设备标识的安全解析方法、装置、设备及系统

    公开(公告)号:CN117896188A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202410296035.8

    申请日:2024-03-14

    Abstract: 本申请提供一种设备标识的安全解析方法、装置、设备及系统,该方法包括:接收解析器发送的设备标识解析请求;依据本设备的设备标识、第一随机数、请求时间戳,以及,本次认证使用的第一密钥和第一盐值,利用第一哈希算法,生成第一认证值;将所述第一认证值发送给所述解析器;接收所述解析器发送的第二认证值;依据本设备的设备标识、所述第一随机数、所述请求时间戳,以及,第二密钥和第二盐值,利用所述第一哈希算法生成第三认证值,并在所述第三认证值与所述第二认证值一致的情况下,确定所述解析器认证通过。该方法可以保证设备标识解析的安全性。

    基于强化学习的移动设备异构网络接入方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN117580132B

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202410064548.6

    申请日:2024-01-16

    Abstract: 本申请提供一种基于强化学习的移动设备异构网络接入方法、装置及设备,该方法包括:获取多个候选参数集合,所述候选参数集合包括一个候选网络、一个候选带宽和一个候选功率;针对每个候选参数集合:基于所述候选参数集合确定移动设备对应的用户奖励值和候选网络对应的网络奖励值;基于所述用户奖励值和所述网络奖励值确定所述候选参数集合对应的目标奖励值;基于每个候选参数集合对应的目标奖励值,从多个候选参数集合中选取一个候选参数集合,基于该候选参数集合确定移动设备接入的目标网络、移动设备采用的目标功率、目标网络为移动设备分配的目标带宽。通过本申请的技术方案,通过异构网络支持物联网设备的连接,满足物联网设备的需求。

    面向联邦推荐系统的隐私泄露检测方法及装置

    公开(公告)号:CN117592042A

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202410071311.0

    申请日:2024-01-17

    Abstract: 本申请实施例提供了一种面向联邦推荐系统的隐私泄露检测方法及装置,涉及数据处理技术领域,其中,一种面向联邦推荐系统的隐私泄露检测方法,包括:获取各个预定项目对应的嵌入梯度,基于所获取的各个预定项目对应的嵌入梯度之间的相似关系,预估针对各个预定项目的两类评级分布,分别以两类评级分布中的项目评级作为候选评级真值,构建两类影子数据,基于两类影子数据,对服务端的本地推荐模型进行训练,得到两类预测结果,基于两类预测结果,确定各个预定项目的目标评级真值以及目标预测结果,基于目标评级真值与目标预测结果的匹配关系,确定联邦推荐系统的隐私数据泄露的检测结果。可见,本方案可以对联邦推荐系统进行有效地数据泄露检测。

    基于模糊逻辑的物联网威胁轻量协同探测方法及装置

    公开(公告)号:CN117319095A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311619505.1

    申请日:2023-11-29

    Abstract: 本申请实施例提供基于模糊逻辑的物联网威胁轻量协同探测方法及装置。本实施例通过雾节点与云节点相互协同来探测边缘节点是否为恶意节点,实现了及时探测出物联网设备是否被攻击,避免物联网设备被攻击引起的安全风险。另外,本实施例先基于雾节点原本被配置的业务计算所需资源之外的冗余资源确定雾节点对应的威胁探测能力,再基于雾节点对应的威胁探测能力、以及边缘节点原本被配置的业务计算所需资源之外的冗余资源,确定边缘节点的威胁探测能力;最后基于边缘节点的威胁探测能力探测该边缘节点是否为恶意节点,这种借助冗余资源来探测的方式不管是对雾节点还是对边缘节点,相当于实现了轻量级的威胁探测,保证雾节点、边缘节点原本的业务计算。

    基于区块链的联邦学习的数据共享激励方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN116029370A

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202310281737.4

    申请日:2023-03-17

    Abstract: 本申请提供一种基于区块链的联邦学习的数据共享激励方法、装置及设备,包括:将初始全局模型参数添加至目标区块链,以使终端设备从目标区块链下载初始全局模型参数,基于初始全局模型参数获取局部模型参数,将局部模型参数添加至目标区块链;从目标区块链下载局部模型参数,基于局部模型参数确定目标全局模型参数;若目标全局模型参数已收敛,则将目标全局模型参数确定为已训练参数,已训练参数用于对数据进行处理;在得到目标全局模型参数后,基于局部模型参数对应的预测准确率确定终端设备对应的目标奖励率。通过本申请方案,提高模型训练过程的效率,模型训练的收敛速度更快。

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