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公开(公告)号：CN110866283B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201911162207.8
申请日：2019-11-25
Applicant: 浙江工商大学 , 浙江鹏信信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链和部分同态加密多方可验证数据记录链接方法。本发明中的各数据源确定要链接的用户个人公共属性信息，并利用差分隐私技术对要链接的信息加入噪声，利用布隆过滤器编码将上述信息转化为位数组，进一步转化为一个基于记录的布隆过滤器编码；同时利用部分同态加密技术对位数组进行加密。指定链接者对数据源传输过来的加密信息进行解密并构建二叉存储机制来存储数据源的加密信息；计算记录对之间的汉明距离值，并将匹配成功的记录集合信息打包成一个交易，发送到区块链中。本发明能够保证在不泄露用户敏感信息的前提下，找出多个数据源中代表现实同一实体的记录信息，很好地保护了数据的隐私。
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公开(公告)号：CN111506487B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010594026.9
申请日：2020-06-28
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
IPC: G06F11/34 , G06F16/18 , G06F40/289 , G06F40/216 , G06Q10/00
Abstract: 本发明公开了一种基于操作日志的故障修复手段的推荐方法及系统，本发明涉及的一种基于操作日志的故障修复手段的推荐方法，包括步骤：S11.建立记录操作信息的代理节点；S12.根据建立的代理节点记录异常事件相关对象的操作日志，并对所述操作日志进行标记；S13.对所述进行标记的操作日志进行过滤处理，得到异常事件中带有标记的介入性操作；S14.对所述得到的介入性操作的标记进行判断，剔除介入性操作中执行失败的操作日志行，得到介入性操作中执行成功的操作日志片段；S15.对所述得到的执行成功的操作日志片段进行标准化处理；S16.对步骤S12中与执行成功的操作日志片段相同的异常事件所搜集的操作日志片段进行公共操作片段提取，并作为故障处置的推荐操作。
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公开(公告)号：CN111245610A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010057521.6
申请日：2020-01-19
Applicant: 浙江工商大学 , 浙江鹏信信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于NTRU同态加密的数据隐私保护深度学习方法。本发明采用一种NTRU同态加密的方法来加密深度学习中感知器学习过程中的训练数据、测试数据、标签值以及权重向量，并在这些数据加密的情况下来训练预测模型，确保用户数据的隐私性和安全性。这种同态加密技术相比于一般同态加密技术因其所用多项式次数较低而具有较好的实用性，基于这种隐私保护下的感知器学习可以推广到多层的神经网络，实现深度学习过程中的数据隐私保护。
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公开(公告)号：CN116048866A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310208894.2
申请日：2023-03-07
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
IPC: G06F11/07 , G06F9/54 , G06F16/2455 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及基于实时流计算引擎的数据故障检测方法、系统及介质，其方法包括以下步骤：S1、在数据流进入Flink程序之后，对每一条事件打上当前时间戳标签并根据事件及其时间戳加密生成一个通用唯一识别码；S2、根据事件对应的通用唯一识别码生成事件状态缓存，并按时间戳排序；S3、在每个算子链的位置读取数据以获取slot的ID和事件，并根据事件对应的通用唯一识别码将其写入事件状态缓存；S4、判断事件状态缓存是否满足预设释放条件；若是，则转至步骤S5；S5、判断满足释放条件的目标事件是否完成整个流处理流程；若否，则目标事件标记为异常事件。本发明实现数据故障的自动化检测，有效提升数据故障检测的效率和精度。
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公开(公告)号：CN112561203B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202011543873.9
申请日：2020-12-23
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司 , 浙江省水文管理中心
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类和GRU实现水位预警的方法，包括步骤：S11.采集水位信息，并根据采集到的水位信息计算水位变化量数据集；S12.基于DBSCAN聚类算法对水位变化量数据集进行聚类，得到水位变化量数据集相对应的正常数据和异常数据；S13.将得到的正常数据和异常数据输至入GRU网络中进行训练，得到预测异常点的权重参数，根据得到的权重参数构建水位预测模型；S14.将测试数据输入构建的水位预测模型中，水位预测模型输出水位信息。本发明可以准确预测出水位高度，达到提前预警，提前采取应对措施，使水域水位处于安全状态，从而保障人民的生命安全和财产安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111738242A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010848894.5
申请日：2020-08-21
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应和色彩归一的人脸识别方法，包括步骤：S1.创建人脸图像数据集；S2.对人脸数据集中的图像基于人脸检测网络进行自适应尺度选择处理，得到新的人脸图像；S3.对输出的新的人脸图像进行人脸定位，并对定位后的人脸的眼周区域进行色彩归一处理，得到处理后的人脸图像；S4.将处理后人脸图像输入人脸识别网络中，并计算处理后人脸图像的向量与预存的人脸图像的欧式距离，判断所述欧氏距离是否小于第一预设阈值，若是，则得到训练样本，并将所述训练样本输入至人脸识别网络中进行训练，得到最终的人脸识别网络模型；S5.将所要识别的图像输入至人脸识别网络模型中进行人脸识别，得到最终的识别结果。
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公开(公告)号：CN105763713A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610044657.7
申请日：2016-01-19
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
IPC: H04M1/663
CPC classification number: H04M1/663
Abstract: 本发明属于互联网及通信领域，特别涉及一种基于互联网技术和通信技术相结合的骚扰电话拦截方法。一种基于互联网技术和通信技术相结合的骚扰电话拦截方法，包括以下步骤：(1)当有主叫号码呼入时，将该主叫号码的呼叫信令消息传送至拦截系统，拦截系统判别该号码是否为骚扰号码，如果是执行步骤(2)，如果否执行步骤(3)；(2)拦截系统回复EndCall消息进行通话打断，并执行步骤(4)；(3)拦截系统回复Continue消息进行通话保持，执行步骤(5)；(4)将拦截主叫号码信息发送至被叫用户终端，执行步骤(5)；(5)拦截过程结束。本发明就是要实现解决了如何将互联网技术和通信技术有效结合，实现在云端实时精准的进行骚扰电话的识别和拦截，并通过有效的互联网手段通知用户的问题。
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公开(公告)号：CN115632770B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202211252156.X
申请日：2022-10-13
Applicant: 浙江工商大学 , 浙江鹏信信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于不经意传输的医疗物联网隐私保护数据共享方法。可信机构选择椭圆曲线以及规定相应参数并公开，所有参与方生成公私钥对并向可信机构注册。数据拥有者通过异或和椭圆曲线中点乘来获取加密密钥，并使用加密密钥对所有数据进行加密，将加密后数据发送给云服务器，再通过shamir门限秘密分享将加密密钥分成m个分享，将这m个分享和分发给每一个边缘服务器。数据使用者发起不经意传输，由此获得k个分享，通过拉格朗日插值法实现恢复加密数据。本发明使用的椭圆曲线加密方案、哈希和异或操作，在共享过程中的效率得到极大地提高。另外，不经意传输协议实现双向隐私保护，提供较高的安全性。
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公开(公告)号：CN115632770A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211252156.X
申请日：2022-10-13
Applicant: 浙江工商大学 , 浙江鹏信信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于不经意传输的医疗物联网隐私保护数据共享方法。可信机构选择椭圆曲线以及规定相应参数并公开，所有参与方生成公私钥对并向可信机构注册。数据拥有者通过异或和椭圆曲线中点乘来获取加密密钥，并使用加密密钥对所有数据进行加密，将加密后数据发送给云服务器，再通过shamir门限秘密分享将加密密钥分成m个分享，将这m个分享和分发给每一个边缘服务器。数据使用者发起不经意传输，由此获得k个分享，通过拉格朗日插值法实现恢复加密数据。本发明使用的椭圆曲线加密方案、哈希和异或操作，在共享过程中的效率得到极大地提高。另外，不经意传输协议实现双向隐私保护，提供较高的安全性。
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公开(公告)号：CN111245610B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202010057521.6
申请日：2020-01-19
Applicant: 浙江工商大学 , 浙江鹏信信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于NTRU同态加密的数据隐私保护深度学习方法。本发明采用一种NTRU同态加密的方法来加密深度学习中感知器学习过程中的训练数据、测试数据、标签值以及权重向量，并在这些数据加密的情况下来训练预测模型，确保用户数据的隐私性和安全性。这种同态加密技术相比于一般同态加密技术因其所用多项式次数较低而具有较好的实用性，基于这种隐私保护下的感知器学习可以推广到多层的神经网络，实现深度学习过程中的数据隐私保护。
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