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公开(公告)号：CN119338029B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411884166.4
申请日：2024-12-20
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种去中心化分层联邦学习方法及系统、边缘服务器，该方法包括：多个边缘服务器分别接收不同参与方客户端发送的梯度密文；多个边缘服务器基于安全多方计算协议聚合接收到的梯度密文，得到聚合模型密文；安全多方计算协议是指在一个互不信任的多用户网络中，多个分别持有不同梯度密文的边缘服务器共同计算出基于这些梯度密文的聚合模型密文，每个边缘服务器只得到聚合模型密文中的部分数据，而且不泄露自己持有的梯度密文给其它边缘服务器；边缘服务器将聚合模型密文下发至参与方客户端。利用本发明方案，可以提高模型聚合的安全性。
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公开(公告)号：CN119338029A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411884166.4
申请日：2024-12-20
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种去中心化分层联邦学习方法及系统、边缘服务器，该方法包括：多个边缘服务器分别接收不同参与方客户端发送的梯度密文；多个边缘服务器基于安全多方计算协议聚合接收到的梯度密文，得到聚合模型密文；安全多方计算协议是指在一个互不信任的多用户网络中，多个分别持有不同梯度密文的边缘服务器共同计算出基于这些梯度密文的聚合模型密文，每个边缘服务器只得到聚合模型密文中的部分数据，而且不泄露自己持有的梯度密文给其它边缘服务器；边缘服务器将聚合模型密文下发至参与方客户端。利用本发明方案，可以提高模型聚合的安全性。
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公开(公告)号：CN119227120A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411779051.9
申请日：2024-12-05
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司 , 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F21/60 , G06F16/22 , G06F16/245 , G06F16/28
Abstract: 本申请公开了一种基于可信空间的可信数据交换方法、装置及存储介质。本申请方法包括：数据提供方将数据上传至可信数据空间；数据供给平台生成合约，合约包含签约时间戳、数据标识符、数据提供方标识符、数据使用方标识符、使用权限、使用期限、数据修改限制和控制策略；对合约信息进行哈希加密，并将合约信息存储于目标区块链中；将摩斯码中的“点”、“横”及“间隔”分别映射为零宽度非连接符、零宽度连接符及零宽度空格符，将加密后的合约标识符转换为摩斯码格式；在上传的数据信息的随机位置嵌入零宽度非连接符、零宽度连接符及零宽度空格符，加密秘钥基于预设的加密算法生成；使用加密密钥对上传的数据信息进行加密。
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公开(公告)号：CN117873895B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410068752.5
申请日：2024-01-17
Applicant: 中国电子科技集团公司第十五研究所 , 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F11/36 , G06N5/01 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种软件可靠性预计方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：将软件系统输入至层次分解模型进行分解，输出层次分解树结构；针对层次分解树结构，分析树节点的影响域；其中，原树的子节点和父节点之间强关联，兄弟节点有影响阈值达到固定值的为弱关联；建立好关联后将树转化为有向图，自底向上进行初始模型构建；准备数据并清理，基于函数化神经元的神经网络算法预测所述初始模型参数，并用k折交叉验证来进行模型微调，得到调整后的层次分解模型；将当前软件系统按照调整后的层次分解模型进行分解，自底向上进行可靠性预测。通过本公开的处理方案，减小分解分析时的人为因素对软件本身描述的影响，从而提高可靠性预计效果。
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公开(公告)号：CN118214558A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410632457.8
申请日：2024-05-21
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: H04L9/08 , H04L9/30 , H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/565
Abstract: 本申请公开了一种数据流通处理方法、系统、装置及存储介质，确保了整个传输过程的高效性和安全性，从而有效减少或避免大规模数据泄露的事件发生，极大的提高数据传输的安全性。本申请方法包括：所述源系统、所述中转平台和所述目的地系统分别生成源系统密钥对、中转平台密钥对和目的地系统密钥对，所述源系统密钥对包括源系统公钥和源系统私钥，所述中转平台密钥对包括中转平台公钥和中转平台私钥，所述目的地系统密钥对包括目的地系统公钥和目的地系统私钥；所述中转平台和所述源系统进行密钥协商以生成对称密钥；所述源系统使用所述对称密钥对目标数据进行加密得到加密数据，并使用源系统私钥在所述加密数据上进行加密并生成数字签名。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116501875B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202310486869.0
申请日：2023-04-28
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F16/31 , G06F16/34 , G06F40/289 , G06F40/216 , G06F40/253 , G06F40/186 , G06F16/28 , G06F16/901 , G06F18/23213 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及信息处理领域，特别是一种基于自然语言和知识图谱的文档处理方法和系统，通过对主题关键词属性信息聚类分类处理；借助于权重值信息的赋值抽取出文档中的关键信息，对文档文本进行自动分词、自动分类、自动聚类处理，配置知识图谱获取到特定的语法与结构，形成自动填充模板，对法律文档配置填充格式，生成文档数据信息的自动摘要，能够快捷高效地向用户推送文档主题信息，提升了现有文档信息的处理效率。
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公开(公告)号：CN117453789A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311595453.9
申请日：2023-11-27
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种自适应的物联网数据管理方法及相关设备，可根据接入数据量的大小，并基于不同的时序数据库、感知数据库、数据仓库来实现对物联网数据的统一管理，有效减少资源的浪费，从而满足物联网数据的管理需求。本申请包括：获取目标物联网数据，所述目标物联网数据包括物联网数据源信息和实时的物联网数据信息；确定单位时间内获取到的所述目标物联网数据的数据总量以及每秒获取所述目标物联网数据的速率；使用Z‑分数计算所述数量总量的第一偏离分数和所述每秒获取所述目标物联网数据的速率的第二偏离分数；根据所述第一偏离分数和所述第二偏离分数计算总偏离分数；根据所述总偏离分数确定目标阈值。
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公开(公告)号：CN117236409A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311529303.8
申请日：2023-11-16
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06N3/084 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0475 , G06N3/096 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06F18/2415 , G06N3/092
Abstract: 本申请实施例公开了基于大模型的小模型训练方法、装置、系统和存储介质，用于在计算资源与存储空间有限的情况下，在具体的应用场景中提高大模型的应用潜力。本申请实施例小模型训练方法包括：采集目标应用场景的初始样本数据；初始化大模型；将采集到的初始样本数据输入到大模型中，通过generate函数将初始样本数据生成输入文本数据，并将输入文本数据转换为标记序列；使用大模型将标记序列转换为概率分布软标签；将概率分布软标签和对应的输入文本数据进行组合，生成数据集；根据概率分布软标签的维度创建一个循环神经网络模型和损失函数；使用数据集、小模型和损失函数进行训练，生成目标小模型。
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公开(公告)号：CN110852331B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN201911025320.1
申请日：2019-10-25
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06V10/46 , G06V10/82 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/242 , G06N3/0455 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供了一种结合BERT模型的图像描述生成方法，首先提取图像的特征向量，对特征向量进行压缩、维度扩充，其次，用外部语料数据扩充词典，然后，将特征向量和词典输入基于端到端加入注意力机制的图像描述生成模型，生成弱语义描述语句A，最后，通过BERT模型对弱语义描述语句A进行语义调整，获取完整的图像描述语句。本发明通过对特征向量进行压缩与维度扩充，增强图像数据的特征表达含义；利用基于端到端并加入注意力机制的图像描述生成模型生成弱语义图像描述语句，同时对于词汇不足的问题采用应用外部语料数据扩充词典的方式，增强语义含义，使所生成的图像描述能更准确的表征图像的内容，具有更丰富的语义。
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公开(公告)号：CN116431788A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310403521.0
申请日：2023-04-14
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种面向跨模态数据的语义检索方法，通过在检索学生模型的每一轮训练过程中，基于第一样本对检索教师模型进行当前轮训练，并基于当前轮训练后的检索教师模型对第二样本进行图文匹配，得到第二样本的匹配标签，再基于第二样本的匹配标签对检索学生模型进行当前轮训练，使得检索学生模型在训练过程中可以克服第二样本中的大量噪声带来的干扰；同时通过提供第二样本的匹配标签作为检索学生模型的训练目标，可以将各个第二样本中包含的多对多关系传达给检索学生模型，使得检索学生模型可以学习到上述多对多的关联关系，从而给出更优的跨模态检索结果，提升了检索学生模型在复杂的网络数据中的跨模态检索精度。
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