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公开(公告)号：CN117056390B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311320176.0
申请日：2023-10-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/2457 , G06F16/248 , G06F21/62 , G06F21/64
Abstract: 本说明书公开了一种敏感问题的调查方法、装置、存储介质及电子设备，生成敏感问题对应的调查问卷的内容，根据指定指标，确定第一调查问卷与第二调查问卷的比例，根据内容以及比例，生成第一调查问卷以及第二调查问卷，将生成的各调查问卷随机发送至各客户端以得到答复结果，针对生成的每个调查问卷，该调查问卷与客户端的对应关系对于服务器是未知的。接收客户端返回的答复结果，答复结果与各调查问卷的对应关系对于服务器是未知的。根据答复结果、客户端的数量以及比例，确定敏感问题对应的调查结果。该方法通过指定指标，控制敏感问题对应的两种调查问卷的比例，实现对参与调查的用户的选择的隐私保护，提高了调查结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117171628A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311438185.X
申请日：2023-11-01
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/098 , G06N20/00 , G06F16/901
Abstract: 本申请涉及一种异构联邦环境中的图结构数据节点分类方法和装置。所述方法包括：随机从所有客户端中选择一组客户端子集参与迭代，客户端基于本地子图上图结构数据节点的采样概率采样得到节点子集，对客户端上的局部模型进行训练，得到局部模型参数；对每轮客户端子集的局部模型参数进行平均聚合，得到更新的全局模型参数直至更新的全局模型参数对应的全局模型在符合所有客户端本地子图的全局图分布测试集上的节点分类准确率达到预设阈值。采用本方法能够解决现有技术中图结构数据的场景下联邦学习效率低的问题，有效抑制图联邦学习中每个局部模型的偏移程度，降低局部模型训练的存储和计算成本，提高了图结构数据节点分类的准确率。
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公开(公告)号：CN119884790A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510345744.5
申请日：2025-03-24
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种数据聚类分析方法、装置及安全计算系统，所述方法应用于安全计算系统中的客户端，所述安全计算系统还包括第一服务器、第二服务器，所述方法包括：将待分析数组拆分为第一数组和第二数组，所述待分析数组的每个元素等于第一数组和第二数组中对应位置的元素之和；将第一数组发送至第一服务器，将第二数组发送至第二服务器；其中，第一服务器和第二服务器基于多个客户端发送的多个第一数组和多个第二数组，执行协作计算得到所述多个客户端两两之间的密文相似度矩阵，并基于密文相似度矩阵对多个客户端进行聚类分析，得到聚类结果并发送至多个客户端，解决了聚类分析中的数据安全性不足的问题。
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公开(公告)号：CN118132667B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410553951.5
申请日：2024-05-07
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种基于本地化差分隐私的车辆轨迹生成方法、装置和介质，其中，基于本地化差分隐私的车辆轨迹生成方法包括：将复制的两份原始车辆轨迹匹配到路网上并按照道路进行划分，得到第一枢轴片段集合和第二非枢轴片段集合；采用本地化差分隐私算法，将所述第一枢轴片段集合中的各第一枢轴片段分别扰动到满足第一预设条件的近邻道路上，及将所述第二非枢轴片段集合中的各第二非枢轴片段分别扰动到满足第二预设条件的近邻道路上，将多个扰动后保留位置信息的第一枢轴片段与多个扰动后保留方向信息的第二非枢轴片段连接，生成扰动后的车辆轨迹，使得生成的车辆轨迹数据可以在隐私和可用性之间找到一定的平衡。
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公开(公告)号：CN117993027B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410368830.3
申请日：2024-03-28
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F21/64 , G06F21/62 , G06F16/2455
Abstract: 本申请涉及一种针对重复查询攻击的数据保护方法和装置，该方法判断目标数据的查询请求是否为首次查询；若所述查询请求并非首次查询，则获取所述目标数据的在先查询结果；基于第一干扰机制对所述在先查询结果进行随机干扰处理，得到第一扰动结果；将所述第一扰动结果作为目标查询结果进行输出。解决了现有技术中被多次查询的数据面临较大的泄露风险的问题，使得攻击者在多次查询中不会获得数据的更多信息，提高数据查询的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118195030A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410391962.8
申请日：2024-04-02
Applicant: 之江实验室
IPC: G06N20/00
Abstract: 本申请涉及基于欧式距离的鲁棒性联邦学习方法、系统及存储介质，该方法包括：通过服务器分别接收每个客户端发送的拆分后的本地梯度数据；在服务器之间进行交互计算，确定每个客户端的本地梯度数据与上一轮联邦学习中目标聚合梯度之间的欧式距离；基于每个客户端对应的欧式距离进行梯度聚合，在两个服务器中分别得到局部聚合梯度，并发送至每个客户端；其中，采用乘法三元组对服务器之间的交互计算进行加密；通过每个客户端，根据局部聚合梯度获得目标聚合梯度，并基于目标聚合梯度更新本地训练模型，进行下一轮联邦学习，直到达到迭代条件。本申请能够高效地确保各个客户端的数据安全和隐私，解决了无法实现高效的联邦学习隐私增强的问题。
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公开(公告)号：CN118153707A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410157409.8
申请日：2024-02-04
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种联邦学习系统、基于联邦学习的数据处理方法，该方法通过设置两个服务器，将客户端的梯度数据拆分并分别发送至两个服务器，两个服务器交互判断客户端的梯度数据是否为归一化的数据；其后两个服务器交互计算归一化的梯度数据和上一轮聚合结果之间的余弦相似度、客户端梯度数据的加权系数以及客户端梯度加权聚合值，并分别将聚合梯度值返回客户端，客户端根据聚合梯度值计算总的聚合梯度值，并使用总聚合梯度值更新本地数据训练模型。通过两个服务器之间的交互计算，进而提高了现有联邦学习系统中的数据安全性以及联邦学习的数据处理的效率，有利于在确保系统联邦学习系统拜占庭错误容忍隐私聚合的同时，不会带来巨大的时间开销。
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公开(公告)号：CN118133346A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410299724.4
申请日：2024-03-15
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种位置查询方法、位置查询装置、电子装置和存储介质，其中，该位置查询方法包括：获取客户端位置加密数据和本地位置加密数据集；对客户端位置加密数据进行随机加掩码运算得到客户端位置加掩码加密数据，对本地位置加密数据集进行随机加掩码运算得到本地位置加掩码加密数据集，并发送至关联服务器；接收客户端位置数据和本地位置数据集的第一欧式距离，根据第一欧式距离计算客户端位置数据与本地位置数据集之间的第二欧式距离，并将第二欧式距离发送至关联服务器；接收由关联服务器发送的目标欧式距离，将目标欧式距离发送给客户端。通过本申请，实现了在位置查询过程中对客户隐私信息的保护。
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公开(公告)号：CN118132667A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410553951.5
申请日：2024-05-07
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种基于本地化差分隐私的车辆轨迹生成方法、装置和介质，其中，基于本地化差分隐私的车辆轨迹生成方法包括：将复制的两份原始车辆轨迹匹配到路网上并按照道路进行划分，得到第一枢轴片段集合和第二非枢轴片段集合；采用本地化差分隐私算法，将所述第一枢轴片段集合中的各第一枢轴片段分别扰动到满足第一预设条件的近邻道路上，及将所述第二非枢轴片段集合中的各第二非枢轴片段分别扰动到满足第二预设条件的近邻道路上，将多个扰动后保留位置信息的第一枢轴片段与多个扰动后保留方向信息的第二非枢轴片段连接，生成扰动后的车辆轨迹，使得生成的车辆轨迹数据可以在隐私和可用性之间找到一定的平衡。
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公开(公告)号：CN117614619A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311539138.4
申请日：2023-11-17
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种数据交集生成方法、数据交集生成装置和存储介质，其中，该数据交集生成方法包括：接收第一初始密文和第二初始密文；其中，第一初始密文为第一客户端的参与数据密文；第二初始密文为第二客户端的参与数据密文；基于非对称密钥，对第一初始密文和第二初始密文进行解密、相乘运算，加密得到目标相乘密文；将目标相乘密文发送至第一客户端和第二客户端；第一客户端和第二客户端分别持有针对目标相乘密文的客户端私钥通过本申请，解决了PSI协议求交集合无法在数据云外包场景适用的问题，实现了数据的高效和安全使用。
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