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公开(公告)号：CN117495555A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311301575.2
申请日：2023-10-09
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向信用支付场景的区块链上隐私保护交易审计方法。该方法包括：在创建借款交易前对借款方进行基于Bulletproofs的信用范围证明。然后对于借款和还款操作都需要生成平衡性证明、资产证明、一致性证明以保证没有任何资产凭空产生或凭空消失。对于还款操作需要构建利率证明，基于Pedersen承诺并引入一个可公开的中间值利率来隐藏总交易金额。同时，借助双线性配对实现准同态乘法，从而生成利率证明。将生成的全部证明共识给链上全部节点，在接收到最新的交易信息后会对包含的全部证明进行有效性校验，以确保交易的合法性。本方法基于Pedersen承诺的同态性实现，解决了隐私保护能力不足的问题。
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公开(公告)号：CN117390189A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311458205.X
申请日：2023-11-05
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06F18/27 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了基于前置分类器的中立文本生成方法。现有方法使用同一个文本生成器对句子中引发偏见的词进行替换或删除操作实现主观偏见的消除，然而这类方法受到不同操作分布的影响，当某一种操作较少时，模型更偏向于进行另一种操作。本方法针对去偏问题的特点，进行细粒度的分析处理，提升去偏的效果；该方法主要分为三步：序列标注模型标记待操作序列；分类器判断操作策略(提取文本语义向量；文本句法特征嵌入；特征融合；MLP实现分类)；中立文本生成。本方法结合句子的语义特征和句法特征对操作类型进行细粒度分析并标记出待操作序列，同时，根据操作类型(替换或删除)，我们采取相应的生成策略来得到表达中立的句子。
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公开(公告)号：CN117274071A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310300003.6
申请日：2023-03-26
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T5/00 , G06F21/62 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094 , G06N3/098 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗神经网络的联邦学习数据重建方法，主要针对图像数据的恢复。该方法利用了联邦学习场景下，各参与者可以比较容易的获取到共享模型的结构及参数的特点，并且利用生成对抗神经网络技术，实现了从联邦学习共享模型中恢复数据的技术难题。该方法使用styleGAN2中的生成器作为对抗网络的生成器，并使用联邦学习的共享模型作为对抗网络的鉴别器，通过对抗训练恢复隐私数据。该方法的生成器由于实现了对潜向量的解耦，从而提升了生成样本的质量。此外，该方法创造性的使用高斯滤波原理构造正则项，提升了生成图像的平滑性，进一步提升了重建数据的质量。
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公开(公告)号：CN116628445A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310586380.0
申请日：2023-05-24
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于Cutmix数据增强的联邦学习隐私保护方法，应用于对医院影像数据中心进行隐私保护的场景。医院数据中心的中央服务器在联邦训练开始前，确定一个深度学习模型作为各客户端训练的模型；联邦训练开始后，中央服务器会将此模型下发给各客户端；为了在训练过程中图像不存在无信息像素，本发明在对原始数据进行保护时，采用基于Cutmix数据增强方法，利用数据增强策略在图片生成方面的优势，使训练模型学习到更多的鲁棒性特征，有效提高模型的泛化能力。本发明针对联邦学习中的梯度反演攻击进行防御，增强对梯度反演攻击过程的约束，提出对联邦学习更安全的防御场景。本方法可以在少量数据效用损失的情况下防御最先进的攻击。
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公开(公告)号：CN111163086B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201911387638.4
申请日：2019-12-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L9/40 , G06F21/57 , G06F16/951 , G06F16/36
Abstract: 本发明涉及一种多源异构的网络安全知识图谱构建与应用方法，用于解决多源异构安全数据共享、重用困难的问题，涉及网络安全、知识图谱领域。具体技术方案包括以下步骤：步骤(1)依据网络安全领域相关标准，构建网络安全知识本体；步骤(2)网络安全公开数据集获取与预处理；步骤(3)多源异构网络安全数据的抽取与融合；步骤(4)网络知识图谱的映射与推理；步骤(5)网络安全知识图谱的验证和应用。结合UML部署图和已构建的网络安全知识图谱，查询并推理当前系统设计部署的潜在安全问题。在已经发生的攻击事件上验证了我们提出的方法和构建的网络安全知识图谱的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111080748A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911387636.5
申请日：2019-12-27
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本方法公开了一种基于互联网的图片自动合成系统，该方法的步骤如下：步骤(1)获取文本信息并建立图片候选集；步骤(2)候选图片一致性重排；步骤(3)基于统计的方法提取海量同类型图片的元素分布；步骤(4)在背景图片上推荐生成前景元素布局候选；步骤(5)将候选图片无缝融合拼接至背景图片上；本方法在海量互联网图片基础上，通过内容一致性筛选图片，并通过统计同类型图片的元素分布推荐前景位置，将前景图片无缝融合拼接至背景图片对应位置，得到自动合成的图片。实验结果表明仅通过定义文本信息可实现图片的自动合成，可供不具备图像处理的专业技能人员使用。
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公开(公告)号：CN111079031A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911387714.1
申请日：2019-12-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和XGBoost算法的博文关于灾难信息重要性加权分类方法，本方法主要分为以下五步：步骤(1)接收社交媒体文本数据并预处理；步骤(2)构建灾难单词预训练词向量表，用于社交媒体文本数据转化为词向量；步骤(3)通过步骤(2)更新后的词向量表，把经过步骤(1)预处理后的社交媒体文本数据转化成维度为d的词向量，并利用XGBoost算法对社交媒体文本数据进行信息类别分类和重要性类别分类；步骤(4)对社交媒体文本数据的信息分类结果和警报性分类结果进行加权确定所含文本信息的重要性；本方法在社交媒体文本数据的基础上，加入了重要性加权函数，通过对社交媒体文本数据的信息类别和警报性类别划分，建立信息类别与警报性之间的关联程度，采用了深度学习和XGBoost算法结合进行分类，并且将信息类别和警报性类别关联进行加权，得到最终的社交媒体文本数据信息重要性指标。实验结果表明，社交媒体文本数据的信息重要性分类效果有明显提升。
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公开(公告)号：CN109857869A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910076648.X
申请日：2019-01-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Ap增量聚类和网络基元的热点话题预测方法，获取推文数据；推文数据预处理；Ap增量聚类的话题发现；基于用户网络的网络基元的热点话题预测。在基础上检测、发现网络基元的特征信息，当基元数量超过指定域值时判断该话题将可能成为突发事件，事件趋势即将可能进入爆发阶段。利用中心向量提取相关术语然后从Lucene索引中检索相关高相似度的推文。在Ap聚类的基础上引入了历史推文术语相似性分析，以扩展Ap聚类中心向量提高增量聚类算法的准确性，使得其能够更加精准的增量聚类与事件相关的推文集。在此事件聚类事件发现的基础上，另辟蹊径通过构造、发现、统计用户信息网络的网络基元的特性信息实现对热点的事件的提前预测和感知。
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公开(公告)号：CN108460086A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810057751.5
申请日：2018-01-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于点击特征重构的检索结果排序方法，属于信息检索领域。本方法在利用非负矩阵分解减少数据稀疏性的同时，通过引入同质性系数正则约束相似查询下相似文档的关系。它能根据相似查询下相似文档的点击数据重构出没有点击数据的特征，使得点击特征更丰富、更有效，检索结果的排序性能更好。实验结果表明，重构完成的点击特征对检索结果的排序性能提升明显。
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公开(公告)号：CN106960021A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710142050.7
申请日：2017-03-10
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/3326 , G06F16/3344 , G06F16/951
Abstract: 本发明公开一种基于多源正负外部反馈信息的查询扩展方法，在融合外部查询信息的过程中通过引入正则约束减少扩展风险；能快速有效构建新的查询，使得检索结果更符合用户需求。采用本发明的技术方案，与传统的反馈检索方法相比，具有性能明显提升的效果。
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