-
公开(公告)号：CN114444106B
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202210116753.3
申请日：2022-02-07
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开提供了相关系数获取方法、装置、电子设备和存储介质，涉及数据处理领域，具体为大数据、深度学习和人工智能技术领域。具体实现方案为：获取第一原始数据，并采用关联密钥对第一原始数据进行同态加密，确定第一传输数据，关联密钥为第一参与节点与第二参与节点共同约定；将第一传输数据发送至辅助节点，以使辅助节点接收第一传输数据，并对第一传输数据和第二传输数据进行同态运算，得到第一原始数据和第二原始数据之间的相关系数，第二传输数据通过第二参与节点采用关联密钥对第二原始数据进行同态加密确定；接收辅助节点反馈的相关系数。本公开实施例可以提高相关系数计算数据的安全性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114528916A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210040713.5
申请日：2022-01-14
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开提供了一种样本聚类处理方法、装置、设备及存储介质，涉及联邦学习与数据处理等技术领域。具体实现方案为：接收参与联邦学习的多个计算设备中各所述计算设备发送的本地样本距离信息；基于各所述计算设备的本地样本距离信息，获取样本的聚类信息；向各所述计算设备发送样本的聚类信息，以供各所述计算设备基于样本的聚类信息，将本地的各样本进行聚类处理。根据本公开的技术，能够有效地保证样本聚类处理的准确性和聚类精度。
-
公开(公告)号：CN105956469B
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201610270523.7
申请日：2016-04-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请公开了文件安全性识别方法和装置。所述方法的一具体实施方式包括：提取待识别文件的至少一种用于文件安全性识别的特征信息，得到与各种特征信息分别对应的特征向量，其中，每种特征信息所对应的特征向量的类型是预先设定的，特征向量的类型包括长度不变的定长特征向量和长度可变的变长特征向量；将所得到的各个特征向量作为输入向量分别输入至与所述特征向量的类型对应的机器学习模型，其中，定长特征向量与定长输入学习模型对应，变长特征向量与变长输入学习模型对应；通过各个机器学习模型的输出向量，确定所述待识别文件为病毒文件或安全文件。该实施方式提高了文件安全性识别的应用范围。
-
公开(公告)号：CN107315955A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201610274067.3
申请日：2016-04-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请公开了文件安全性识别方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待识别文件的特征信息；将特征信息中每一个类型的特征信息转换为特征信息对应的预设机器学习模型的输入向量；基于预设机器学习模型的输出向量，确定待识别文件是否为病毒文件。实现了针对待识别文件的每一类型的特征，分别获取特征信息以及根据特征信息的特点分别创建机器学习模型进行训练和识别。一方面，较为全面地覆盖了病毒文件的特征，从而较为全面地对病毒文件进行识别。另一方面，通过对机器学习模型的训练使得机器学习模型确定病毒文件的模式，从而在病毒文件的特征进行变更时，依然可以根据病毒文件的模式识别出病毒文件，进一步提升文件安全性识别的适用性。
-
公开(公告)号：CN105956469A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610270523.7
申请日：2016-04-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06F21/562 , G06F2221/033 , G06N3/02
Abstract: 本申请公开了文件安全性识别方法和装置。所述方法的一具体实施方式包括：提取待识别文件的至少一种用于文件安全性识别的特征信息，得到与各种特征信息分别对应的特征向量，其中，每种特征信息所对应的特征向量的类型是预先设定的，特征向量的类型包括长度不变的定长特征向量和长度可变的变长特征向量；将所得到的各个特征向量作为输入向量分别输入至与所述特征向量的类型对应的机器学习模型，其中，定长特征向量与定长输入学习模型对应，变长特征向量与变长输入学习模型对应；通过各个机器学习模型的输出向量，确定所述待识别文件为病毒文件或安全文件。该实施方式提高了文件安全性识别的应用范围。
-
公开(公告)号：CN114444106A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210116753.3
申请日：2022-02-07
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开提供了相关系数获取方法、装置、电子设备和存储介质，涉及数据处理领域，具体为大数据、深度学习和人工智能技术领域。具体实现方案为：获取第一原始数据，并采用关联密钥对第一原始数据进行同态加密，确定第一传输数据，关联密钥为第一参与节点与第二参与节点共同约定；将第一传输数据发送至辅助节点，以使辅助节点接收第一传输数据，并对第一传输数据和第二传输数据进行同态运算，得到第一原始数据和第二原始数据之间的相关系数，第二传输数据通过第二参与节点采用关联密钥对第二原始数据进行同态加密确定；接收辅助节点反馈的相关系数。本公开实施例可以提高相关系数计算数据的安全性。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.028 seconds)
