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公开(公告)号：CN114579957A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210068424.6
申请日：2022-01-20
摘要： 本发明提供一种基于可信沙盒的联邦学习模型训练方法、装置及电子设备，该方法，包括：在确定MEC服务器属于已创建的可信沙盒的情况下，将MEC服务器对应的第一设备信息，以及与MEC服务器通信连接的多个本地设备所对应的第二设备信息，发送至区块链平台进行注册；基于区块链平台广播的节点选择请求，确定用于联邦学习的多个目标本地设备；接收区块链平台发送的全局模型和训练请求，控制多个目标本地设备，基于训练请求对全局模型进行训练，得到本地模型；将本地模型进行聚合，得到新全局模型。本发明提供的基于可信沙盒的联邦学习模型训练方法、装置及电子设备，可以解决现有技术中区块链平台的模型训练数据的隐私保护问题。
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公开(公告)号：CN114581231A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210067256.9
申请日：2022-01-20
摘要： 本发明提供一种基于区块链的材料基因数据确权方法和系统，所述方法包括：将材料基因数据存储进入IPFS网络，获取对应的内容标识符；将所述内容标识符与非同质化代币关联，将关联信息存储入区块链网络；其中，所述非同质化代币属于确权人的账户。通过发挥非同质化代币不可分割、唯一性等特点，实现材料基因数据确权，发挥区块链防篡改、隐私保护、可追溯等特性，确保数据确权过程可信，支撑材料基因数据库可信融合，保障材料基因工程的健康良性发展。
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公开(公告)号：CN115619560A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211364781.3
申请日：2022-11-02
摘要： 本申请实施例提供一种数据交易处理方法、装置及存储介质，属于数据交易技术领域，包括：基于构建的多主从博弈模型计算数据所有者效用函数与数据请求方效用函数；基于数据所有者效用函数利用分布式非支配排序遗传算法在本地计算数据所有者的效用；基于数据请求方效用函数利用粒子群优化算法在本地计算数据请求方的效用；基于上述多方的效用确定交易方案；根据该交易方案进行数据交易。本申请实施例提供的数据交易处理方法、装置及存储介质，通过构建多主从博弈模型刻画数据所有者和数据请求方的交易行为，采用分层优化思想求解该模型，在保障数据可信交易的同时，实现了数据所有者和数据请求方的效用最大化。
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公开(公告)号：CN117609744A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311474560.6
申请日：2023-11-07
申请人： 北京邮电大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 邵苏杰 , 亓峰 , 王悦 , 杨超 , 李桐 , 刘岩 , 陈兴渝 , 孙峰 , 刘扬 , 杨舒钧 , 任帅 , 范维 , 陈剑 , 耿洪碧 , 陈得丰 , 杨智斌 , 刘芮彤 , 佟帅辰
摘要： 本发明提供一种基于联邦学习水印模型安全的验证方法及相关组件，基于联邦学习水印模型的安全验证系统包括一个服务器和多个客户端；首先服务器确定水印触发集，并将水印触发集分发至多个客户端；客户端本地存有本地触发集；当客户端检测可疑API为联邦学习水印模型的非法副本的情况下，服务器接收客户端的所有权验证请求，所有权验证请求中包括本地触发集；根据本地触发集进行可疑API的所有权初步验证；在所有权初步验证通过的情况下，根据水印触发集进行多级所有权验证。本发明通过客户端和服务端双重验证能够更进一步提高所有权认证结果的可信度，既能抵御外部的水印抹除攻击，又能防止非诚信客户端的所有权泛化，提高了模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113779617B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202110896359.1
申请日：2021-08-05
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明提供一种基于状态通道的联邦学习任务可信监管与调度方法及装置，该方法包括：通过面向数据共享的链上和链下的数据存储结构，将关键数据上链，以对数据的完整性进行校验；基于智能合约面向联邦学习数据共享场景，建立结合节点信誉值的细粒度数据访问控制模型，以保证节点身份；基于状态通道的模型训练过程可信监管机制，在进行模型训练过程的各参与方之间建立状态通道，并将模型训练过程产生的交易转移到链下完成。本发明引入许可链设计混合联邦学习架构，通过用户代理注册的方式，将节点的身份信息和资源信息存储于区块链，并通过设计链上‑链下的数据存储结构，确保数据真实性，实现数据可信查验，保证联邦学习过程的数据存储可信。
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公开(公告)号：CN113704248B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202110784835.0
申请日：2021-07-12
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/27 , G06Q40/04
摘要： 本发明提供一种基于外置索引的区块链查询优化方法，该方法包括：基于指定交易属性创建层次索引；其中，层次索引包括第一层索引和第二层索引，第一层索引为由区块号和每个区块号对应的索引项组成的位图索引，索引项使用位图表示，位图中的1和0分别表示区块中包含和不包含相应属性值范围的交易，第二层索引为由每个区块对应的索引树组成的树型索引，索引树的叶子节点存储了区块中包含的指定交易属性的属性值以及指向属性值对应交易存储位置的指针；基于层次索引，进行区块链交易查询。通过本发明提供的一种基于外置索引的区块链查询优
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公开(公告)号：CN114785439A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210333636.2
申请日：2022-03-30
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04J3/06
摘要： 本发明公开了一种提高工业物联网终端时间同步精度的方法及装置，该方法通过对当前时钟同步状态估计值与无线信道的可靠性评价指标的计算，并将当前时钟同步状态估计值与无线信道的可靠性评价指标输入线性估计模型中，生成当前时钟同步状态的估计误差协方差，对所述不同时刻的所述估计误差协方差进行收敛，生成稳态误差协方差。并且在无线通信环境中引入智能反射面，通过对智能反射面不同的相位角度的获取，进而基于智能反射面的不同相位角度、基站分配给所述终端的发射功率和所述稳态误差协方差确定最优时间精度，智能反射面的引入提升了基站与终端间双向时间戳的信息可达率，保障了无线信道的可靠性，进而提升了时间同步精度。
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公开(公告)号：CN112187859B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202010859229.6
申请日：2020-08-24
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC分类号： H04L67/025 , H04W4/70 , H04W4/80 , G06F9/50
摘要： 本发明实施例提供一种物联网业务与边缘网络能力动态映射的方法及电子设备，该方法包括：S1、对物联网业务需求进行分析，建立业务需求模型；S2、对各边缘节点与各终端设备的资源余量信息进行分析，并分析各边缘节点或终端设备单独执行任务能力，以及两个边缘节点之间或边缘节点与终端设备之间的协同执行任务能力，建立边缘网络能力模型；S3、从边缘网络能力模型中筛选出边缘节点和/或终端设备；S4、对选定的边缘节点和/或终端设备动态映射，以能耗和资源占用代价最小化为约束条件，从多种映射策略中选定一种以执行；多种映射策略包括：边缘节点单独执行、边缘节点和终端设备协同执行、终端设备单独执行、边缘节点和边缘节点协同执行，高效优化。
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公开(公告)号：CN114299370A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111478787.9
申请日：2021-12-06
申请人： 北京邮电大学 , 中国电子技术标准化研究院
IPC分类号： G06V10/94 , G06V10/96 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , H04L67/10 , H04L67/12 , G16Y20/00 , G16Y40/10 , G16Y40/20
摘要： 本发明提供一种基于云边协同的物联网场景感知方法及装置。该方法包括：获取待感知的初始场景数据；所述初始场景数据中包含图像数据和传感数据；基于动态实例感知模型对初始场景数据进行实例感知，确定所述图像数据对应的静态实例、动态实例以及异常实例；将所述静态实例、动态实例、异常实例以及所述传感数据的感知结果输入到局部多实例场景融合模型中进行处理，获得所述局部多实例场景融合模型输出的局部场景；所述动态实例感知模型是预先基于云边协同训练完成并部署在边缘服务器中的深度神经网络模型。本发明提供的方法，通过动态实例感知模型，能够有效降低物联网场景感知处理时延，提高对物联网场景中高动态场景的适应性和感知精度。
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公开(公告)号：CN111901309B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202010636535.3
申请日：2020-07-03
申请人： 北京邮电大学 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： H04L67/104 , H04L9/40 , G06Q40/04
摘要： 本发明实施例提供一种数据安全共享方法、系统及装置，该方法包括：基于多方数据安全共享架构，获取数据请求节点发送的数据共享请求，所述多方数据安全共享架构是由许可链节点和设备节点构建的；根据所述数据共享请求，通过许可链对多个数据提供节点进行多方数据检索，得到目标共享数据的本地数据模型，所述本地数据模型是基于联邦学习和预设学习指令，通过目标共享数据训练得到的；将所述本地数据模型发送到对应的数据请求节点。本发明实施例通过建立了一个去中心化的可信交易环境，使交易过程对交易双方透明化；并通过联邦学习技术，使数据共享过程中不再需要进行原始数据的传递，从源头上加大了对用户数据隐私的保护力度。
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