基于参数压缩的面向联邦学习隐私推理攻击的防御方法

    公开(公告)号:CN114239049A

    公开(公告)日:2022-03-25

    申请号:CN202111333252.2

    申请日:2021-11-11

    Abstract: 本申请提供一种基于参数压缩的面向联邦学习隐私推理攻击的防御方法,该方法包括:依据目标客户端的本地模型参数在训练前后的差异,确定所述目标客户端的本地模型参数中的目标参数,以对隐私推理攻击进行防御;确定所述目标客户端的压缩模型参数;依据所述目标客户端的压缩模型参数,确定全局模型参数。该方法可以在保证全局模型的准确性的情况下,保护客户端的本地私有数据特征,实现针对隐私推理攻击的防御。

    应用于物联网的多标签数据实例清洗方法及装置

    公开(公告)号:CN114117294A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111315888.4

    申请日:2021-11-08

    Abstract: 本申请提供了应用于物联网的多标签数据实例清洗方法及装置。本申请中,基于偏标记学习并同时考虑候选标签贡献以及考虑同类数据实例之间标签的相似性和不同类数据实例之间标签的差异性,对目标数据实例被标记的候选标签进行清洗,以从每一目标数据实例被标记的至少两个候选标签中选中每一目标数据实例对应的一个目标标签,最终实现了对目标数据实例被标记的至少两个候选标签进行噪声标签清洗,以得到最终的目标标签。

    一种基于情境分类的传感器控制方法及一种物联网中间件

    公开(公告)号:CN113869436A

    公开(公告)日:2021-12-31

    申请号:CN202111165307.3

    申请日:2021-09-30

    Abstract: 本发明实施例提供了一种基于情境分类的传感器控制方法及一种物联网中间件,涉及物联网技术领域。该方法包括:获取第一类传感器实时采集到的第一类信息,以及第二类传感器按照当前采样频率采集到的第二类信息;其中,第一类传感器和第二类传感器在信息采集过程的能耗有差异;基于第一类信息和第二类信息,确定当前情境类别;从预设的关于情境类别和采样频率的对应关系中,查找与当前情境类别对应的采样频率,作为目标采样频率;控制第二类传感器按照目标采样频率进行信息采集;与现有技术相比,应用本发明实施例提供的方案,可以实现降低物联网中的各个传感器的能耗,以延长各个传感器的使用寿命,从而,减少各个传感器的维护需求且降低维护成本。

    深度神经网络模型的网络剪枝方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN113837381A

    公开(公告)日:2021-12-24

    申请号:CN202111112277.X

    申请日:2021-09-18

    Abstract: 本申请实施例提供了一种深度神经网络模型的网络剪枝方法、装置、设备及介质,涉及人工智能技术领域,包括获得待剪枝模型中各个通道的缩放系数;利用各个通道的缩放系数确定反映各个通道重要性程度的贡献量,对各个通道的输出值进行加权处理,得到模拟剪枝模型;利用样本数据对模拟剪枝模型重新训练,通过重新训练后模拟剪枝模型的BN层获得各个通道的缩放系数,利用重新训练前各个通道的贡献量,得到每一通道校正后的缩放系数;返回确定贡献量的步骤,得到新的模拟剪枝模型,直至满足预设的相似条件;通过新的模拟剪枝模型的BN层获得各个通道的缩放系数,利用所获得的缩放系数对待剪枝模型进行网络剪枝。本方案可以提高网络剪枝的准确度。

    物联网环境下基于根因分析的告警多维关联方法及装置

    公开(公告)号:CN113542037A

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN202111074312.3

    申请日:2021-09-14

    Abstract: 本申请提供一种物联网环境下基于根因分析的告警多维关联方法及装置,该方法包括:依据源IP地址对物联网通信设备的告警系统产生的告警进行分组;其中,源IP地址相同的告警归属于同一分组;对于任一分组,依据该分组内各告警之间的时间关联对该分组内的告警进行聚类,得到至少一个告警聚类段;对同一分组内各告警聚类段进行因果关联分析,依据同一分组内各告警聚类段之间的因果关联,确定至少一个关联告警集;对所述关联告警集中的告警进行关键字段提取,并确定各关键字段的权重系数和频数;依据各关键字段的权重系数和频数,确定根因告警,并识别故障设备。该方法可以提高根因定位的效率和准确性。

    一种深度神经网络的虚拟对抗训练方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN112734039B

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN202110352167.4

    申请日:2021-03-31

    Abstract: 本申请提供一种深度神经网络的虚拟对抗训练方法、装置及设备,该方法包括:将多个自然样本输入给深度神经网络模型的第一子网络,得到多个自然样本对应的多个初始特征向量;从多个初始特征向量中选取种子特征向量和非种子特征向量;针对每个种子特征向量,基于种子特征向量和种子特征向量对应的扰动向量,生成种子特征向量对应的虚拟对抗特征向量;将所有虚拟对抗特征向量和所有非种子特征向量输入给深度神经网络模型的第二子网络,得到多个自然样本对应的多个目标特征向量;基于多个目标特征向量对深度神经网络模型的参数进行更新。通过本申请的技术方案,提高深度神经网络模型对于攻击样本的抗干扰能力,提高深度神经网络模型的可靠性。

    异常用户检测方法、装置、计算设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112306982B

    公开(公告)日:2021-07-16

    申请号:CN202011276015.2

    申请日:2020-11-16

    Abstract: 本申请提出了异常用户检测方法、装置、计算设备及存储介质。其中,一种异常用户检测方法,包括:获取历史时间段的日志数据,所述日志数据中每条日志包括用户标识、用户对目标设备的操作行为和日志时间;基于所述日志数据,确定每个用户标识的第一日志序列和每个用户标识在每个时间区间内的第二日志序列;基于所述第一日志序列和所述第二日志序列,确定每个用户标识的第一特征数据和每个用户标识在每个时间区间内的第二特征数据;对第一特征数据进行聚类,得到第一聚类结果;对第二特征数据进行聚类,得到第二聚类结果;根据第一聚类结果,确定异常用户;根据第二聚类结果,确定异常用户。

    监控数据访问控制方法、装置及设备、存储介质

    公开(公告)号:CN111737752B

    公开(公告)日:2021-02-26

    申请号:CN202010718253.8

    申请日:2020-07-23

    Abstract: 本发明提供一种监控数据访问控制方法、装置及设备、存储介质,有利于提升监控数据的安全性。该方法应用于数据存储服务器,包括:依据已获得的监控数据和第三方设备的设备信息生成第三方设备对应的用于访问所述监控数据的数据访问控制策略,所述第三方设备为被指定的用于访问所述监控数据的设备;存储所述数据访问控制策略,所述数据访问控制策略的索引为已生成的用于授权所述第三方设备访问所述监控数据的授权令牌;向所述第三方设备发送所述授权令牌和所述监控数据的访问地址,以使所述第三方设备依据所述授权令牌并按照所述授权令牌对应的数据访问控制策略访问所述访问地址对应的监控数据。

    一种管理系统的通讯方法及管理系统

    公开(公告)号:CN112291058A

    公开(公告)日:2021-01-29

    申请号:CN202011584587.7

    申请日:2020-12-29

    Abstract: 本发明实施例提供的一种管理系统的通讯方法及管理系统,应用于信息技术领域,通过获取目标工业智能机器人的注册请求;根据注册请求生成响应信息,并向目标工业智能机器人发送响应信息;接收目标工业智能机器人根据响应信息生成的第一鉴别码;对第一鉴别码进行鉴别;当第一鉴别码鉴别通过时,生成并向目标工业智能机器人发送第二鉴别码,以使目标工业智能机器人对第二鉴别码进行鉴别;接收目标工业智能机器人生成的第二鉴别码的鉴别通过信息;根据响应信息、第一鉴别码和第二鉴别码生成主密钥;在向目标工业智能机器人发送通讯信息时,利用主密钥对通讯信息进行加密,从而提高通讯的安全性。

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