口网络科技有限公司
申请日： 2019-04-08 - 公布日： 2019-07-09 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种企业网络舆情潜在风险的评估方法及系统，该方法包括基于企业的网络正面评价得到正面网络舆情值，基于企业的网络负面评价得到负面网络舆情值；基于正面网络舆情值和负面网络舆情值预测企业的网络声誉破产违约距离，并基于网络声誉破产违约距离得到企业的网络声誉破产概率，根据网络声誉破产概率得到企业网络声誉潜在风险值。本发明实施例提供的企业网络舆情潜在风险的评估方法及系统通过上述网络舆情潜在风险评估值来反应企业目前所处的网络舆情环境中的网络声誉破产的潜在风险，以一种灵活和稳健的方式发现、捕捉到网络舆情环境中企业声誉可能存在的变化，并对该变化即网络声誉破产的潜在风险做出预测和评估。
网络舆情企业网络网络破产概率评估风险评估负面评价企业声誉预测捕捉灵活发现

[发明专利]基于联邦学习的双区块链数据共享和声誉管理方法-CN202211612645.1在审
发明人：甘臣权;肖星海;祝清意 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于联邦学习的双区块链数据共享和声誉管理方法，属于计算机技术领域。该方法包括：1)获得初始声誉；2)根据声誉从RIchain上选择节点到MQchain上进行联邦学习并更新参数；3)在MQchain上部署带阈值的PoQ，通过阈值排除更新质量低的节点参与联邦学习参数聚合，并选择更新质量最高的节点作为挖矿节点；4)根据聚合表现，RIchain利用声誉评估、激励和索引查询机制对节点进行声誉更新并给予激励；5)RIchain使用PoW选择挖矿节点打包节点的声誉、激励信息并存储本发明能提高联邦学习的训练质量，避免单点故障、投毒攻击等问题，同时能够对参与联邦学习的节点进行声誉管理并给予激励。
基于联邦学习区块数据共享声誉管理方法

[发明专利]一种基于声誉的物联网边云协同联邦学习节点选择方法-CN202111510623.X在审
发明人：雷帅;武俊;黄宏程;陶洋;寇兰 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： H04L67/12 文献下载
摘要：本发明属于大数据技术领域，一种基于声誉的物联网边云协同联邦学习节点选择方法；该方法包括：构建基于声誉的物联网边云协同FL体系架构；根据构建的基于声誉的物联网边云协同FL体系架构，根据构建的基于声誉的物联网边云协同FL体系架构采用基于多权重主观逻辑模型的声誉评分方法对节点进行选取，得到最优的节点；本发明利用多权重主观逻辑模型来计算每个参与节点的声誉值，提高了联邦学习的准确率和训练速度，且具有良好的适用性和健壮性。
一种基于声誉联网协同联邦学习节点选择方法

[发明专利]一种电子商务系统中新卖家的声誉预测方法-CN201910259978.2在审
发明人：王艳;田立勤 -专利权人：青海师范大学;华北科技学院;青海民族大学
申请日： 2019-04-02 - 公布日： 2019-07-12 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种电子商务系统中新卖家的声誉预测方法，其特征在于其包括以下步骤：(1)确定影响声誉值的影响因素；(2)采用模糊群体决策方法，挖掘各影响因素的内在因果关系，计算出各影响因素的原因度与中心度，辨别各影响因素的相对重要程度，并识别出对声誉值起到决定影响的关键因素；(3)构建神经网络模型，并采用电子商务系统中已存在的卖家的关键因素值及对应的真实声誉值重复训练学习，实现对新卖家声誉值的预测。本发明可以广泛应用于电子商务系统中的声誉预测领域。
电子商务系统影响因素预测关键因素神经网络模型群体决策训练学习因果关系中心度构建辨别模糊挖掘重复应用

[发明专利]一种基于社交媒体的品牌声誉实时评价方法-CN202310843633.8在审
发明人：宋华;许林欣;郑旭辉;胡国栋 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06Q30/0203 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于社交媒体的品牌声誉实时评价方法，该方法包括以下步骤：步骤S1、获取数据；步骤S2、文本预处理；步骤S3、人工标注训练文本集；步骤S4、建立品牌声誉二级驱动因素分类模型；步骤S5、情感极性打分；步骤S6、品牌声誉实时评价。本发明挖掘社交媒体的用户生成内容，结合品牌管理理论，识别各个品牌下每个评论所涉及到的相关声誉影响因素及其情感倾向，实现品牌声誉的实时动态评价跟踪。输出结果可以按照用户需求进行不同时间粒度调整，方便品牌方进行品牌声誉变化的分析。
一种基于社交媒体品牌声誉实时评价方法

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