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公开(公告)号：CN113570469B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202110851738.9
申请日：2021-07-27
Applicant: 上海交通大学 , 中国太平洋保险(集团)股份有限公司
IPC: G06Q40/08 , G06Q30/0201 , G06Q10/04 , G06N20/00 , G06N3/0464 , G06F18/214 , G06F16/9535
Abstract: 一种面向车险用户的智能化换车预测系统及方法，该系统包括：数据处理模块、离线训练模块以及在线预测模块，数据处理模块根据用户车险保单信息，进行数据筛选和数据标注处理并输出用户是否换车及更换车型结果，离线训练模块根据用户车险保单及标注信息，进行机器学习模型训练并输出预测模型，在线预测模块根据新的用户保单信息及预测模型，进行用户是否换车以及更换指定车型预测，输出用户是否换车以及是否更换指定车型。本发明根据历史用户车险保单数据中前后年份保单中投保车辆是否一致来标注用户是否换车以及所更换的车型，筛选用户相关特征集以训练机器学习以及深度学习模型，完成用户是否换车以及是否更换指定车型的精准预测。
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公开(公告)号：CN113807162B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202110852673.X
申请日：2021-07-27
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/02 , G06T5/00
Abstract: 一种基于深度学习的社交网络图像隐私保护方法及系统，离线阶段通过人脸检测得到数据集中每张图像上出现的所有人脸，然后提取人脸面部元数据作为特征，并为每张人脸贴标签标识其主人公或者陌生人的身份从而使得特征与标签共同构成用于训练神经网络分类器的训练数据；在线阶段通过检测输入的社交网络图像中的所有人脸，利用特征提取得到每个人脸对应的特征信息并输入训练后的神经网络分类器，得出该人脸为主人公或陌生人的分类结果，当分类结果为陌生人时则对该陌生人对应的面部图像进行模糊处理并得到更新后的社交网络图像。本发明通过深度神经网络学习图像中主体的特征，对人脸进行分类，最后模糊掉陌生人脸达到保护陌生人隐私的目的。
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公开(公告)号：CN117768105A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311791715.9
申请日：2023-12-25
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种隐私保护特征检索求交方法，客户端与服务端分别设置系统参数并通过安全处理单元(SPU)执行安全比较算法后，依次执行谓词转换方法、多轮安全乘法和隐私相等测试方法后，根据应用场景不同，选择性执行基于DH密钥交换的隐私保护特征检索求交方法或基于OT扩展的隐私保护特征检索求交方法。本发明通过安全秘密共享检索，应用加法秘密共享和加法同态加密技术，能够在半诚实模型中构建高效地实现隐私保护特征检索求交方法。
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公开(公告)号：CN115996117A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211639661.X
申请日：2022-12-20
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于改进Paillier算法的优化加密解密方法及系统，初始化参数并利用所选择的参数和可证明安全噪声技术初始化安全噪声池，读取明文并将明文打包，利用所选择的参数、安全噪声池、改进Paillier加密方案和改进蒙哥马利模乘算法对打包明文进行加密并映射至蒙哥马利余数域后进行模乘加速计算，最后将蒙哥马利余数映射回密文域得到密文，并通过Paillier解密函数对密文进行解密操作得到打包明文，并进行解包处理进而求得原始明文。本发明采用可证明安全噪声技术生成预计算Paillier安全噪声池和基于改进Paillier加密方案以加速加密算法、基于中国剩余定理加速Paillier加密解密算法、基于汇编实现的改进蒙哥马利模乘算法和打包技术加速Paillier密文模乘算法，显著提高计算效率。
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公开(公告)号：CN115774842A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211361727.3
申请日：2022-11-02
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F18/214 , G06N20/00 , G06N3/126
Abstract: 一种面向联邦学习的模型自动训练方法，根据联邦学习平台所需的样本的数量和特征维度生成伪样本，采用XGBoost模型为基础进行训练任务的搭建，使用伪样本以连续二分减半的方法进行学习率和最大深度的参数搜索迭代，将最终的搜索结果作为联邦学习训练的配置参数。本发明通过不断提高数据集的采样比的迭代过程来缩小模型自动训练最佳参数的范围，从而避免地毯式、漫无目的地参数搜索。将整个搜索过程引导到一个合适的初始方向。在这个合适的范围内找到最合适的参数。在提高采样比的过程中通过不断变异生成近似子代的方式来获取适应更大样本的最佳参数。根据该参数搜索的算法特性，使整个搜索过程收敛得非常快且具有鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115766135A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211367168.7
申请日：2022-11-02
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L9/40 , H04L43/04 , H04L43/0876
Abstract: 一种面向联邦学习的网络监控系统及方法，通过跨站点通讯流量监控模块通过配置iptables防火墙规则和定时数据抓取任务，对联邦学习中不同站点间的分时通讯流量进行统计，并分析各个任务、用户所使用的流量数据并以数据接口形式返回至用户前端实现可视化；通过本地站点任务监控模块通过docker容器快速部署，定时调用联邦学习对外任务统计接口，记录联邦学习本站点参与的联邦学习任务的任务多维度信息，并提供任务数据接口展示各类任务信息。本发明通过对联邦学习平台进行监察，统计联邦学习任务具体信息，保证监控任务的真实性和正确性，对联邦学习任务的合规性、合法性和效率性进行监督，方便平台管理人员的日常管理和分析。
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公开(公告)号：CN115510422A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211278227.3
申请日：2022-10-19
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种循环神经网络的对抗性密码生成方法，通过建立基于循环神经网络的生成对抗网络模型以及密码字符字典后，在离线阶段以密码字符字典为训练集对生成对抗网络模型进行训练；在在线阶段从潜在分布空间中采样后输入训练后的生成对抗网络模型，将模型输出根据密码字符字典转换为明文字符串，即生成对抗性密码。本发明生成的猜测密码字典的猜测成功率高，猜测密码的统计特征与训练密码十分相似，相比于已有技术猜测密码的质量更高。
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公开(公告)号：CN110084620B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201910302523.4
申请日：2019-04-16
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于深度学习的电子凭据高频异常开具检测系统及方法，包括：特征提取模块、深度学习训练模块以及异常行为检测模块，其中：特征提取模块与深度学习训练模块相连并传输训练数据信息，深度学习训练模块与异常行为检测模块相连并传输智能研判模型信息，异常行为检测模块与特征提取模块中数据处理单元相连传输新数据信息并接收数据处理结果信息。本发明针对电子凭据服务体系中开具感知组件端发生的同一企业短时间开具大量凭据、同一企业短时间开具大量大额凭据、企业异常时间开具大量凭据以及企业异常时间开具大额凭据这四种异常行为，能够有效地分辨出异常电子凭据数据。
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公开(公告)号：CN113221193A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110613751.0
申请日：2021-06-02
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F21/64
Abstract: 一种基于GPU的SM2数字签名与验签快速实现方法及系统，通过在CPU端对待签名信息或待验签信息进行预处理，得到包含公钥私钥、随机数、压缩函数SM3预计算与GPU初始化以及查找表的预处理结果，然后在GPU端对预处理得到的结果进行Jacobian加重射影坐标系的映射后，进一步进行模运算优化处理和压缩函数优化的签名处理或验签处理。本发明实施简单，性能稳定，其运算吞吐率可达9.1*105ops，极大提高了SM2签名及验签算法的计算效率。
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公开(公告)号：CN109976795B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910156948.9
申请日：2019-03-01
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种电子凭据应用异常行为内嵌感知的方法，在异常行为管理中心，生成异常行为规则；设定内嵌感知器编号以及所述内嵌感知器对应的异常行为规则子集；将所述异常行为规则子集发送至对应的内嵌感知器；在内嵌感知器，接收异常行为规则子集；采集被感知对象的行为数据；根据所述异常行为规则子集和所述行为数据，判别所述行为数据是否为异常行为。本发明可实现电子凭据应用异常行为的全方位感知；能及时应对异常行为变化，可对规则进行更新并对感知器版本进行升级；对被感知对象的侵入性小，实现异常行为感知对被感知对象的低侵入性。
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