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]一种基于医疗影像的隐私保护方法-CN202111214455.X在审
  • 郭丽红;沙爱军;宋昊;董滕腾;王嘉诚 - 南京工程学院
  • 2021-10-19 - 2022-01-04 - G16H30/20
  • 本发明设计了一种基于医疗影像的隐私保护方法,首先,基于轮廓检测对原始图像的个人隐私区域进行信息提取,然后借助于Logistic混沌系统迭代产生的复杂序列,对提取的区域执行像素值变换,最后将所有文本区域的变换结果嵌入到原图像中,再整体加密后对图像置乱,通过这种加密形式来保护个人隐私区域,进而保护病人的隐私。与现有图像隐私保护算法相比,此方法不仅具有方便、高效特性,而且该方法具有良好的抗攻击性,能抵抗统计攻击、差分攻击、噪声攻击和阻塞攻击,能有效保护医疗图像中的个人隐私
  • 一种基于医疗影像隐私保护方法
  • [发明专利]基于深度强化学习的自适应差分隐私保护方法及系统-CN202111510695.4在审
  • 杨清宇;李东鹤;马雨豪 - 西安交通大学
  • 2021-12-10 - 2022-02-11 - G06F21/62
  • 本发明提供的基于深度强化学习的自适应差分隐私保护方法及系统,首先通过交易机制获取参与者的交易信息。进而通过贝叶斯推断方法得到交易过程中每名参与者的隐私泄露概率。基于交易流程构建马尔可夫过程,确定模型满足马尔科夫特性,然后基于交易结果和交易数据来构建深度强化学习模型,以最小化隐私泄露概率为目标,通过反复向不同参与者信息中添加差分隐私噪声来训练模型。将训练完备的模型应用于不同交易场景以实现自适应地寻找被攻击者并添加差分隐私噪声,从而保护交易参与者的隐私信息,通过这种隐私保护方法,可以显著降低隐私保护对象的隐私泄露风险。另一方面对保护对象交易结果的改变不影响其余参与者,交易结果只在小范围内做出调整,因此本算法可在保证结果改变最小的前提下有针对性地保护部分参与者的隐私
  • 基于深度强化学习自适应隐私保护方法系统

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