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]基于云架构的隐私保护方法、系统、设备及介质-CN202210742900.8有效
  • 朱娱庆;汪向阳;谭成宇;赖栅芃;罗薇 - 重庆长安汽车股份有限公司
  • 2022-06-27 - 2023-06-02 - H04L9/40
  • 本申请提供一种基于云架构的隐私保护方法、系统、设备及介质,该方法包括:云端基于隐私协议中心管理隐私协议库,所述隐私协议库包括隐私政策协议库与功能协议库;车辆终端基于隐私授权中心管理隐私协议,根据所述车辆终端的类型或/和所述车辆终端当前所对应用户账号从云端获取隐私协议;根据所述车辆终端的类型对隐私协议进行一次配置,将配置的所述隐私协议保存至车辆终端并同步至云端进行存储,本申请根据隐私授权中心对车辆终端的隐私协议、用户隐私协议分别进行配置,实现不同车型、不同用户账户布局设置不同的隐私协议,根据用户自身需求提供相应的隐私协议,确保了隐私协议中要权与用权的一致性,进而提高了隐私保护的安全性。
  • 基于架构隐私保护方法系统设备介质
  • [发明专利]一种保护用户隐私兴趣偏好的推荐方法和可读介质-CN201710707014.0在审
  • 郭宇春;冯婷婷;陈一帅 - 北京交通大学
  • 2017-08-17 - 2018-01-16 - G06F21/62
  • 本发明公开一种保护用户隐私兴趣偏好的推荐方法,包括针对非直接访问攻击保护用户隐私的推荐方法和保存有个人兴趣偏好的用户端呈现方法,根据视频话题的分级信息学习该话题的隐私相关性;利用所述视频话题的隐私相关性改变用户行为记录中不同话题的权重,并根据所述权重修正基于用户行为记录的用户相似度;依据所述用户相似度作为差分隐私保护指数机制模型的输入参数,重新计算所述用户相似度,计算视频分数,并选择相似度高的用户作为邻居;将视频的推荐列表发送给所述用户端;所述用户端依据用户个人话题偏好修正推荐的所述视频分数并进行排序呈现。本发明针对非直接访问攻击,能够保护用户敏感兴趣偏好,并且不牺牲推荐性能。
  • 一种保护用户隐私兴趣偏好推荐方法可读介质
  • [发明专利]一种基于隐私保护的个性化联邦学习方法-CN202310773918.9在审
  • 许嘉杰;李林襁;陈超;范锦茜;代盈盈;杨子毅;柴欣 - 成都信息工程大学
  • 2023-06-28 - 2023-08-22 - G06F21/62
  • 本发明涉及用户隐私保护技术领域,且公开了一种基于隐私保护的个性化联邦学习方法包括S1、建立模型;S2、选择模型;S3、模型加密;S4、建立隐私算法;S5、隐私风险分析;S6、建立使用者身份再验证;S7、该基于隐私保护的个性化联邦学习方法,通过建立全局模型或全局模型集合,对全局模型加用户隐私保护用的噪声算法,对全局模型或全局模型集合中的用户数据添加噪声,添加噪声后,对其进行风险分析和验证,经过验证后的全局模型或全局模型合集对其进行部署,在部署之前,对使用者的身份进行再次验证,确保已认证用户的真实性,避免用户信息在上传时用户隐私受到侵犯,导致用户信JIANLI息在模型上过程中遭受泄露。
  • 一种基于隐私保护个性化联邦学习方法
  • [发明专利]密码设置方法及装置-CN201610822747.4有效
  • 伍亮雄;刘海涛;刘鸣 - 北京小米移动软件有限公司
  • 2016-09-13 - 2019-04-12 - G06F21/62
  • 所述方法包括:创建系统级隐私保护框架,并为隐私应用程序提供隐私保护接口;该系统级隐私保护框架用于管理隐私应用程序,及为隐私应用程序提供隐私保护机制;隐私保护接口可被隐私应用程序调用;当需对第一应用程序进行隐私保护时,通过隐私保护接口对所述第一应用程序进行隐私保护;第一应用程序为隐私应用程序;本公开通过创建系统级隐私保护框架对系统中的隐私应用程序进行接入,并通过隐私保护接口设置密码达到保护隐私应用程序的目的,建立了除终端锁屏密码外更安全的隐私保护机制,保证了用户隐私的安全,隐私保护效果较佳。
  • 密码设置方法装置
  • [发明专利]隐私保护k-means聚类方法、设备、介质、终端-CN202110823353.1在审
  • 刘雪峰;张思君;雷静 - 西安电子科技大学
  • 2021-07-21 - 2021-11-09 - G06F21/62
  • 本发明属于信息隐私保护技术领域,公开了一种隐私保护k‑means聚类方法、设备、介质、终端,隐私保护k‑means聚类方法包括:采集并加密原始数据,利用两个服务器处理加密后的数据,通过K‑means算法将数据分类本发明能够整个K‑means聚类算法的过程中,很好的保护用户隐私信息,且计算成本和时间两个方面都是友好的。本发明的隐私保护k‑means聚类方法具备用户友好性、安全性与正确性以及有效性。本发明提出的高效的隐私保护k‑means聚类方法是高效的,均为线性复杂度,在解决了用户信息隐私问题的情况下又不影响正确性和效率。
  • 隐私保护means方法设备介质终端
  • [发明专利]手持装置的操作方法-CN201710100381.4在审
  • 李祥宇;金上;林丙村 - 速博思股份有限公司
  • 2017-02-23 - 2017-10-03 - G06F21/32
  • 本发明揭露一种手持装置的操作方法,包括侦测用户是否持握手持装置;于侦测用户持握手持装置时,产生对应该使用者持握的一持握数据;对该持握数据进行一生物辨识,并于判断该持握数据通过该生物辨识时,控制手持装置执行隐私开放程序;侦测用户是否停止持握手持装置;及于侦测用户停止持握手持装置时,控制手持装置执行隐私保护程序。本发明经由依据用户持握手持装置的状态来自动执行隐私开放程序及隐私保护程序,可有效提供隐私保护并简化程序执行操作。
  • 手持装置操作方法
  • [发明专利]一种基于差分隐私的TopN协同过滤推荐方法-CN201710795637.8在审
  • 胡俊峰;吴响;毛亚青;王换换 - 徐州医科大学
  • 2017-09-06 - 2017-12-19 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种基于差分隐私的TopN协同过滤推荐方法,涉及差分隐私保护技术及协同推荐技术领域。本方法首先对原始的输入数据Rm*n合理地添加Laplace噪音,得到扰动后用户评分记录然后利用余弦相似度计算目标用户与其他用户之间的相似度。一方面通过向原始用户评分记录添加拉普拉斯噪音,使其满足ε‑差分隐私保护模型,在保障发布数据集隐私安全的同时保证了其具有较高的可用性,有效地保护用户的原始评分数据。另一方面,从推荐算法自身进行改进,解决现有的TopN推荐模型泄露用户隐私的问题,防止攻击者根据目标用户的推荐列表推测其浏览记录从而获取用户的个人喜好,可以在保护用户隐私的同时,有效地对用户进行精准推荐
  • 一种基于隐私topn协同过滤推荐方法
  • [发明专利]基于用户倾向性的差分隐私保护方法及系统-CN202310865305.8在审
  • 胡兆玮;靳瑞芳 - 常州大学
  • 2023-07-14 - 2023-10-20 - G06F21/62
  • 本发明涉及隐私保护技术领域,尤其涉及基于用户倾向性的差分隐私保护方法及系统,包括将用户轨迹划分为只包含相邻两个节点的子轨迹序列,计算用户访问子轨迹序列的状态发生概率;计算轨迹上位置点转换为另一位置点的状态转换概率;构建马尔可夫链状态方程;计算隐私预算参数;轨迹数据匿名化处理,生成发布的轨迹序列,并输出可发布的轨迹序列;通过隐私信息泄露度和数据可用性评价保护效果。本发明解决大数据环境下用户倾向性导致的个人敏感信息泄露问题,对保护用户隐私信息有很大的影响,为防止用户的敏感信息泄露,必须对倾向性进行保护
  • 基于用户倾向性隐私保护方法系统

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