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公开(公告)号：CN117827991A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410253586.6
申请日：2024-03-06
Applicant: 南湖实验室
IPC: G06F16/28 , G06F16/22 , G06F16/2457 , G06F21/62
Abstract: 本发明涉及信息安全技术领域，尤其涉及一种半结构化数据中个人标识信息识别方法与系统。该方法包括数据表读取和识别结果汇总保存，还包括数据预处理和靶向识别，所述数据预处理即将待识别的数据表按字段拆分为包含字段名、字段数据类型的字段描述信息和字段实际记录信息的单个字段，所述靶向识别包括预设模板识别和最小覆盖识别。本发明能够高效的对其中包含的个人标记信息进行识别，帮助相关从业人员了解数据表中的个人信息情况。
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公开(公告)号：CN116861985A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310796834.7
申请日：2023-06-29
Applicant: 南湖实验室
IPC: G06N3/082 , G06N3/0464
Abstract: 本方案公开了一种基于卷积层相对信息熵的神经网络剪枝子网搜索方法，该方法创新地利用了模型权重的信息熵来对不同卷积层的冗余度进行比较，各卷积层基于冗余程度的不同进行区别对待，冗余程度低的层剪枝时保留相对较大比例，而冗余度高的层剪枝时保留相对较小比例，使通过本方案得到的子网络具有更佳的网络性能，能够适用于任意比例范围(0～1之间)的神经网络剪枝需求，可以根据设定的剪枝保留比例需求，搜索大量符合要求的子网络，并利用有效的自适应批量归一化评估器从中选出最优子网络。
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公开(公告)号：CN115937745A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211612025.8
申请日：2022-12-14
Applicant: 南湖实验室
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/08 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和时序判定法的动作计数框架，该框架包括模型检测模块和时序判定模块，所述时序判定模块基于输入的包含特定重复动作的视频段进行判断。该基于深度学习和时序判定法的动作计数框架及构建方法解决了视频理解中对于开始结束信息无法有效预测的问题，提升了预测性能和效率；同时还解决了以往的重复动作计数模型在对于长时间段视频的动作计数预测中，因为采样帧的分布相对于视频长度会过于稀疏而导致的计数值有上限的问题，从而提升了重复动作计数模型的准确度性能。
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公开(公告)号：CN115331056A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210973706.0
申请日：2022-08-15
Applicant: 南湖实验室
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于反向传播梯度筛选的异常检测方法及模型，包括：S1.准备经过训练的异常检测模型；S2.将待预测图片输入异常检测模型进行一般的前向传播得到预测结果，当预测结果为异常时，执行步骤S3；S3.确定用于求梯度的特征图矩阵；S4.对预测结果进行反向传播计算得到特征图矩阵对应的梯度矩阵；S5.对梯度矩阵在横纵坐标的方向上求平均梯度得到平均梯度矩阵；S6.对平均梯度矩阵与特征图矩阵进行矩阵相乘操作并将各个通道的同位置元素的值进行累加得到梯度图；S7.基于步骤S6获取的梯度图进行梯度筛选得到异常感知区域。本发明在原有的基于深度神经网络的分类模型框架上实现扩展功能，在保持模型框架精简的同时能够实现异常区域的定位。
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公开(公告)号：CN114117333B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210068973.3
申请日：2022-01-20
Applicant: 南湖实验室
Abstract: 本发明公开了一种用于异常检测的对抗重构网络设计、训练方法及检测方法，尤其涉及一种用于异常检测的可支持多段式训练的对抗重构网络损失函数设计方法，包括重构网络损失函数和判别网络损失函数，所述的重构网络损失函数包括重构损失函数和重构对抗损失函数，所述的判别网络损失函数包括真实图像判别损失函数和判别对抗损失函数，所述的重构损失函数用于评估重构网络的重构性能，真实图像判别损失函数用于评估判别网络的判别性能，所述的重构对抗损失函数和判别对抗损失函数用于重构网络和判别网络对抗训练的交互。前述对抗重构网络损失函数涉及方法为多段式训练策略提供基础，使模型训练更稳定，克服对抗重构网络的对抗训练不稳定的问题，保证最终的重构网络能够高效复原正常样本，且判别网络对正常样本赋高分。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113569266A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202111104191.2
申请日：2021-09-22
Applicant: 南湖实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于芯片层级隐私计算的主机远程监控方法，包括：S1.用户端主机中的监控软件在基于芯片层级的可信执行环境中启动；S2.判断用户端主机本地是否存在有效的隐私数据，若是，直接进入步骤S4，否则，进入步骤S3；S3.与监管方建立安全连接并抓取隐私数据；S4.运行在可信执行环境中的监控软件基于隐私数据执行相关监测指令，并对监测结果加密和签名后传输给监管方。本方案利用基于隐私计算可信执行环境来保证用户端监测信息的有效性、不可篡改性和监控的安全性，并且基于监管方的加密密钥和签名密钥来对监测信息进行加密和签名，能够将监管信息存放在本地，避免实时连接带来的大开销成本。
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公开(公告)号：CN119622815A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411840235.1
申请日：2024-12-13
IPC: G06F21/62 , G06N20/20 , G06F18/214 , G06F40/295 , G06F18/24 , G06F40/30 , G06F16/353
Abstract: 本方案公开了一种基于可用性评估的自适应个人信息脱敏方法与系统，包括：接收待脱敏的原数据集并识别隐私字段；为隐私字段制定相应的脱敏策略，且至少两个字段被指定使用泛化算法，对于指定了泛化算法的隐私字段，循环选择其中使相应字段集可用性最高的一个字段进行泛化直至满足K匿名；对于其余隐私字段，根据制定的脱敏策略对相应的隐私字段进行脱敏处理；合并脱敏结果得到脱敏后数据集。本方案提出了使用可用性指标指导K匿名的过程，使得脱敏过程同时关注可用性和隐私性，能够在保证隐私性满足要求的情况下最大程度保证数据集的可用性，使最终输出的脱敏后数据集具有更高的可用性，为后续数据分析的效果提供了一定程度的保障。
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公开(公告)号：CN117708883B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410153939.5
申请日：2024-02-04
Applicant: 南湖实验室
IPC: G06F21/62 , G06F40/295 , G06F16/903
Abstract: 本发明涉及信息安全技术领域，尤其涉及一种面向数据开放的高性能个人信息脱敏方法与系统。该方法包括通过待脱敏数据获取，确认需要识别的个人信息类型及其识别规则，并确认对应的个人信息类型在进行脱敏处理时的脱敏策略，个人信息识别与定位和对识别到的承载个人信息的字符进行自适应脱敏处理，并根据字符定位在副本数据表中完成替换。通过本发明的脱敏方法和系统实现的面向数据开放的个人信息脱敏处理，可兼顾个人信息保护和数据开放场景下数据的真实性和可用性。
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公开(公告)号：CN117688595A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410153567.6
申请日：2024-02-04
Applicant: 南湖实验室
Abstract: 本方案公开了一种基于可信执行环境的同态加密性能提升方法及其系统，包括：获取计算任务；根据计算任务中计算函数列表，将计算任务分解成一组子任务；根据同态加密基础算子列表依次对各子任务进行分解得到子操作集；依据能否使用同态加密基础算子列表中元素直接实现，将各子操作标注为“线性操作”和“非线性操作”；依次处理各子操作：子操作被标注为“线性操作”，根据子操作任务确定同态计算方案，获取并使用加密的计算数据进行同态加密计算；子操作被标注为“非线性操作”，于可信执行环境中完成明文计算；将加密的计算结果返回至用户端。通过上述方案实现了通过利用可信执行环境实现的同态加密计算服务的高效和准确性。
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公开(公告)号：CN116340387A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310257243.2
申请日：2023-03-17
Applicant: 南湖实验室
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本方案公开了一种用于数据表的个人信息披露情况统计分析方法及系统，提出了一种新的数据处理方法，对数据表制作数据目录，并基于数据目录对个人信息相关数据表进行初步标注和分类，然后再对筛选出来的个人信息相关数据表进行字段内容的全面识别，准确且高效地完成字段标识符的标注；在前述处理基础上，依据是否存在直接标识符信息记录行将数据表进行划分，依据是否含有直接标识符信息记录行对数据表进行拆分重组，能够有效提高后续处理分析和统计效率；在前述处理基础上，采用逐层分类方法分析数据表，并从多个维度进行统计分析，自动化生成个人信息披露情况结果报表，从而全面完整地刻画平台的个人信息披露情况。
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