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公开(公告)号：CN117499052A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311575655.7
申请日：2023-11-23
Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司
Abstract: 本发明涉及数据安全技术领域，公开了一种数字签名方法、装置、设备和计算机可读存储介质，依据密钥参数信息，从扩域中选取出第一类向量组和第一部分公钥，从基域中选取出第二类向量组；基于第一类向量组、第二类向量组以及第一部分公钥，构建出私钥和第二部分公钥，从扩域中选取干扰向量，利用干扰向量以及第一部分公钥，确定出承诺向量。基于哈希函数对承诺向量、私钥、干扰向量以及目标消息进行处理，以得到目标消息的数字签名；目标消息为待签名消息转换到扩域上的数据流。本发明提供的数字签名方式能够抵抗量子计算攻击和已知的密钥恢复攻击，增强了系统安全性，有效缩短了签名长度。
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公开(公告)号：CN116822659B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311110625.9
申请日：2023-08-31
Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司
IPC: G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06F16/2455 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶运动技能学习方法、系统、设备及计算机介质，应用于自动驾驶领域，获取目标对象在当前轮自动驾驶训练过程中的目标驾驶数据，目标驾驶数据包括目标驾驶状态、第一运动技能参数、第二运动技能参数、目标奖励函数值；基于目标驾驶数据对驾驶策略生成网络进行训练，得到当前轮训练好的驾驶策略生成网络；其中，第一运动技能参数包括驾驶策略生成网络生成的运动技能参数；第二运动技能参数包括人工控制下生成的运动技能参数；目标奖励函数值包括对目标驾驶状态和运动技能参数进行匹配度评价后生成的值；运动技能参数包括轨迹参数和速度曲线参数。提高了模型训练的
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公开(公告)号：CN117235804A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311516901.1
申请日：2023-11-15
Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司
IPC: G06F21/62 , G06F21/64 , G06F18/213
Abstract: 本申请公开了一种数据集确权方法、系统、装置及介质，涉及区块链技术领域，解决传统方案中存在的确权准确性低、效率低的问题。该方案接收目标数据集对应的数据包并上链；将数据包发送至可信第三方使可信第三方基于目标数据集的特征值、待比较数据集的特征值和确权函数确定确权结果。可见，本申请使用基于多个特征提取函数计算的多个特征值，并与待比较数据集的特征值进行比较，可以增强确权的准确性，避免出现由于数据集修改或调整顺序导致无法判别数据所有权或发现数据泄露的情况。此外，利用区块链系统使得数据集的确权结果可以被公开查询和验证，提高了数据集的确权和溯源的透明度，还通过可信第三方提高了确权结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116668271A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310954905.1
申请日：2023-08-01
Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司
IPC: H04L41/0663 , H04L41/0659 , H04L41/0895 , H04L41/149 , H04L41/16
Abstract: 本发明公开了一种容器集群管理系统的容器迁移方法、装置、设备及介质，应用于云原生技术领域，为解决现有容器迁移时导致业务中断及业务信息丢失的问题，包括：对云原生系统下各个运行中的容器的状态进行分析，得到预测结果；根据预测结果确定出现故障的待迁移容器；将待迁移容器中的业务数据传输至目标节点上，其中，目标节点为正常运行的其他节点；在目标节点上生成新容器吊舱，并在新容器吊舱中对业务数据进行恢复生成对应的容器；通过监控确定将会出现故障的容器，在对容器进行迁移过程中，容器仍旧处于运行状态，用户业务不会中断，并且是对容器的业务数据的整体迁移，能够保障业务数据的完整，降低对用户业务的影响，提升用户使用体验。
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公开(公告)号：CN115906998A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211448100.1
申请日：2022-11-18
Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司
IPC: G06N3/092 , G06N3/048 , G06F40/242 , G06F16/31
Abstract: 本申请公开一种Q网络控制方法、装置及可读存储介质，涉及电子信息领域。本申请所提供的Q网络控制方法中预设行为是在行为空间A中随机选择的行为或利用数据库算子在行为空间A选择的最优行为。且从经验池中抽取出多个经验样本，并基于数据库算子计算得到对应的预期收益，最后根据预期收益更新Q网络的参数及向量索引以及目标Q网络的参数及向量索引，其中数据库算子为基于近似最近邻搜索技术实现的算子。与以往的训练控制方法相比，本方案中引入了近似最近邻搜索技术得到数据库算子，从而极大减小了搜索范围。与以往DQN遍历所有的动作空间相比，增加了训练以及决策效率，能够应用于大规模离散行为场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115842668A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211482014.2
申请日：2022-11-24
Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请公开了一种信息传播源的确定方法、系统、电子设备及存储介质，所属的技术领域为数据分析技术。所述信息传播源的确定方法包括：接收传播源追溯请求，根据所述传播源追溯请求确定候选集；其中，所有设备包括候选集中的设备和不在候选集中的设备；确定所述候选集中的设备均未处于感染状态的起始时刻ts；查询所有设备从所述起始时刻ts至所述截止时刻te的所有通信事件，按照时间顺序利用智能体依次对每一所述通信事件执行决策操作，得到所述目标信息的传播轨迹；根据所述传播轨迹确定信息传播源。本申请能够提高对信息传播源的追溯精度。
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公开(公告)号：CN115578876A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211259650.9
申请日：2022-10-14
Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司
IPC: G08G1/0967 , G08G1/0968
Abstract: 本申请公开了一种车辆的自动驾驶方法、系统、设备及存储介质，应用于机器学习技术领域，包括：规划出参考路径并确定出用于反映车辆静态路径的静态导航信息；根据车载传感设备和路侧传感设备的检测内容，通过特征提取，得到用于反映车辆自身驾驶状态的感知状态输入量；确定出用于反映车辆与环境交互过程中的历史决策信息的关联性特征；接收路侧系统反馈的用于反映路侧传感设备的检测区域内的各车辆未来行为的行为预测信息；将静态导航信息，感知状态输入量，关联性特征以及行为预测信息作为输入量输入至深度强化学习模型，得到深度强化学习模型输出的驾驶策略并执行。应用本申请的方案，可以有效地实现车辆的自动驾驶方法，保证行车安全。
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公开(公告)号：CN118394535A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410853507.5
申请日：2024-06-28
Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司
Abstract: 本发明涉及信息安全技术领域，具体公开了一种基于FPGA的数论变换方法、装置、设备及存储介质，在基于现场可编程逻辑门阵列执行数论变换计算任务时，根据数论变换计算任务的元素数量、执行数论变换计算任务所选用的蝶形单元的类型和蝶形单元的数量来确定执行一次数论变换计算任务所需的参数的数量以及用于存储参数的数论变换内存空间中内存块的数量之后，根据一个内存块的大小以及一次数论变换计算任务中写入内存块的参数片段的大小，计算一个内存块最多允许存储的参数片段的最大参数片段数量，从而将每个内存块都存储对应于多个数论变换计算任务的参数片段，提高了基于现场可编程逻辑门阵列执行数论变换计算任务时的内存利用率。
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公开(公告)号：CN118381661A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410805818.4
申请日：2024-06-21
Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司
Abstract: 本申请公开了一种安全多方计算方法、装置、设备、介质及计算机程序产品，涉及信息安全技术领域，应用于计算方，包括：获取各数据方通过沙米尔秘密分享方式分享的秘密数据的秘密份额；按照预设规则对各秘密份额进行处理，并将处理结果发送至需求方，以便需求方根据处理结果构建秘密数据的高阶幂的加法分解式；其中，高阶幂的阶数为第一预设阶数阈值；获取需求方利用加法分解式对目标任务函数进行降阶后得到的简化任务函数，并基于简化任务函数计算任务函数值的秘密份额；将任务函数值的秘密份额发送至需求方，以便需求方恢复得到所述任务函数值。本申请能够减少安全多方计算过程中的计算和通信开销，并保障计算模型隐私性。
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公开(公告)号：CN118378302A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410816400.3
申请日：2024-06-24
Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于秘密分享的数据处理方法、设备、程序产品及介质，属于信息安全领域，用于基于秘密分享技术对各数据方的变点集合进行并集运算，解决了如何在保护数据隐私的前提下，高效地实现多方秘密数据在时间轴上对齐的问题。本发明针对预设时间段内的任一理论变点，各数据方根据理论变点是否为自身实际变点选取满足相应条件的秘密分享份额，各数据方根据全局的数据方关于理论变点的秘密分享份额确定出理论变点的全局特征值，并基于各理论变点的全局特征值构建全局变点序列，从而在保障数据隐私的前提下，高效地实现了多方数据在时间轴上的对齐。此外，本发明能够在不泄露数据方身份的前提下，检测出有无数据方数据发生变化。
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