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公开(公告)号：CN115661583A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211438780.9
申请日：2022-11-17
Applicant: 南京大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/82 , G06F21/62 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开一种基于边缘计算的隐私保护图像识别方法，属于图像识别，隐私保护，边缘计算领域。本发明在保护隐私的前提下，利用边缘智能设备提高图像识别精确度，能利用边缘设备提高云服务器的训练效率，首先，边缘智能设备分别利用自己的图像数据训练，分别得到结构相同的模型，作为教师模型。然后，云服务器在每次迭代时，先从训练集中随机挑选训练样本，计算梯度并加入差分隐私噪声，构建候选池并发送给边缘设备；之后每个边缘设备对候选池中的候选样本投票，选取使得收敛最快的样本，并对投票获得的向量添加差分隐私噪声；云服务器统计候选池中得票最多的训练样本，并使用此样本在此迭代中更新中心模型；云服务器的模型再发布给边缘设备，用来图像识别。
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公开(公告)号：CN113364731B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202110392292.8
申请日：2021-04-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种针对移动应用地理位置访问行为的细粒度分析方法，可以自动从应用中hook位置请求并确定其细粒度的精度要求，无需应用开发者的支持，以便我们在进行个性化位置隐私保护时平衡用户可用性与安全性。其关键点是识别应用中调用了位置的下游功能，即基于位置的功能，简写为LBF。首先找到与位置请求相关联的L‑UI，然后抓取其呈现的LBF文本。接下来，定义了LBF的类型，并对样本进行了打标。最后改进现有的NLP技术，通过分析文本的语义对相应的服务类型进行分类。为了保证基于文本的LBF分类模型的精确度，构建了第一个专用的大型训练数据集，包含3000多个可手动标记的LBF样本，其平均细粒度分类准确率超过了90％。
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公开(公告)号：CN114912132A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210511813.1
申请日：2022-05-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模型转换实现隐私保护卷积神经网络推理的方法，服务器调用模型转换程序，从输入神经网络模型中选取N‑1个卷积层作为分割点；所述模型转换程序调用卷积层转换程序，根据神经网络的卷积层参数生成相应的压缩卷积层和拓展卷积层，从而将输入神经网络模型划分为N个模型分片；客户端采用同态加密系统生成N对公钥与私钥，服务器与客户端分别调用模型推理程序。本发明通过模型分割的方法，将神经网络模型划分为多个分片，从而提升了在使用同态加密技术计算神经网络推理过程中的效率；待推理数据和神经网络模型分别由客户端和服务器持有，因此本方法同时保护了服务器和客户端的隐私。
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公开(公告)号：CN111510429B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202010166601.5
申请日：2020-03-11
Applicant: 南京大学
IPC: H04L29/06 , H04W12/121
Abstract: 本发明公开了一种安卓系统应用推广中流量劫持的分析检测方法及系统，该检测方法可分为服务器端和客户端两个部分，在检测过程中，由客户端收集数据并提交到服务器端，在服务器端开发者可进行多方面的数据分析，掌握流量劫持的各项特征。本发明在利用众包技术来确保收集数据的高可用性和正确性的同时，结合部分下载技术有效降低了客户端的探测流量，可显著减少参与者的流量开销并提高流量劫持探测效率；发现劫持后，在服务器端可以利用大数据技术分析劫持行为的来源、严重程度以及劫持方式等，从而对相关恶意渠道进行责任追溯，保障了开发者和正常渠道推广商的利益，也保护了用户下载过程中的数据安全。
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公开(公告)号：CN112866299A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110387073.0
申请日：2021-04-12
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明属于计算机网络领域，公开了一种移动边缘计算网络的加密数据去重与分享装置，包括移动终端、边缘存储服务器、边缘权威服务器以及边缘密钥服务器；边缘存储服务器包括与移动终端邻近的所有可用边缘存储服务器，边缘存储服务器为移动终端提供加密数据的存储服务；所述边缘权威服务器为网络中公开的服务器集合，边缘权威服务器为移动终端提供安全的数据盲标签计算服务；所述边缘密钥服务器使用分布式哈希表进行索引，移动终端通过计算分布式哈希表得到边缘密钥服务器集合，并将密钥信息存储到边缘密钥服务器集合中的所有边缘密钥服务器。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107831512A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711051869.9
申请日：2017-10-30
Applicant: 南京大学
IPC: G01S19/37
CPC classification number: G01S19/37
Abstract: 本发明了公开一种MSB-AGPS定位的位置隐私保护方法，采用k匿名的方式将GPS设备探测到的真实的SMS信息片段和其他的k-1组伪造的相似的SMS信息片段混合在一起组成k组片段，并标记真实的SMS信息片段在这k组片段中的位置，随后将这k组片段一起上传到服务器；服务器根据上传的k组片段数据与自身从卫星接收到的NMS信号计算出相应的位置，k组片段对应的坐标，然后将坐标返回给GPS设备；GPS设备收到服务器发来的k组片段对应的坐标后，分解出真实的SMS信息片段对应的坐标。本发明可以在不影响AGPS的定位功能的基础上对GPS设备的位置进行保护，使第三方位置服务器难以追踪到GPS设备的精确位置。
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公开(公告)号：CN104135362B
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201410349202.7
申请日：2014-07-21
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于差分隐私发布的数据的可用性计算方法，针对集合型数据和关系型数据分别提出了基于DiffPart的保护隐私的数据可用性计算方法和基于DiffGen的保护隐私的数据可用性计算方法，对可用性进行定义，分别给出度量两种方法的信息损失的可用性函数，通过发布者发布一些加密过的辅助数据集，其中使用在上构造的密码系统来加密所述辅助数据集，依次验证所述辅助数据集是否正确的包含了发布者的数据，利用所述辅助数据集计算出最终发布数据集的可用性。实验表明了该方案的效率较高，其主要受数据提供者个数和数据规模影响。
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公开(公告)号：CN105890600A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610231284.4
申请日：2016-04-14
Applicant: 南京大学
IPC: G01C21/20
CPC classification number: G01C21/20
Abstract: 本发明公开一种基于手机传感器的地铁乘客位置推测方法，包括如下步骤，训练阶段，收集来自每一个站点的标记好的各种手机加速度传感器的数据，从这些数据中抽取出相应的特征，然后使用机器学习的方法学习出一组在各个站点之间的分类器，一个站间隔是分类器最基本的识别单元。采集用户数据的阶段，读取用户手机上的加速度传感器数据并上传到相应的服务器；识别阶段，从服务器上获得乘客的手机上的传感器的相关数据，划分出地铁数据中的站点数据，利用分类器把站点数据映射到每一个站点，基于投票算法来推测出用户的完整的地铁乘坐路径。
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公开(公告)号：CN103955677A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410199652.2
申请日：2014-05-12
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , H04L29/06 , G06F21/32 , A61B5/0452
Abstract: 本发明公开了一种基于隐私保护的心电图识别的方法，首先在客户端将ECG数据进行打乱，打乱的方法是将从用户测量得到的心电图信号中提取出来的含有n个元素的特征向量A乘上一个n×n的随机矩阵matrix；然后，将转换得到的向量B而不是原始的A作为用户的特征向量上传到服务器数据库中，用于身份识别阶段对该用户的识别。本发明的方法可以很好的在训练阶段和身份识别过程中保护用户的心电图隐私。
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