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]一种去中心化的联邦聚类学习方法、装置、设备及介质-CN202211274810.7有效
  • 孙银银;李仲平 - 上海零数众合信息科技有限公司
  • 2022-10-18 - 2023-10-27 - G06N20/00
  • 本发明公开了一种去中心化的联邦聚类学习方法、装置、设备及介质。该方法包括:由任务发起方执行,基于预设聚类算法和预设加密算法,与至少两个数据方进行交互,确定最优初始聚类中心和至少两个初始簇;在对最优初始聚类中心和初始簇迭代更新的过程中,确定联合数据集中的各样本到各个簇的距离,并基于预设加密算法,获取联合数据集中的各样本相对于本次聚类中心的总距离,根据总距离,与至少两个数据方交互,确定三方的总距离;根据总距离,确定是否满足预设的迭代终止条件,若是,则确定最后一次迭代更新后的聚类中心为最终聚类中心。可以在保证任务发起方和数据方隐私安全的前提下,实现高效的联合聚类学习。
  • 一种中心联邦学习方法装置设备介质
  • [发明专利]联邦学习预测阶段隐私保护方法及系统-CN202211734280.X有效
  • 马平;兰春嘉 - 上海零数众合信息科技有限公司
  • 2022-12-30 - 2023-10-10 - G06F21/62
  • 本发明实施例公开了一种联邦学习预测阶段隐私保护方法及系统,其中,该方法包括:根据本地子模型计算目标预测用户ID的第一预测值,通过同态加密公钥及混淆因子依次对第一预测值进行混淆及同态加密,得到混淆同态密文;通过盲签名算法计算目标预测用户ID在第一同态密文集中对应的预测值同态密文,得到第二同态密文集;第一同态密文集由各数据服务方分别计算得到;根据第二同态密文集及混淆同态密文计算目标预测用户ID在联邦学习模型下的联邦预测值混淆同态密文;通过同态解密私钥及混淆因子对联邦预测值混淆同态密文进行解密及去混淆,得到目标预测用户ID的联邦预测值明文。提高了数据服务方及数据使用方交互过程中的隐私性及安全性。
  • 联邦学习预测阶段隐私保护方法系统
  • [发明专利]一种数据集可动态增删的隐私求交系统和方法-CN202310787037.2在审
  • 马平;兰春嘉 - 上海零数众合信息科技有限公司
  • 2023-06-29 - 2023-10-03 - G06F21/62
  • 本发明公开了一种数据集可动态增删的隐私求交系统和方法。该系统包括任务发起方和任务参与方;任务参与方获取任务发起方的发起分桶标记序列,并根据所述发起分桶标记序列和参与分桶标记序列确定发起分桶和参与分桶的交集分桶索引序列;任务发起方根据所述交集分桶索引序列从各发起分桶对应的过滤器序列中确定交集过滤器序列,并基于预设加密算法并行化计算所述交集盲化数据集的盲化密文序列;任务发起方向任务参与方发送所述交集过滤器序列和所述盲化密文序列;任务参与方根据所述盲化密文序列脱盲后处理后的待查询密文序列和所述交集过滤器序列,确定交集元素。本发明实施例提供的系统可以支持并行计算和数据库的动态增删。
  • 一种数据动态增删隐私系统方法
  • [发明专利]基于区块链的KV分离存储方法及系统-CN202310791916.2在审
  • 段荣伟;兰春嘉 - 上海零数众合信息科技有限公司
  • 2023-06-30 - 2023-09-29 - G06F3/06
  • 本发明公开了一种基于区块链的KV分离存储方法及系统,其中该方法包括:当获取到写请求时,计算当前文件与待写入区块的总数据量,若总数据量超出预设阈值,则在新文件中写入待写入区块并记录文件内的偏移量,将新文件的名称、偏移量及哈希值作为待写入区块的对应值存入数据库中;否则,在当前文件中顺序写入待写入区块并记录文件内的偏移量,将当前文件的名称、偏移量及哈希值作为待写入区块的对应值存入数据库中;其中,当前文件为前一写入区块的存储文件;当获取到读请求时,从数据库中查找待读取区块的对应值,根据对应值中文件的名称及偏移量定位到匹配区块,若匹配区块的哈希值与对应值中的哈希值相同,读取匹配区块,提高了数据读写效率。
  • 基于区块kv分离存储方法系统
  • [发明专利]一种信誉评估方法、装置、设备和存储介质-CN202310728069.5在审
  • 孙银银;兰春嘉 - 上海零数众合信息科技有限公司
  • 2023-06-19 - 2023-09-12 - G06F18/2113
  • 本发明公开了一种信誉评估方法,包括:根据发起方数据集确定发起方数据特征;根据数据发起方的安全随机数对发起方数据集进行线性变换,确定线性数据集;通过发起方设备对发起方数据特征方差和期望进行加密处理,确定加密发起方方差和期望数据,并将线性数据集和加密发起方方差和期望数据发送至合作方设备;从合作方设备获取数据发起方和数据合作方之间的密文相关系数矩阵;通过发起方设备对密文相关系数矩阵进行解密,确定联邦相关系数矩阵,并根据联邦相关系数矩阵确定数据相关系数;根据数据相关系数从发起方数据集和合作方数据集中确定模型训练数据,以训练联邦学习模型,确定信誉评估模型。提高了对联邦学习模型的模型训练效率。
  • 一种信誉评估方法装置设备存储介质
  • [发明专利]基于联邦学习的模型训练方法、装置、介质以及电子设备-CN202310706543.4有效
  • 马平;兰春嘉 - 上海零数众合信息科技有限公司
  • 2023-06-15 - 2023-09-01 - G06F18/214
  • 本申请实施例公开了一种基于联邦学习的模型训练方法、装置、介质以及电子设备。方法由全局总模型的训练参与方执行,具体包括:利用本地数据集对本地子模型进行训练,以使本地子模型输出本地预测值;在全局总模型的训练参与组内分享本地预测值,并根据训练参与组内其他参与方分享的本地预测值,确定全局总模型的联合预测值;根据联合预测值,确定全局总模型的全局损失值;基于全局总模型的全局损失值,确定本地子模型的最新梯度值,并基于最新梯度值更新本地子模型以训练所述全局总模型。本申请技术方案简化了基于联邦学习的模型训练方法,降低了模型训练方法的计算复杂度和通信复杂度,提高了模型训练方法的实用性。
  • 基于联邦学习模型训练方法装置介质以及电子设备
  • [发明专利]基于多方安全计算的自动驾驶交通事故定责方法及系统-CN202310601627.1在审
  • 徐兵;兰春嘉 - 上海零数众合信息科技有限公司
  • 2023-05-25 - 2023-08-29 - G06Q40/08
  • 本发明公开一种基于多方安全计算的自动驾驶交通事故定责方法及系统。其中,该方法包括:获取事故车辆提供的报案数据;其包括:车辆VIN和车辆事故大致时间;根据报案数据获取车企方提供的事故车辆的事故行驶数据;其包括:车辆事故精确时间、车辆事故数据文件哈希值、事故车辆软件版本;根据车辆VIN和事故车辆软件版本获取与事故车辆相匹配的定责算法和模型数据;将定责算法和加密后的模型数据送入到车企方,以使车企方根据定责算法、加密后的模型数据、车辆事故数据文件哈希值对应的事故原始数据给出定责结果;获取车企方的定责结果。该方法保证了数据的隐私性;并且根据事故车辆适配对应的定责算法和模型数据,解决了服务器资源成本较高的问题。
  • 基于多方安全计算自动驾驶交通事故方法系统
  • [发明专利]一种数据处理方法、装置、介质以及电子设备-CN202211734851.X有效
  • 马平;兰春嘉 - 上海零数众合信息科技有限公司
  • 2022-12-30 - 2023-08-22 - G06F21/62
  • 本申请实施例公开了一种数据处理方法、装置、介质以及电子设备。所述方法包括:提取目标用户标识的数据指纹,基于所述目标用户标识的数据指纹,请求数据服务方反馈与所述目标用户标识相匹配的候选查询结果;获取所述数据服务方针对于所述目标用户标识的数字签名,并根据所述数字签名从所述候选查询结果中选择与所述目标用户标识对应的目标查询结果;确定所述目标用户标识的分布特征,基于所述分布特征确定所述目标查询结果的解密密钥,并利用所述解密密钥对所述目标查询结果进行解密处理。本申请技术方案可以避免数据泄漏,提高数据安全性和查询服务性能。
  • 一种数据处理方法装置介质以及电子设备

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