一种软件隐私合规检测方法、设备、存储介质及产品

    公开(公告)号:CN118606174B

    公开(公告)日:2025-03-04

    申请号:CN202410636858.0

    申请日:2024-05-22

    Abstract: 本发明公开一种软件隐私合规检测方法、设备、存储介质及产品,涉及软件隐私合规分析技术领域。所述方法包括:提取各样本软件对应的样本特征;基于各样本软件对应的样本特征构建各样本软件对应的异构图;采用强化学习根据奖励函数值对各异构图进行处理得到各样本软件对应的元路径;根据元路径生成各样本软件对应的路径实例,并采用图表征模型对各路径实例进行处理得到各路径实例中各节点的向量表示;利用训练集对图嵌入模型进行训练得到软件隐私合规检测模型;根据各节点的向量表示计算新奖励函数值;将待检测软件对应的样本特征输入软件隐私合规检测模型得到待检测软件的检测结果。本发明可提供更好的检测效果,并且对检测人员门槛要求更低。

    基于路径自适应的恶意软件检测方法、系统及设备

    公开(公告)号:CN117113350B

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202311162448.9

    申请日:2023-09-11

    Abstract: 本发明公开一种基于路径自适应的恶意软件检测方法、系统及设备,涉及软件检测领域,该方法包括:对软件样本数据进行逆向编译后提取相关细粒度信息特征;该信息特征包括APP与API间的调用特征、API与API间的调用特征以及API与Permission的调用特征;基于以上相关细粒度信息特征构建异构图数据;基于异构图数据,采用强化学习从所述异构图数据中为每个样本提取出一个样本路径;采用训练集训练异构图嵌入模型,得到恶意软件检测模型;训练集中样本数据由各样本路径和各样本路径对应的软件类型构成;根据待检测的软件数据和恶意软件检测模型,得到待检测的软件数据对应的类型。本发明提高了检测精度的同时提高了检测速度。

    一种柔性薄膜褶皱预测方法、系统、电子设备及介质

    公开(公告)号:CN117808784A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202410000064.5

    申请日:2024-01-02

    Abstract: 本发明公开一种柔性薄膜褶皱预测方法、系统、电子设备及介质,涉及工业辊系生产柔性薄膜产品线的褶皱检测技术领域。所述方法包括:将待预测膜面灰度图像序列中各图像分别输入目标检测模型,基于Grad‑CAM方法,得到预测Grad‑CAM图序列;将预测Grad‑CAM图序列中各图像均依次进行灰度值处理和掩膜操作,得到预测加权掩膜序列;对预测加权掩膜序列进行上采样操作,得到预测上采样加权掩膜序列;将预测上采样加权掩膜序列以及待预测膜面时间序列数据输入褶皱预测模型,得到待预测柔性薄膜卷绕镀膜过程中下一时刻的柔性薄膜图像。本发明可对柔性薄膜镀膜过程中膜面图像的褶皱变化趋势进行在线预测。

    一种跨链交互的智能合约交互模型及协同执行系统

    公开(公告)号:CN113450113B

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202110724874.1

    申请日:2021-06-28

    Abstract: 一种智能合约协同执行系统,该系统包括源链、目标链、跨链系统。源链是指发起跨链操作的区块链,目标链是跨链操作的目标区块链,跨链系统提供跨链信息传递和验证的区块链。智能合约协同执行过程包括,源链发起跨链写操作,通过所述跨链系统调用所述目标链上的跨链写智能合约,将交易信息附加至目标链上;执行目标链上的智能合约;源链发起跨链读操作,通过跨链系统调用目标链的跨链读智能合约,获取目标链上对应账户的资产信息。

    一种基于区块链的医生推荐方法、区块链设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115378717A

    公开(公告)日:2022-11-22

    申请号:CN202211025015.4

    申请日:2022-08-25

    Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的医生推荐方法、区块链设备及存储介质,包括以下步骤:注册;初始化;访问策略部署;录入医生资料;医生推荐。其优点在于:通过使用单向陷门函数,将用户真实身份隐藏,保护用户隐私;利用CA为用户颁发证书,确保CA记录中每个成员的身份是独一无二的,同时保证用户匿名性并预防女巫攻击;使用NIZK算法为用户的真实身份生成证据,可以防止用户不使用注册时的真实身份来产生假名;当需要对用户真实身份进行验证时,可通过执行NIZK的验证算法来判断用户的真实身份;通过引入区块链技术,设计分布式的数字医疗系统,以解决传统中心化管理平台带来的瓶颈问题;利用KP‑ABE技术,实现细粒度的医生推荐功能。

    一种线上学习平台视频课程推荐方法及系统

    公开(公告)号:CN115344744A

    公开(公告)日:2022-11-15

    申请号:CN202211008340.X

    申请日:2022-08-22

    Abstract: 本发明提供了一种线上学习平台视频课程推荐方法及系统,涉及线上学习平台推荐技术领域,包括:将课程讲稿序列输入到主题特征提取模型中,得到主题特征;确定视频帧流序列中每个视频帧流的格拉姆矩阵拉平向量为对应观看视频课程的风格特征;将主题特征和风格特征均经过掩码和嵌入处理后得将主题特征向量和风格特征向量,连接同一观看视频课程对应的主题特征向量和风格特征向量,得到观看课程特征序列;将观看课程特征序列输入到课程推荐模型中,得到推荐课程特征序列;本发明通过预训练自注意力序列推荐模型得到课程推荐模型,能够基于用户的长期兴趣特征和短期兴趣特征进行课程推荐,提高了线上学习平台视频课程推荐的精度和合理性。

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