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公开(公告)号:CN117097563B
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202311347133.1
申请日:2023-10-18
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L67/1095 , H04L67/101 , H04L45/12 , G06F21/62 , G06F21/60 , G06F11/14 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供一种面向隐私保护的数据共享方法及系统,属于数据传输技术领域。本发明的一种面向隐私保护的数据共享方法,通过初始路径选择模型来选择路径进行训练得到中间路径选择模型和初始样本集,并从初始样本集中筛选优质的训练数据构成目标样本集来进行强化训练,得到最终的路径选择模型,训练的数据中包含算力节点的状态信息,考虑到了各算力节点的安全属性信息,进而使得路径选择模型可以兼顾到算力节点的安全性,进而得到安全性更强的目标传输路径来传输目标隐私信息,可以进一步提升对目标隐私信息的隐私保护。
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公开(公告)号:CN116069938B
公开(公告)日:2023-06-20
申请号:CN202310354256.1
申请日:2023-04-06
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供一种文本关联性分析方法,包括:在判断接收到关联性分析数据后,初始化关联性分析插件,根据关联性分析数据对所述关联性分析插件进行配置,得到关联性分析插件的第一关联词语、第二关联词语以及关联分析函数;提取第一目标分析语句中的第一待分析词语,第一待分析词语包括第一数量词;提取第二目标分析语句中的第二待分析词语,第二待分析词语包括第二数量词;关联性分析插件根据所述关联分析函数、第一数量词生成至少一个标准关联区间,若所述第二数量词位于所述标准关联区间内,则输出正常关联提醒信息;若第二数量词不位于所述标准关联区间内,则根据所述关联分析函数的属性确定异常类型,输出异常关联提醒信息及异常类型。
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公开(公告)号:CN116028654B
公开(公告)日:2023-06-13
申请号:CN202310322871.4
申请日:2023-03-30
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明提供知识节点的多模态融合更新方法,确定知识数据所包括的知识模态种类;根据每个知识节点的知识模态种类、相应知识模态种类的知识信息量计算,得到模态评价子系数,根据所有知识节点的模态评价子系数得到模态评价平均系数;根据模态评价子系数对第一知识节点进行升序排序得到知识节点序列;在知识节点序列中挑选前部的多个第一知识节点作为第二知识节点,根据第二知识节点在当前时刻的知识模态种类,生成相对应第二知识节点的推荐添加模态种类;根据所配置的新的知识模态种类和/或新的知识信息,对第二知识节点内的知识数据进行融合更新处理。
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公开(公告)号:CN119210902A
公开(公告)日:2024-12-27
申请号:CN202411707270.6
申请日:2024-11-27
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于分块加密的数据安全共享方法、装置及系统,该方法包括:数据中心对数据信息进行分块,对每个数据块进行加密得到数据块密文,将数据块密文上传至云服务器进行存储,并在本地保存分块信息以及目录信息;接收到数据使用方发布的数据需求信息后,根据本地保存的分块信息以及目录信息确定满足需求的待共享数据;对数据使用方进行身份验证、并判断数据使用方的私钥是否合法以及请求数据是否合规;在验证及判断通过后向监管中心发送共享数据请求,以使监管中心利用自己的私钥生成数据共享令牌及签名,并发送给数据使用方。利用本发明方案,可以使数据得到安全可靠的共享。
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公开(公告)号:CN118964532A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411445923.8
申请日:2024-10-16
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司 , 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/335 , G06Q50/26
Abstract: 本申请实施例公开了一种自动分级方法、装置及计算机可读存储介质,可以提高分级结果的准确性。本申请实施例方法包括:构建政策法规本体库和典型案例本体库;将政策法规本体和典型案例本体中的关键字输入预先训练好的词向量模型,得到多个分级关键字向量;获取分级查询信息;将分级查询信息输入词向量模型,得到对应的分级查询向量,其中,分级查询信息中的每一个输入词对应一个分级查询向量;根据分级查询向量和分级关键字向量确定分级查询向量对应的关键字集合,关键字集合包括至少一个关键字;将关键字集合输入推理机进行关于政策法规本体库或典型案例本体库的前向规则推理查询,得到推理机输出的分级结果。
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公开(公告)号:CN118381600A
公开(公告)日:2024-07-23
申请号:CN202410837475.X
申请日:2024-06-26
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: H04L9/00 , H04L9/08 , H04L9/32 , H04L67/1095 , H04L67/1097 , G06N3/098 , G06N3/084 , G06F21/60 , G06F21/62
Abstract: 本发明提供一种联邦学习隐私保护方法及系统,该方法包括:中央服务器接收各参与方发送的基于同态加密的梯度密文;对接收的各参与方的梯度密文进行聚合及解密,得到聚合梯度信息;对聚合梯度信息进行数字签名,得到签名组;将签名组发送给共识节点;共识节点对签名组中的签名信息进行共识验证,验证通过后将签名组中的聚合梯度信息上传至区块链网络。利用本发明方案,可以有效地保护各参与方私有数据的安全性,并降低了参与方的计算开销,而且实现了对模型数据的全生命周期维护。
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