基于多密钥的联邦学习方法及系统

    公开(公告)号:CN118643919B

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202411104056.1

    申请日:2024-08-13

    Abstract: 本发明提供一种基于多密钥的联邦学习方法及系统,该方法包括:云服务器接收各参与方发送的模型梯度密文;利用服务器代理密钥对模型梯度密文进行计算,生成重加密密文;聚合所有重加密密文,得到聚合密文组;利用服务器私钥对聚合密文组解密得到聚合梯度数据,对聚合梯度数据进行加密,得到聚合梯度密文;将聚合梯度密文分发给各参与方。利用本发明方案,可以提升联邦学习中各参与方隐私数据的安全性。

    基于多密钥的联邦学习方法及系统

    公开(公告)号:CN118643919A

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202411104056.1

    申请日:2024-08-13

    Abstract: 本发明提供一种基于多密钥的联邦学习方法及系统,该方法包括:云服务器接收各参与方发送的模型梯度密文;利用服务器代理密钥对模型梯度密文进行计算,生成重加密密文;聚合所有重加密密文,得到聚合密文组;利用服务器私钥对聚合密文组解密得到聚合梯度数据,对聚合梯度数据进行加密,得到聚合梯度密文;将聚合梯度密文分发给各参与方。利用本发明方案,可以提升联邦学习中各参与方隐私数据的安全性。

    一种数据质量评价方法、系统及相关装置

    公开(公告)号:CN119359155A

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202411897132.9

    申请日:2024-12-23

    Abstract: 本申请公开了一种数据质量评价方法、系统及相关装置。本申请方法包括:基于预先获取的评价需求构建子服务关注度矩阵和数据集关注度矩阵,并根据评价需求确定需求指标;获取评价指标库,并从中提取相应的评价指标;基于评价指标确定构建数据元关注度矩阵;获取数据质量元素并设定约束条件,构建约束条件关注度矩阵;根据需求指标得到第一权重序列;根据约束条件关注度矩阵得到第二权重矩阵;采集目标数据集;获取问题数量,并基于问题数量、关注度矩阵以及规则算法计算得到约束规则评价得分;根据第二权重矩阵和约束规则评价得分计算得到质量元素评价得分;根据第一权重序列和质量元素评价得分计算得到数据集评价得分。

    数据共享方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN118802147B

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202411273596.2

    申请日:2024-09-12

    Abstract: 本发明提供一种数据共享方法、装置及系统,该方法包括:数据提供方加密数据得到数据密文,将数据密文保存至星际文件系统,并获取密文索引地址;星际文件系统为由区块链上的一个或多个共识节点组成的分布式存储系统;从区块链上获取数据使用方的数据需求信息,向监管中心发送申请材料和签名,以使监管中心验证所述名的有效性并审核申请材料是否符合数据共享相关规定;接收到监管中心发送的审核确认后,数据提供方使用自身私钥和数据使用方的公钥生成重加密密钥,并将重加密密钥发送给星际文件系统,以使星际文件系统利用收到的重加密密钥生成重加密密文并发送给数据使用方。利用本发明方案,可以使数据得到安全、高效的共享。

    数据共享方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN118802147A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202411273596.2

    申请日:2024-09-12

    Abstract: 本发明提供一种数据共享方法、装置及系统,该方法包括:数据提供方加密数据得到数据密文,将数据密文保存至星际文件系统,并获取密文索引地址;星际文件系统为由区块链上的一个或多个共识节点组成的分布式存储系统;从区块链上获取数据使用方的数据需求信息,向监管中心发送申请材料和签名,以使监管中心验证所述名的有效性并审核申请材料是否符合数据共享相关规定;接收到监管中心发送的审核确认后,数据提供方使用自身私钥和数据使用方的公钥生成重加密密钥,并将重加密密钥发送给星际文件系统,以使星际文件系统利用收到的重加密密钥生成重加密密文并发送给数据使用方。利用本发明方案,可以使数据得到安全、高效的共享。

    用户潜在偏好挖掘方法及装置

    公开(公告)号:CN119067099B

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202411562260.8

    申请日:2024-11-05

    Abstract: 本发明提供一种用户潜在偏好挖掘方法及装置,所述方法包括:对获取到的用户文本数据进行预处理,得到句子集合S和词语集合W;基于所述词语集合W中的高频词,生成多个词语关联图;基于所述多个词语关联图以及所述句子集合S,确定低频候选词;将所述低频候选词添加到所述多个词语关联图;基于所述低频候选词与每一高频词之间的共现率,确定潜在偏好事件。本发明提供的用户潜在偏好挖掘方法及装置,在用户意图中挖掘用户的潜在兴趣,寻找出与用户意图有所关联但距离较远的优秀资源,挖掘与用户兴趣关联较差、距离较远的经典精华资源,满足用户的潜在兴趣,并分析隐性关联,从而为用户制造多样性和新颖性,更进一步解决大数据资源中的长尾问题。

    用户潜在偏好挖掘方法及装置

    公开(公告)号:CN119067099A

    公开(公告)日:2024-12-03

    申请号:CN202411562260.8

    申请日:2024-11-05

    Abstract: 本发明提供一种用户潜在偏好挖掘方法及装置,所述方法包括:对获取到的用户文本数据进行预处理,得到句子集合S和词语集合W;基于所述词语集合W中的高频词,生成多个词语关联图;基于所述多个词语关联图以及所述句子集合S,确定低频候选词;将所述低频候选词添加到所述多个词语关联图;基于所述低频候选词与每一高频词之间的共现率,确定潜在偏好事件。本发明提供的用户潜在偏好挖掘方法及装置,在用户意图中挖掘用户的潜在兴趣,寻找出与用户意图有所关联但距离较远的优秀资源,挖掘与用户兴趣关联较差、距离较远的经典精华资源,满足用户的潜在兴趣,并分析隐性关联,从而为用户制造多样性和新颖性,更进一步解决大数据资源中的长尾问题。

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