一种面向服务组合的隐私最小暴露方法

    公开(公告)号:CN109886030B

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN201910084983.4

    申请日:2019-01-29

    Abstract: 本发明涉及一种面向服务组合的隐私最小暴露方法,尽可能的保证用户的隐私信息不被泄露,使组合服务在提供应用的同时,仅仅使用用户最小的隐私数据集。经第一阶段对隐私数据离散化、隐私数据敏感度分析和服务可用性分析以及第二阶段获取隐私数据的最优化暴露方法;从而达到保护用户隐私信息的目的。

    一种组合服务中的隐私策略动态更新方法

    公开(公告)号:CN109495460B

    公开(公告)日:2021-04-06

    申请号:CN201811292687.5

    申请日:2018-11-01

    Abstract: 本发明公开一种组合服务中的隐私策略动态更新方法,包括隐私策略建模、隐私策略的生成和隐私策略的更新,经第一阶段对隐私策略进行建模,利用形式语义描述隐私策略以及第二阶段通过用户和服务参与者对隐私暴露集协商动态生成满足用户需求的隐私策略。从而根据组合服务的演化特征使得隐私策略也发生动态更新,以得到满足用户的隐私需求,达到保护用户隐私信息的目的。

    一种针对边缘计算中雾节点的信任管理方法

    公开(公告)号:CN116244700A

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN202310016765.3

    申请日:2023-01-06

    Abstract: 本发明属于边缘计算、隐私安全和机器学习等交叉技术领域,公开一种针对边缘计算中雾节点的信任管理方法,首先计算雾节点基于主观信任值、间接信任值和能力信任值,使用贝尔曼方程来求解最短信任路径,从而得到包含雾节点三个信任属性的初始数据集,将初始数据集分为训练集和测试集,通过信任值的分布区间对数据集进行模糊化预处理,计算训练集中信息增益最大的信任属性作为分裂属性,将训练集划分为若干子集,如果子集中的雾节点都属于同一类别或者雾节点的所有候选属性都使用过则划分终止,生成决策树后,使用损失函数对决策树进行剪枝。本发明在检测恶意节点和内部攻击方面具有可靠性和有效性。

    一种面向服务组合的隐私最小暴露方法

    公开(公告)号:CN109886030A

    公开(公告)日:2019-06-14

    申请号:CN201910084983.4

    申请日:2019-01-29

    Abstract: 本发明涉及一种面向服务组合的隐私最小暴露方法,尽可能的保证用户的隐私信息不被泄露,使组合服务在提供应用的同时,仅仅使用用户最小的隐私数据集。经第一阶段对隐私数据离散化、隐私数据敏感度分析和服务可用性分析以及第二阶段获取隐私数据的最优化暴露方法;从而达到保护用户隐私信息的目的。

    一种组合服务中的隐私策略动态更新方法

    公开(公告)号:CN109495460A

    公开(公告)日:2019-03-19

    申请号:CN201811292687.5

    申请日:2018-11-01

    Abstract: 本发明公开一种组合服务中的隐私策略动态更新方法,包括隐私策略建模、隐私策略的生成和隐私策略的更新,经第一阶段对隐私策略进行建模,利用形式语义描述隐私策略以及第二阶段通过用户和服务参与者对隐私暴露集协商动态生成满足用户需求的隐私策略。从而根据组合服务的演化特征使得隐私策略也发生动态更新,以得到满足用户的隐私需求,达到保护用户隐私信息的目的。

Patent Agency Ranking