基于算法秘密共享支持两方常数轮通信的密态CNN推理方法及系统

    公开(公告)号:CN117527235A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311770392.5

    申请日:2023-12-20

    Abstract: 本发明提出一种基于算法秘密共享支持两方常数轮通信的密态CNN推理方法及系统,首先由用户将原始图像加密成两个密态分量图像,并分别发送给两个边缘服务器;而后云服务提供者公开卷积神经网络训练参数,生成并分发随机安全参数给两台服务器;两台服务器执行安全卷积操作,两台服务器交互地使用安全比较协议执行安全激活操作和安全池化操作,两台服务器执行安全全连接操作,两台服务器交互地使用安全指数协议和安全倒数协议执行安全归一化操作;最后,用户分别接收到两台服务器地输出结果,并进行解密操作,得到密态图像的识别结果。该方法及系统可以有效地达到保密、准确度和效率的均衡。

    基于脆弱指纹的DNN模型完整性验证方法及系统

    公开(公告)号:CN117390596A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311304345.1

    申请日:2023-10-10

    Abstract: 本发明涉及一种基于脆弱指纹的DNN模型完整性验证方法及系统。用于验证DNN模型的完整性。该方法首先为了避免用户之间的共谋攻击,为每一个用户创建独立的模型副本。同时结合现实应用场景,在创建模型副本的过程中,不会使用模型开发者的任何原始训练数据,且不会影响模型性能。其次,发明了一种针对黑盒模型的脆弱指纹,在不需要任何先验知识的前提下,将指纹标记在模型边界,从而能够在不影响模型精度的前提下,有效检测出外部敌手对模型的修改,验证模型完整性。

    一种基于多属性用户选择移动群智感知激励机制的方法及系统

    公开(公告)号:CN109068288A

    公开(公告)日:2018-12-21

    申请号:CN201811036362.0

    申请日:2018-09-06

    CPC classification number: H04W4/35 G06Q30/0218 H04L67/10 H04L67/12 H04W4/38

    Abstract: 本发明涉及一种基于多属性用户选择移动群智感知激励机制的方法及系统,首先感知平台将感知任务划分为多个子任务,并为各个子任务设置任务效用值、信誉积分阈值以及初始信誉积分;感知平台以流动的方式发布子任务;感知用户上传属性值;感知平台先后对用户进行一次筛选、二次筛选确定最优用户集;感知平台根据报酬计算函数计算感知用户完成子任务所获的报酬;感知用户根据参与意愿分析函数自主选择是否最终接受子任务处理请求;感知平台设置用户信誉积分奖惩机制,更新感知用户的信誉积分。本发明不仅能够提高感知用户参与度和所提交的感知数据质量,而且能够有效地保证感知用户的质量和降低系统花费开销。

    基于隐私保护VGG的密态图像识别方法及系统

    公开(公告)号:CN110807484B

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN201911051284.6

    申请日:2019-10-31

    Abstract: 本发明涉及一种基于隐私保护VGG的密态图像识别方法及系统,该方法首先发送方将原始图像加密成两个密态分量图像,并分别发送给第一服务器和第二服务器;而后可信服务器公开VGG网络的预训练参数、微调训练参数以及预设的超参数,生成并分发随机安全参数给第一服务器和第二服务器;然后第一服务器和第二服务器分别对两个密态分量图像执行安全卷积、激活、池化和全连接层操作;最后接收方分别接收到来自第一服务器和第二服务器的输出结果,并进行解密操作,得到密态图像的特征提取和识别结果。该方法及系统有利于提高密态图像识别的准确性和图像隐私性。

    基于隐私保护CNN的密态图像识别方法及系统

    公开(公告)号:CN110991462B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN201911051308.8

    申请日:2019-10-31

    Abstract: 本发明涉及一种基于隐私保护CNN的密态图像识别方法,该方法首先发送方将原始图像加密成两个密态分量图像,并分别发送给第一服务器和第二服务器;而后可信服务器公开卷积神经网络训练参数,生成并分发随机安全参数给两台服务器;第一服务器、第二服务器分别使用有偏置、无偏置的卷积核参数执行安全卷积操作,两台服务器交互地使用安全比较函数执行安全激活操作,两台服务器交互地使用安全减法函数执行安全池化操作,第一服务器、第二服务器分别使用有偏置、无偏置的连接参数执行安全全连接操作;最后接收方分别接收到两服务器的输出结果,并进行解密操作,得到密态图像的识别结果。该方法及系统有利于提高密态图像识别的正确性和图像隐私性。

    一种基于多属性用户选择移动群智感知激励机制的方法及系统

    公开(公告)号:CN109068288B

    公开(公告)日:2021-04-27

    申请号:CN201811036362.0

    申请日:2018-09-06

    Abstract: 本发明涉及一种基于多属性用户选择移动群智感知激励机制的方法及系统,首先感知平台将感知任务划分为多个子任务,并为各个子任务设置任务效用值、信誉积分阈值以及初始信誉积分;感知平台以流动的方式发布子任务;感知用户上传属性值;感知平台先后对用户进行一次筛选、二次筛选确定最优用户集;感知平台根据报酬计算函数计算感知用户完成子任务所获的报酬;感知用户根据参与意愿分析函数自主选择是否最终接受子任务处理请求;感知平台设置用户信誉积分奖惩机制,更新感知用户的信誉积分。本发明不仅能够提高感知用户参与度和所提交的感知数据质量,而且能够有效地保证感知用户的质量和降低系统花费开销。

    基于隐私保护VGG的密态图像识别方法及系统

    公开(公告)号:CN110807484A

    公开(公告)日:2020-02-18

    申请号:CN201911051284.6

    申请日:2019-10-31

    Abstract: 本发明涉及一种基于隐私保护VGG的密态图像识别方法及系统,该方法首先发送方将原始图像加密成两个密态分量图像,并分别发送给第一服务器和第二服务器;而后可信服务器公开VGG网络的预训练参数、微调训练参数以及预设的超参数,生成并分发随机安全参数给第一服务器和第二服务器;然后第一服务器和第二服务器分别对两个密态分量图像执行安全卷积、激活、池化和全连接层操作;最后接收方分别接收到来自第一服务器和第二服务器的输出结果,并进行解密操作,得到密态图像的特征提取和识别结果。该方法及系统有利于提高密态图像识别的准确性和图像隐私性。

    一种面向任务需求的选择激励的方法及终端

    公开(公告)号:CN109960583A

    公开(公告)日:2019-07-02

    申请号:CN201910078860.X

    申请日:2019-01-28

    Abstract: 本发明提供了一种面向任务需求的选择激励的方法及终端,其包括:获取平台上预设的任务的属性信息,得到第一属性信息;获取多个用户对应的终端分别对所述任务进行反馈的属性信息,得到多个的第二属性信息;将第一属性信息和第二属性信息进行匹配分析;根据匹配分析结果,通过模糊贴近度的方法,将多个的第二属性信息对应的多个终端进行排序,得到排序结果,以供平台选择执行所述任务对应的终端。本发明提供的一种面向任务需求的选择激励的方法及终端,既能够实现以任务为中心的目标终端的选择,即实现了目标终端对应目标用户选择,又能够保证任务完成的质量。

    一种面向任务需求的选择激励的方法及终端

    公开(公告)号:CN109960583B

    公开(公告)日:2022-10-28

    申请号:CN201910078860.X

    申请日:2019-01-28

    Abstract: 本发明提供了一种面向任务需求的选择激励的方法及终端,其包括:获取平台上预设的任务的属性信息,得到第一属性信息;获取多个用户对应的终端分别对所述任务进行反馈的属性信息,得到多个的第二属性信息;将第一属性信息和第二属性信息进行匹配分析;根据匹配分析结果,通过模糊贴近度的方法,将多个的第二属性信息对应的多个终端进行排序,得到排序结果,以供平台选择执行所述任务对应的终端。本发明提供的一种面向任务需求的选择激励的方法及终端,既能够实现以任务为中心的目标终端的选择,即实现了目标终端对应目标用户选择,又能够保证任务完成的质量。

    基于隐私保护CNN的密态图像识别方法及系统

    公开(公告)号:CN110991462A

    公开(公告)日:2020-04-10

    申请号:CN201911051308.8

    申请日:2019-10-31

    Abstract: 本发明涉及一种基于隐私保护CNN的密态图像识别方法,该方法首先发送方将原始图像加密成两个密态分量图像,并分别发送给第一服务器和第二服务器;而后可信服务器公开卷积神经网络训练参数,生成并分发随机安全参数给两台服务器;第一服务器、第二服务器分别使用有偏置、无偏置的卷积核参数执行安全卷积操作,两台服务器交互地使用安全比较函数执行安全激活操作,两台服务器交互地使用安全减法函数执行安全池化操作,第一服务器、第二服务器分别使用有偏置、无偏置的连接参数执行安全全连接操作;最后接收方分别接收到两服务器的输出结果,并进行解密操作,得到密态图像的识别结果。该方法及系统有利于提高密态图像识别的正确性和图像隐私性。

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