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]一种数据自治开放模式下的隐私保护系统-CN201711096849.3有效
  • 王智慧;周旭晨;朱扬勇 - 复旦大学
  • 2017-11-09 - 2021-01-26 - G06F21/62
  • 本发明属于数据信息隐私保护技术领域,具体为一种数据自治开放模式下的隐私保护系统。本发明系统采用层次化结构,包括数据层、机制层、合成层和接口层;数据开放对于提升数据资源的应用价值具有十分重要的意义,但是出于隐私保护的考虑,数据开放不能不加限制,而应该是有监管的开放,即采取数据自治开放模式本发明系统采取基于差分隐私数据合成,可以实现面向隐私保护数据发布与数据访问、以及防范数据拼图的攻击行为,从而给数据开放提供有力保障。
  • 一种数据自治开放模式隐私保护系统
  • [发明专利]一种基于生成式对抗网络的深度差分隐私保护方法-CN201710611972.8在审
  • 毛典辉;李子沁;蔡强;李海生;曹健 - 北京工商大学
  • 2017-07-25 - 2017-11-21 - G06F21/62
  • 本发明提供一种基于生成式对抗网络反馈的深度差分隐私保护方法,用于解决深度学习模型应用中攻击者利用自编码等方法还原出训练集数据的问题,应用深度差分隐私保护方法实现训练数据集中用户隐私保护目的。本发明包括依据输入训练数据集的潜在数据集规模,查询敏感度、攻击者最大攻击概率出隐私预算的上界;在深度网络参数优化计算中融合差分隐私思想添加噪声数据,基于差分隐私与高斯分布可组合特点,计算深度网络每一层的隐私预算,在随机梯度下降计算中添加高斯噪声使之总体隐私预算最小;利用生成式对抗网络生成攻击者可能得到的最优结果,通过对比攻击结果和原始数据间差别反馈调节深度差分隐私模型的参数,实现训练数据集可用性与隐私保护度的平衡
  • 一种基于生成对抗网络深度隐私保护方法
  • [发明专利]基于DP-XGBoost的稻米品种溯源模型隐私保护方法及系统-CN202211319800.0在审
  • 于润众;李星妍;高若祺;张菱 - 黑龙江八一农垦大学
  • 2022-10-26 - 2023-04-04 - G06F21/62
  • 本发明适用于粮食安全技术领域,提供了一种基于DP‑XGBoost的稻米品种溯源模型隐私保护方法及系统,所述基于DP‑XGBoost的稻米品种溯源模型隐私保护方法包括以下步骤:获得稻米的谱图以确定特征数据;对特征数据进行预处理得到训练数据和测试数据;根据不同品种稻米的特征数据建立XGBoost分类溯源模型;基于XGBoost分类溯源模型,构建DP‑XGBoost隐私保护模型;通过调整尺度参数σ,使得所述DP‑XGBoost隐私保护模型通过训练数据训练后,得到满足分类精度的最优权重;使用该最优权重迭代所述DP‑XGBoost隐私保护模型。本发明基于XGBoost分类算法,并结合随机噪声实现扰动,避免稻米品种溯源时产生数据暴露,实现隐私保护
  • 基于dpxgboost稻米品种溯源模型隐私保护方法系统
  • [发明专利]边云协同框架下考虑隐私保护数据计算资源配置方法-CN202310547570.1在审
  • 孙新宇;谭柯欣;费雪冬;阎森;周璇 - 西安交通大学
  • 2023-05-15 - 2023-08-18 - H04L67/10
  • 本发明公开了一种边云协同框架下考虑隐私保护数据计算资源配置方法,包括构建边云协同计算框架,界定计算框架的数据处理网络模型的数据处理问题;定义和设置网络模型各参数;根据各参数,确定计算资源配置情况和隐私保护水平;根据数据处理网络模型的各参数,构建考虑隐私保护的边云数据计算资源规划模型;对考虑隐私保护的边云数据计算资源规划模型进行求解,得到最优的边云计算资源配置策略和隐私保护水平策略。本发明不仅在边云协同的框架下综合考虑了工业生产运维数据处理成本,还考虑了数据在云计算层处理时的隐私保护需求,通过最小化数据处理总成本以实现数据计算资源的优化配置。
  • 协同框架考虑隐私保护数据计算资源配置方法
  • [发明专利]一种隐私保护的跨域序列推荐方法及相关设备-CN202310763179.5有效
  • 林钊浩;潘微科;明仲 - 深圳大学
  • 2023-06-27 - 2023-09-26 - G06F16/9535
  • 本发明公开了一种隐私保护的跨域序列推荐方法及相关设备,所述方法包括:获取辅助域的序列数据矩阵和目标域的数据矩阵;根据随机机制#imgabs0#对所述序列数据矩阵添加噪声,得到扰动序列数据矩阵;将所述扰动序列数据矩阵发送到目标域,得到目标域进行跨域序列推荐的全部必要数据矩阵。本发明所提出的序列差分隐私,同时考虑了序列数据的ID信息和序列信息,为序列数据隐私保护强度提供了一种可量化的指标;设计了一个满足这种差分隐私的随机机制,对辅助域数据添加可控的噪声来达成保护辅助域数据的目的,解决了现有跨域序列推荐过程中的隐私保护问题,对隐私保护的跨域推荐系统无法保护序列信息的问题提供了有效的解决方案。
  • 一种隐私保护序列推荐方法相关设备
  • [发明专利]一种基于区块链的社交网络隐私数据保护方法-CN201911286353.1有效
  • 朱鹏;胡剑;吕宋皓 - 南京理工大学
  • 2019-12-13 - 2022-10-28 - G06F21/60
  • 本发明公开了一种基于区块链的社交网络隐私数据保护方法。该方法为:首先获取社交网络上所有的用户信息数据,将用户信息数据分为用户个人基本隐私数据和用户社交分享隐私数据;然后针对两种不同的数据进行不同的隐私数据保护方法操作:对于用户个人基本隐私数据保护,先利用区块链Hash函数功能将信息匿名化,再将单个用户信息切分成小的数据块,分别进行Hash化后串联,最终形成Merkle树结构;对于用户社交分享隐私数据保护,先利用区块链的交易原理,以Hash值的形式将每个用户的交易地址隐匿化,然后运用非对称加密及数字签名算法对分享的数据信息进行加密签名。本发明提高了社交网络中用户信息数据的安全性。
  • 一种基于区块社交网络隐私数据保护方法

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