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公开(公告)号：CN112685772B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202011580150.6
申请日：2020-12-28
Applicant: 海南大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明提供一种面向本质计算的跨DIKW模态的相对差分隐私保护方法，包括以下步骤：S1、获取待发布的目标个体对象，对目标个体对象基于DIKW图谱进行建模；S2、分析目标个体对象是否包含可用于进行本质计算或差分计算以获得目标个体对象隐私资源的类型资源，若未包含则发布目标个体对象，若包含则执行下一步骤，所述类型资源包括数据资源、信息资源和知识资源中的一种或多种；S3、对目标个体对象所包含类型资源执行隐私保护策略；S4、发布已被执行隐私保护策略的目标个体对象。本发明可以提高攻击者基于类型资源获得隐私资源所需支付的计算代价和难度，从而起到有效保护用户隐私的效果。
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公开(公告)号：CN112818382B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202110043702.8
申请日：2021-01-13
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请提供一种面向本质计算的DIKW隐私资源的处理方法和组件，方法包括，获得目标个体对象，将总转换代价设定为零，并用目标个体对象包含的隐私资源建立待处理资源集合；从待处理资源集合取出一项隐私资源作为待处理隐私资源；根据转换代价和对目标个体对象进行本质计算的本质计算代价，将待处理隐私资源转换为数值型数据资源，逻辑型数据资源和信息资源中任意一种模态的资源，并将转换模态后的隐私资源存入处理后资源集合，重复上述步骤直至待处理资源集合为空集为止，最后将目标个体对象包含的隐私资源，替换为处理后资源集合包含的隐私资源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112307974B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202011196953.1
申请日：2020-10-31
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种跨数据信息知识模态的用户行为内容编解码方法，该方法包括：S1、对目标主体进行识别，获取识别的目标主体产生的行为内容；S2、基于DIKW图谱对所获取行为内容进行建模，执行编码模式提取所获取行为内容中的初始类型资源，所述初始类型资源包括初始数据资源和初始信息资源；S3、执行解码模式将初始类型资源转换为目标类型资源，所述目标类型资源包括目标数据资源和目标信息资源；S4、输出目标类型资源，所述输出形式至少包括将目标类型资源可视化。本发明可以应用于个性化推荐、广告系统、活动营销、内容推荐等领域，适用范围广，具有较高的实用价值。
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公开(公告)号：CN112232085B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202011103480.6
申请日：2020-10-15
Applicant: 海南大学
IPC: G06F40/30
Abstract: 本申请公开了一种面向本质计算与推理的跨DIKW模态文本歧义处理方法，所述方法包括：获取目标文本，并确定目标文本中的目标数据资源和目标信息资源；根据目标数据资源和/或目标信息资源查询目标文本的相关资源，并根据相关资源确定目标文本的文本含义；若目标文本的文本含义的数量大于1，则获取目标文本的补充资源，并根据补充资源生成目标文本的条件限制文本；将符合条件限制文本的文本含义作为目标文本的实际文本含义，并根据实际文本含义修改目标文本。本申请能够准确识别并消除文本中存在的歧义。本申请还公开了一种面向本质计算与推理的跨DIKW模态文本歧义处理系统、一种电子设备及一种存储介质，具有以上有益效果。
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公开(公告)号：CN112241552B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202011104613.1
申请日：2020-10-15
Applicant: 海南大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本申请公开了一种面向本质计算与推理的跨DIKW模态隐私资源保护方法，所述方法包括：在接收资源保护指令后，删除所述资源保护指令对应的隐私资源；查询所述隐私资源的推导路径，并确定每一所述推导路径的推导成本和模态转化成本；根据所述推导成本和所述模态转化成本确定所有所述推导路径的转化优先级，并根据所述转化优先级从所有所述推导路径选取目标推导路径；将所述目标推导路径对应的资源由原模态转化为其他模态。本申请能够提高推导隐私资源的复杂度，保证隐私资源的安全性。本申请还公开了一种面向本质计算与推理的跨DIKW模态隐私资源保护系统、一种电子设备及一种存储设备，具有以上有益效果。
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公开(公告)号：CN112818382A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110043702.8
申请日：2021-01-13
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请提供一种面向本质计算的DIKW隐私资源的处理方法和组件，方法包括，获得目标个体对象，将总转换代价设定为零，并用目标个体对象包含的隐私资源建立待处理资源集合；从待处理资源集合取出一项隐私资源作为待处理隐私资源；根据转换代价和对目标个体对象进行本质计算的本质计算代价，将待处理隐私资源转换为数值型数据资源，逻辑型数据资源和信息资源中任意一种模态的资源，并将转换模态后的隐私资源存入处理后资源集合，重复上述步骤直至待处理资源集合为空集为止，最后将目标个体对象包含的隐私资源，替换为处理后资源集合包含的隐私资源。
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公开(公告)号：CN112685772A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011580150.6
申请日：2020-12-28
Applicant: 海南大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明提供一种面向本质计算的跨DIKW模态的相对差分隐私保护方法，包括以下步骤：S1、获取待发布的目标个体对象，对目标个体对象基于DIKW图谱进行建模；S2、分析目标个体对象是否包含可用于进行本质计算或差分计算以获得目标个体对象隐私资源的类型资源，若未包含则发布目标个体对象，若包含则执行下一步骤，所述类型资源包括数据资源、信息资源和知识资源中的一种或多种；S3、对目标个体对象所包含类型资源执行隐私保护策略；S4、发布已被执行隐私保护策略的目标个体对象。本发明可以提高攻击者基于类型资源获得隐私资源所需支付的计算代价和难度，从而起到有效保护用户隐私的效果。
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