-
公开(公告)号：CN115001769A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210576802.1
申请日：2022-05-25
Applicant: 中电长城网际系统应用有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种抗重标识攻击能力评估方法，利用监管沙盒对样本数据集进行模拟重标识攻击，得到攻击结果；利用失效函数对攻击结果进行计算，得到抗重标识攻击失效率；根据抗重标识攻击失效率和预设阈值评估抗重标识攻击能力；本发明实施例提供一种以失效函数为核心的针对互联网平台大数据抗重标识攻击能力评估方案，能够识别互联网平台的重标识攻击风险以及判断该平台抗重标识攻击能力是否达到监管要求；通过配置阈值、监管参数、监管沙盒的相关参数，可以实现监管目的多样性，使得不同监管机构能利用本发明实施例的抗重标识攻击能力评估方法实现不同的监管目标；本发明还提供一种抗重标识攻击能力评估装置、计算机设备和介质。
-
公开(公告)号：CN118070336A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410302528.8
申请日：2024-03-15
Applicant: 北京市大数据中心 , 中电长城网际系统应用有限公司
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明提供一种隐私数据处理方法，在根据隐私数据计算生成目标用户的目标隐私数据之后，确定计算生成目标隐私数据的行为序列，行为序列包括至少一个行为；根据行为的行为属性，确定各行为的风险标识和行为序列的风险标识；其中，行为属性表示行为的隐私泄露风险；通过记录隐私计算参与方主体在计算生成隐私计算结果的过程中产生的行为，分析该行为进行隐私泄露的可能性，并对该行为进行风险标识，能够对隐私风险进行前置管理，解决隐私风险管理存在滞后性的问题。本发明还提供一种隐私数据处理装置和计算机可读介质。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118070335A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410302388.4
申请日：2024-03-15
Applicant: 北京市大数据中心 , 中电长城网际系统应用有限公司
IPC: G06F21/62
Abstract: 本申请公开一种隐私数据的处理方法、系统、设备、介质和产品，涉及信息安全技术领域。方法包括：获取客户端的隐私数据及其对应的处理需求；根据隐私数据对应的处理需求，对预设处理算法集合中的多个处理算法进行筛选，获得待处理算法集合，其中，待处理算法集合包括多个待处理算法，待处理算法为与目标厂商松耦合的数据处理算法，目标厂商为客户端对应的厂商；对多个待处理算法进行融合，获得目标处理算法；使用目标处理算法对隐私数据进行处理，获得目标数据。根据本申请中的实施例，能够提升对隐私数据的处理效率。
-
公开(公告)号：CN114817964A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210575842.4
申请日：2022-05-25
Applicant: 中电长城网际系统应用有限公司
IPC: G06F21/60
Abstract: 本申请公开了一种基于多重复合函数的大数据平台监管方法和装置，涉及数据处理技术领域。方法包括：获取大数据平台中存储的待分析数据；依据预设风险信息对待分析数据进行分析，获得分析结果，其中，预设风险信息是基于多重复合函数确定的信息；依据分析结果和大数据平台的抗风险攻击效能评估信息，确定待分析数据是否存在异常；在确定待分析数据存在异常的情况下，依据监管策略对大数据平台进行监管。实现持续不间断的对大数据平台进行监管，从而支撑针对大数据平台的日常海量业务和数据处理。
-
公开(公告)号：CN118070337A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410302564.4
申请日：2024-03-15
Applicant: 北京市大数据中心 , 中电长城网际系统应用有限公司
IPC: G06F21/62 , G06F18/213
Abstract: 本申请公开一种隐私信息的度量方法、设备、介质和产品，涉及信息安全技术领域。方法包括：获取客户端发送的目标数据；确定目标数据对应的隐私参数，隐私参数是表征目标数据中包括的隐私信息的顺序特征、数量特征和权重特征中的至少一种的参数；根据目标数据对应的隐私参数，计算获得隐私熵；使用隐私熵度量目标数据包含的隐私信息的程度。根据本申请中的实施例，能够提升用户的隐私安全性。
-
公开(公告)号：CN115001769B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202210576802.1
申请日：2022-05-25
Applicant: 中电长城网际系统应用有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种抗重标识攻击能力评估方法，利用监管沙盒对样本数据集进行模拟重标识攻击，得到攻击结果；利用失效函数对攻击结果进行计算，得到抗重标识攻击失效率；根据抗重标识攻击失效率和预设阈值评估抗重标识攻击能力；本发明实施例提供一种以失效函数为核心的针对互联网平台大数据抗重标识攻击能力评估方案，能够识别互联网平台的重标识攻击风险以及判断该平台抗重标识攻击能力是否达到监管要求；通过配置阈值、监管参数、监管沙盒的相关参数，可以实现监管目的多样性，使得不同监管机构能利用本发明实施例的抗重标识攻击能力评估方法实现不同的监管目标；本发明还提供一种抗重标识攻击能力评估装置、计算机设备和介质。
-
公开(公告)号：CN114358303A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202110935989.5
申请日：2021-08-16
Applicant: 中电长城网际系统应用有限公司
Abstract: 本申请公开了一种模型训练方法及装置、资源分配方法、介质、电子设备，模型训练方法包括：在设定节点对预设的资源分配模型进行迭代训练，并在每次训练达到纳什均衡的情况下，获得对应的模型参数、预言值和预言验证值，其中，预言验证值基于预言值确定；根据设定节点的预言验证值和预设取值范围，确定是否达到帕累托效率；在确定达到帕累托效率的情况下，停止训练资源分配模型，并根据最后一次训练获得的模型参数，确定目标资源分配模型。在模型训练过程中，通过纳什均衡和帕累托效率兼顾了全局最优与局部最优，从而在基于目标资源分配模型分配资源时，可以获得更加合理的资源分配方案，提升了资源利用率。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.028 seconds)
