公开(公告)号：CN119513601A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411568176.7

申请日：2024-11-05

Applicant: 重庆大学

Inventor： 乐俊青 ,  邢博文 ,  张迪 ,  朱菲飞 ,  廖晓峰

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明涉及一种基于辅助生成器的高效联邦类增量学习方法及系统，属于人工智能技术领域。该方法包括以下步骤：S1、客户端利用双损失补偿机制缓解局部模型的灾难性遗忘；S2、客户端构建辅助生成器，学习本地数据的知识分布；S3、代理服务器对辅助生成器执行一致性，避免辅助生成器的模式坍塌；S4、代理服务器利用上传的辅助生成器，构建i.i.d.数据集，缓解全局类不平衡导致的灾难性遗忘；S5、代理服务器在构建的i.i.d.数据集上选择最佳全局模型，解决全局模型的灾难性遗忘问题。本发明提供的技术方案不仅解决了传统方法中需要消耗大量存储开销的缺陷，还从局部和全局两个角度提出了对灾难性遗忘的全面解决方案。

公开(公告)号：CN116963056A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310774006.3

申请日：2023-06-28

Applicant: 重庆大学

Inventor： 刘高 ,  李浩 ,  王宁 ,  向涛 ,  乐俊青 ,  张迪

IPC: H04W12/06

Abstract: 本发明涉及一种具有隐私保护的跨域切换认证方法及系统，属于网络安全技术领域。该方法包括以下步骤：S1、对系统进行初始化，系统中的实体包括用户UE、接入点AP(初始接入点S_AP和目标接入点T_AP)以及运营商代理OA(归属网络运营商代理H_OA和拜访域网络运营商代理V_OA)3种实体；S2、注册和切换准备：在这个阶段，UE进行网络注册并为将来的切换认证做准备；S3、进行跨域切换认证，当UE漫游到另一个网络域时，会和该网络域进行相互认证和密钥协商；S4、更新阶段：由假名PIDUE更新和CHUE更新两部分组成。本发明不仅可以应用于6G异构网络实现高效跨域切换认证，还能保护用户隐私，为6G异构网络的普及奠定了基础。

公开(公告)号：CN116963056B

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202310774006.3

申请日：2023-06-28

Applicant: 重庆大学

Inventor： 刘高 ,  李浩 ,  王宁 ,  向涛 ,  乐俊青 ,  张迪

IPC: H04W12/06

Abstract: 本发明涉及一种具有隐私保护的跨域切换认证方法及系统，属于网络安全技术领域。该方法包括以下步骤：S1、对系统进行初始化，系统中的实体包括用户UE、接入点AP(初始接入点S_AP和目标接入点T_AP)以及运营商代理OA(归属网络运营商代理H_OA和拜访域网络运营商代理V_OA)3种实体；S2、注册和切换准备：在这个阶段，UE进行网络注册并为将来的切换认证做准备；S3、进行跨域切换认证，当UE漫游到另一个网络域时，会和该网络域进行相互认证和密钥协商；S4、更新阶段：由假名PIDUE更新和CHUE更新两部分组成。本发明不仅可以应用于6G异构网络实现高效跨域切换认证，还能保护用户隐私，为6G异构网络的普及奠定了基础。

公开(公告)号：CN118114303A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410293939.5

申请日：2024-03-14

Applicant: 重庆大学

Inventor： 张迪 ,  杨帆 ,  乐俊青 ,  向涛 ,  何家玲 ,  刘高 ,  乔德文

IPC: G06F21/62 ,  G06F9/54 ,  G06Q30/0601 ,  G06Q30/0283 ,  G06Q40/04

Abstract: 本发明涉及一种基于差分隐私的实用聚合统计数据交易方法及系统，包括：数据查询端向数据中介提出聚合统计数据查询请求，并将查询准确度参数发送给数据中介；数据中介广播数据请求信息；数据提供者接收数据请求信息，根据出售意愿将认证信息发送给数据中介；数据中介计算满足相应准确度需求的最小采样率，通过基于采样的差分隐私算法计算出最小隐私损失预算，并检测期望隐私损失预算与最大隐私损失预算是否冲突，如果未冲突则进入数据采购阶段，与数据查询端确认查询服务合同；数据查询端签署查询服务合同，完成查询服务付费。本方案降低了数据中介提供数据查询服务的成本，在实现数据提供端隐私保护同时，为数据查询端提供满足准确度需求的服务。

公开(公告)号：CN117408354A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311356388.4

申请日：2023-10-18

Applicant: 重庆大学

Inventor： 谭州勇 ,  乐俊青 ,  张迪 ,  廖晓峰 ,  向涛

IPC: G06N20/00 ,  G06N3/098 ,  G06F18/22

Abstract: 本申请涉及人工智能领域，公开了一种个性化联邦学习方法，应用于第一客户端，首先利用第一客户端的本地数据对预置在第一客户端上的模型进行预训练，获得第一模型参数；并利用第一模型参数触发服务端反馈第一客户端对应的模型参数相似度；接收模型参数相似度并根据模型参数相似度确定待聚合客户端；利用第一客户端对应各待聚合客户端的模型参数相似度分别对第一模型参数进行加权，获得第二模型参数；并利用第二模型参数触发服务端反馈聚合参数，并利用聚合参数训练第一客户端上预训练后的模型。这样，提高了第一客户端进行个性化联邦学习的效率。本申请还公开一种应用于服务端的个性化联邦学习方法、个性化联邦学习装置、电子设备、存储介质。

公开(公告)号：CN117973562A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410161849.0

申请日：2024-02-05

Applicant: 重庆大学

Inventor： 乐俊青 ,  张迪 ,  谭州勇 ,  刘高 ,  向涛

IPC: G06N20/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于宽度网络架构的联邦持续学习方法及系统，属于机器学习技术领域。该方法包括以下步骤：S1、客户端在本地数据集上结合宽度学习进行本地训练，并在后续新数据集上进行持续学习；S2、云服务器采用批异步处理方法，服务器只有在接收到一批客户端的模型参数后才执行模型聚合，并将聚合模型参数回传给各个客户端；S3、客户端结合全局模型，采用局部重聚合策略，获得新的本地局部模型；S4、服务器接到所有客户端的模型参数，计算得到新的全局模型。本发明能够避免使用耗时的同步方法，同时解决现有异步方法的不准确训练问题；减少客户机和服务器交互轮数，同时在很大程度上保持全局模型的预测精度，避免长时间的聚合延迟。

公开(公告)号：CN115359806A

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN202210966288.2

申请日：2022-08-12

Applicant: 重庆大学

Inventor： 向涛 ,  吕潇 ,  郭尚伟 ,  陈泌文 ,  张迪 ,  乐俊青 ,  张巧 ,  廖晓峰

IPC: G10L25/51 ,  G10L25/18 ,  G10L25/30

Abstract: 本申请涉及语音安全技术领域，公开一种用于评估语音安全的方法，包括：对待评估语音信号进行特征提取，获得预设长度的特征向量；获取特征向量对应的注意力权重；对注意力权重进行加权操作，获得加权平均特征向量；根据加权平均特征向量获取待评估语音信号的安全评估分数。这样，使得不同质量的语音信号拥有不同的注意力权重，从而能够更准确的获得待评估语音信号的整体质量，进而能够更准确的对低质量的语音信号进行安全评估。本申请还公开一种用于评估语音安全的装置、电子设备及存储介质。