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公开(公告)号：CN113176871A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110096196.9
申请日：2021-01-25
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明公开了信息处理程序、信息处理方法和信息处理设备。一种由计算机执行的信息处理程序，该信息处理程序包括：通过使用预定的容差和关于哈密顿量的信息来计算半调整位置，利用所述半调整位置，在哈密顿量的近似之前的哈密顿量的数值与在哈密顿量的近似之后的哈密顿量的数值之间的哈密顿量的误差小于或等于该容差；以及基于半调整位置对哈密顿量的数值执行整数化。
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公开(公告)号：CN112784284A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202011138212.8
申请日：2020-10-22
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明涉及加密处理系统、加密处理方法以及记录介质。加密处理系统包括：加密数据生成设备，其对秘密信息进行加密；第一数目的参与方设备，所述参与方设备各自包括公钥和私钥的密钥对；以及片段组合设备，其收集和组合通过第一数目的参与方设备共享的多条片段信息，其中，加密数据生成设备包括第一生成单元、第二生成单元以及第一公开单元，参与方设备中的每一个包括第一验证单元、第三生成单元以及第二公开单元，片段组合设备包括第二验证单元、第四生成单元以及第三公开单元，并且参与方设备中的每一个还包括解密单元。
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公开(公告)号：CN111460364A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010046840.7
申请日：2020-01-16
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 公开了使用退火解决多元二次问题的方法、可读存储介质及系统。该方法可以包括：获得与多元二次问题相关联的多元二次多项式集，以及基于多元二次多项式生成伊辛模型连接权重矩阵“W”和伊辛模型偏差向量“b”。该方法还可以包括：将矩阵“W”和向量“b”提供给退火系统，该退火系统被配置成解决根据伊辛模型编写的问题；以及从退火系统获得表示整数集的输出。该方法还可以包括将该整数集用作多元二次问题的解。
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公开(公告)号：CN112784284B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202011138212.8
申请日：2020-10-22
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明涉及加密处理系统、加密处理方法以及记录介质。加密处理系统包括：加密数据生成设备，其对秘密信息进行加密；第一数目的参与方设备，所述参与方设备各自包括公钥和私钥的密钥对；以及片段组合设备，其收集和组合通过第一数目的参与方设备共享的多条片段信息，其中，加密数据生成设备包括第一生成单元、第二生成单元以及第一公开单元，参与方设备中的每一个包括第一验证单元、第三生成单元以及第二公开单元，片段组合设备包括第二验证单元、第四生成单元以及第三公开单元，并且参与方设备中的每一个还包括解密单元。
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公开(公告)号：CN114450686A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN201980100757.9
申请日：2019-10-01
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06F21/64 , G06F16/182
Abstract: 事务管理装置具有：第一登记部(52、53)，其针对保存多个关联了第一信息和第二信息的事务的第一区块链(2)，以基于所述第一信息的组为单位将多个所述事务中的多个所述第二信息登记到数据库(4)中；以及第二登记部(51、52)，其将以所述组为单位对所述多个第二信息进行散列化而得到的散列值登记到第二区块链(3)中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114868124B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202080087277.6
申请日：2020-01-17
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06F21/57 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 使学习完毕模型的攻击耐性的评价精度提高。存储部(11)存储分类模型(13)和转换模型(14)，分类模型根据图像数据计算置信度，转换模型是将与图像数据相比维数较小的特征值转换为图像数据的模型，且被生成为使得与图像数据的集合对应的特征值的集合遵循概率分布(15)。处理部(12)基于概率分布(15)提取特征值(16)。处理部(12)使用转换模型(14)将特征值(16)转换为图像数据(17)，使用分类模型(13)计算与图像数据(17)对应的置信度(18)。处理部(12)基于概率分布(15)以及特征值(16)，将输入至转换模型(14)的特征值从特征值(16)更新为特征值(19)，使得置信度比置信度(18)高。
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公开(公告)号：CN116097285A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202080105036.X
申请日：2020-10-08
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06N20/00
Abstract: 在对于中毒攻击的机械学习模型的以往的耐性评价方法中有评价需要庞大的时间这样的问题、数据的准备困难的问题。计算机执行基于表示机械学习模型的推理精度的相对于第一训练数据的变化而言的降低的程度的信息，生成使推理精度降低的第二训练数据，使用第二训练数据对机械学习模型进行训练，并进行训练后的机械学习模型的评价的处理。由此，在一个侧面，能够更高效地进行机械学习模型对使机械学习模型的推理精度降低的训练数据的耐性评价。
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公开(公告)号：CN115699674A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202080101751.6
申请日：2020-06-30
Applicant: 富士通株式会社
IPC: H04L9/32
Abstract: 信息处理装置(100)获取文档1～3和与文档1～3对应的签名1～3。信息处理装置(100)基于文档1～3，生成将与文档1～3对应的签名1～3聚合而得到的聚合签名信息(110)。信息处理装置(100)基于公开密钥束(120)，生成将公开密钥束(120)聚合而得到的聚合公开密钥信息(121)。信息处理装置(100)将生成的聚合签名信息(110)和生成的聚合公开密钥信息(121)与文档1～3建立对应关系地输出。
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公开(公告)号：CN114868124A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202080087277.6
申请日：2020-01-17
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 使学习完毕模型的攻击耐性的评价精度提高。存储部(11)存储分类模型(13)和转换模型(14)，分类模型根据图像数据计算置信度，转换模型是将与图像数据相比维数较小的特征值转换为图像数据的模型，且被生成为使得与图像数据的集合对应的特征值的集合遵循概率分布(15)。处理部(12)基于概率分布(15)提取特征值(16)。处理部(12)使用转换模型(14)将特征值(16)转换为图像数据(17)，使用分类模型(13)计算与图像数据(17)对应的置信度(18)。处理部(12)基于概率分布(15)以及特征值(16)，将输入至转换模型(14)的特征值从特征值(16)更新为特征值(19)，使得置信度比置信度(18)高。
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公开(公告)号：CN114746859A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN201980102678.1
申请日：2019-12-04
Applicant: 富士通株式会社
Inventor： 清水俊也
Abstract: 本发明提供一种评价方法、评价程序以及信息处理装置。能够适当地评价训练数据对机器学习的攻击性。信息处理装置(10)基于包含机器学习用的输入数据和标签的组的多个训练数据(1a、1b、…)的集合(1)，来生成多个包含一个以上的训练数据的部分集合(3a、3b)。接下来，信息处理装置(10)对每个部分集合(3a、3b)，进行使用部分集合(3a、3b)所包含的训练数据的机器学习，来生成用于根据输入数据推断标签的训练完毕模型(4a、4b)。然后，信息处理装置(10)对每个部分集合(3a、3b)，基于训练完毕模型(4a、4b)的推断精度，来进行与部分集合(3a、3b)所包含的训练数据对机器学习的攻击性相关的评价。
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