一种异构联邦学习下的模型自适应下发方法及系统

    公开(公告)号:CN119886284A

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202411841112.X

    申请日:2024-12-13

    Abstract: 一种异构联邦学习下的模型自适应下发方法及系统,该方法通过构建多维度子模型规模的动态综合评估策略,从客户端的计算、存储、通信、数据资源和模型规模、计算量等多个维度综合评估子模型规模,得到更精准的模型裁剪率,指导服务器自适应地为客户端下发适配资源的子模型;针对服务器有公共数据集的场景,通过基于滚动训练等技术设计的动态子模型下发方法为资源异构的客户端下发子模型;针对服务器无公共数据集的场景,通过网络元素重要性设计的子模型下发策略为资源异构的客户端下发子模型;本发明中全局模型收敛速度快、准确率高,具有较好的流畅性和语法正确性。

    投票方法及相关设备
    52.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117240496A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202310898317.0

    申请日:2023-07-20

    Abstract: 本申请提供一种投票方法及相关设备。所述方法包括:用户端,向监管机构发起注册假名身份请求,并上传对应的身份信息;生成投票信息以及验证信息,并将其发送至链码;对第一投票结果进行解密,得到第二投票结果,并将其公布至链码;监管机构接收注册假名身份请求,并验证身份信息;链码接收投票信息;验证假名签名和验证信息;响应于其通过验证,将投票信息计入投票列表;响应于投票截止,根据投票信息,计算得到第一投票结果,并将第一投票结果发送至所述用户端。本申请实施例通过将同态加密算法与计票特性结合,可以在区块链上直接对加密的投票信息进行操作,有效确保了投票内容的安全性,减少了加解密的时间消耗。

    基于联盟链的数据追踪方法及相关设备

    公开(公告)号:CN117176335A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202310878963.0

    申请日:2023-07-17

    Abstract: 本申请提供一种基于联盟链的数据追踪方法及相关设备,确定目标分配标识,基于获取的与目标分配标识对应的多个数据配置端的配置密文,确定目标配置密文,生成数据配置结果,接收任一数据配置端发送的目标数据配置端的沙米尔秘密共享碎片,当统计的沙米尔秘密共享碎片的数量大于或等于预设阈值时,确定目标数据配置端为异常数据配置端,基于各个沙米尔秘密共享碎片通过秘密重构算法,得到并将异常数据配置端账户信息发送至多个数据配置端中除异常数据配置端以外的数据配置端,以及与目标分配标识对应的数据分配端,通过重构并曝光异常数据配置端账户信息的方式,避免异常数据配置端对数据配置过程造成的影响,进而能够保障数据配置过程的准确性。

    一种协议软件的测试方法及装置

    公开(公告)号:CN115687158A

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202211689502.0

    申请日:2022-12-28

    Abstract: 本申请实施例提供一种协议软件的测试方法及装置,包括:利用预设的变异算子选取模型选取变异算子链;其中,所述变异算子链包括多个变异算子;根据所述变异算子链对预设的种子文件进行变异,生成测试用例;在插桩的待测软件中执行所述测试用例,得到执行结果;根据所述执行结果更新所述变异算子选取模型用于选取变异算子链的参数。本申请能够生成有效准确的测试用例,提高协议软件的测试效率。

    一种智能合约模糊测试方法及装置

    公开(公告)号:CN115659358A

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202211693514.0

    申请日:2022-12-28

    Abstract: 本申请实施例提供一种智能合约模糊测试方法及装置,包括:解析智能合约,获得函数及函数所读、写的状态变量;根据函数读、写状态变量的关系,构建以函数为节点,函数间读写状态变量的关系为边的合约控制流向图;基于合约控制流向图,构建交易序列池;对于交易序列池中的待测交易序列,通过变异生成待测交易序列中各函数的函数参数,并根据待测交易序列和函数参数生成测试用例;在插桩的智能合约中执行测试用例,得到执行结果;将执行结果与预设的漏洞规则进行匹配,根据匹配结果确定智能合约是否存在漏洞。本申请能够检测智能合约可能存在的漏洞,提高检测准确性。

    一种索引构建及查询方法
    59.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113849498A

    公开(公告)日:2021-12-28

    申请号:CN202110950796.7

    申请日:2021-08-18

    Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种索引构建及查询方法,包括根据空间数据集,构造四叉树结构;利用Z曲线对单元格内的空间数据进行数据降维处理,得到空间数据的空间数据表示;根据Z值对空间数据表示进行排序,并构建链表;基于链表进行数据分段处理,得到多个数据段;构建每个数据段的本地模型,根据各数据段的本地模型,确定单元格的查询模型。在构建的四叉树结构基础上,利用数据分段算法划分数据段,并构建查询模型,降低空间存储代价,提高检索性能,可以一次性的数据遍历快速构建索引,提高索引构建效率,适用于动态更新的空间数据集的动态索引构建。

    有毒样本数据生成方法及装置

    公开(公告)号:CN113420841B

    公开(公告)日:2021-12-14

    申请号:CN202110964929.6

    申请日:2021-08-23

    Abstract: 本公开提供一种有毒样本数据生成方法、装置和电子设备;所述方法包括:生成平台基于分类器的训练的第一正常数据集,构建原始有毒数据集,作为第0次迭代的有毒数据集,以启动迭代;当迭代次数为0,将原始有毒数据集与第一正常数据集融合;当迭代次数大于0,将前一次迭代的有毒数据集与第一正常数据集融合;得到混合数据集,并继续迭代;基于损失函数,对混合数据集采取内层优化策略,得到分类器在本次迭代中的参数向量;采用预设的参数向量判定策略,决定是否结束迭代;当确定迭代结束时,将本次迭代的有毒数据集作为有毒样本数据;当迭代未结束时,基于建立的损失函数,以及参数向量,采取预设的外层优化策略,得到下一次迭代的有毒数据集。

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