-
公开(公告)号：CN117978388A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410382157.9
申请日：2024-03-29
Applicant: 北京数牍科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种密钥生成的方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及密码学技术领域，该方法应用于通信网络中的第一节点。具体方案包括：接收每个第二节点发送的第一密文和第二密文，第一密文是第二节点对第一向量进行加密得到的，第二密文是第二节点对第二向量进行加密得到的；分别对接收到的第一密文和第二密文进行求和处理，得到第一密文对应的第一向量密文和第二密文对应的第二向量密文；对第一向量密文和第二向量密文的乘积进行降次处理，得到目的密文；接收第二节点发送的第三向量分量密文；基于目的密文、第三向量分量密文和本地第三向量分量密文，生成密钥。如此，可以减少多方通信场景中节点之间的通信开销。
-
公开(公告)号：CN117113416B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311344643.3
申请日：2023-10-17
Applicant: 北京数牍科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于隐私计算的任务执行方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取任务调度器下发的待执行任务对应的任务元数据；根据任务元数据确定第一参与方执行待执行任务所需的第一计算资源，及第二参与方所需的第二计算资源；若第一参与方的剩余计算资源充足，且第二参与方的剩余资源充足，则向第一参与方的资源管理器申请第一计算资源，部署第一计算引擎，并向第二参与方的资源管理器申请第二计算资源，第二参与方部署第二计算引擎；将任务元数据下发至第一计算引擎，并与第二计算引擎进行交互，以对待执行任务进行隐私计算。本申请解决了由于参与方之间竞争计算资源，导致系统拥塞甚至崩溃的问题，提高了隐私计算的系统稳定性。
-
公开(公告)号：CN116915405A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311181344.2
申请日：2023-09-13
Applicant: 北京数牍科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于隐私保护的数据处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：基于预设排列策略所对应的向量长度生成目标交换网络，并对目标交换网络所包含的多个交换模块进行随机决策，得到目标排列策略；通过茫然传输组件与第二参与方交换随机种子，得到交互随机种子；基于预设排列策略和目标排列策略对交互随机种子进行预处理，得到第一关联随机向量；基于第一关联随机向量对第一参与方所持有的第一向量进行全排列处理，得到第一目标向量。通过上述方案，本申请可有效降低向量元素全排列过程的计算传输成本。
-
公开(公告)号：CN116186341B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310456636.6
申请日：2023-04-25
Applicant: 北京数牍科技有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F21/62 , G06F21/60
Abstract: 本申请实施例公开了一种联邦图计算方法、装置、设备及存储介质，属于数据处理技术领域。本申请实施例可以应用于包含至少两个联邦节点的联邦图计算系统，也即本申请实施例可以适用于两个或任意多个数量的联邦节点，因此在联邦节点数量上具有通用性；此外，本申请实施例在第一目标节点有更新数据，且第一目标节点属于第二联邦节点的情况下，可以将该第一目标节点的更新数据存储至与第一目标节点对应的第一镜像节点中，然后合并第一镜像节点中的更新数据后再发送给第二联邦节点，无需分别将第一目标节点的更新数据分别发送，如此可以降低更新数据分别发送产生的传输开销。
-
公开(公告)号：CN116561678A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310506115.7
申请日：2023-05-06
Applicant: 北京数牍科技有限公司
IPC: G06F18/243 , G06F18/214 , G06N20/00 , G06Q10/04 , G06Q40/08
Abstract: 本申请实施例公开了一种模型训练方法、购险率预测方法、装置、设备及介质，属于联邦学习技术领域。该模型训练方法在第一电子设备和第二电子设备针对第一样本均设置有标签的情况下，可以基于双方的标签筛选目标特征，充分利用了双方的标签数据，如此可以提高模型的训练效果，进而在后续利用训练好的纵向联邦模型预测用户的购险率时，可以提高预测结果的准确性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116527824A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310807298.6
申请日：2023-07-03
Applicant: 北京数牍科技有限公司
IPC: H04N1/44 , G06N3/0464 , H04L9/00 , H04L9/08
Abstract: 本申请公开了一种图卷积神经网络训练方法、装置及设备，涉及信息安全技术领域。图卷积神经网络训练方法包括：获取第一参与方持有的子图的第一节点向量和第一边向量；对第一边向量进行转换，得到第一源节点向量；分别对第一边向量和第一源节点向量进行GAS模型的分散运算，得到第二边向量和第一更新向量；对第一节点向量和第一更新向量进行GAS模型的收集运算，得到第二更新向量；针对子图的第一节点，基于第二更新向量进行GAS模型的应用运算，得到第一节点相对于当前迭代执行的图卷积神经网络的层数的梯度；根据梯度，更新层数对应的图卷积神经网络参数。根据本申请实施例，能够不泄露各个参与方的子图数据隐私。
-
公开(公告)号：CN116232562B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310519460.4
申请日：2023-05-10
Applicant: 北京数牍科技有限公司
Abstract: 本申请提供了一种模型推理方法和装置，涉及大数据及人工智能技术领域，其中方法包括：获取用户输入的多个明文信息；对所述多个明文信息进行加密，获得多个第一密文；将所述多个第一密文发送给模型拥有方；接收所述模型拥有方发送的第一中间结果，所述第一中间结果由所述模型拥有方基于所述多个第一密文采用预设的第一运算获得；对所述第一中间结果降噪，获得第二密文；将所述第二密文发送给所述模型拥有方；接收所述模型拥有方发送的推理结果，所述推理结果由所述模型拥有方基于所述多个第二密文采用预设的第二运算获得。通过上述步骤，可以有效保障模型使用方的信息安全，避免信息泄露。
-
公开(公告)号：CN116204909B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310404189.X
申请日：2023-04-17
Applicant: 北京数牍科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种向量元素映射方法、电子设备及计算机可读存储介质，其中方法包括：获取第一旧向量，图结构的目标向量包括秘密共享的第一碎片和第二碎片，所述第一旧向量为所述第一碎片，目标向量为节点向量或边向量；接收第二参与方发送的第一向量，第一向量由所述第二参与方根据持有的所述第二碎片获得；将第一向量与第一旧向量合并，得到合并向量；根据预获取的映射关系对合并向量进行元素映射，得到第一新向量。上述中，第一参与方与第二参与方向外揭露的信息是旧向量和新向量的长度，新旧向量中每个元素的数据均得到保密，且第一参与方掌握的映射关系不会泄露给第二参与方，可以有效避免数据泄露。
-
公开(公告)号：CN116186341A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310456636.6
申请日：2023-04-25
Applicant: 北京数牍科技有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F21/62 , G06F21/60
Abstract: 本申请实施例公开了一种联邦图计算方法、装置、设备及存储介质，属于数据处理技术领域。本申请实施例可以应用于包含至少两个联邦节点的联邦图计算系统，也即本申请实施例可以适用于两个或任意多个数量的联邦节点，因此在联邦节点数量上具有通用性；此外，本申请实施例在第一目标节点有更新数据，且第一目标节点属于第二联邦节点的情况下，可以将该第一目标节点的更新数据存储至与第一目标节点对应的第一镜像节点中，然后合并第一镜像节点中的更新数据后再发送给第二联邦节点，无需分别将第一目标节点的更新数据分别发送，如此可以降低更新数据分别发送产生的传输开销。
-
公开(公告)号：CN115344848A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210853034.X
申请日：2022-07-20
Applicant: 北京数牍科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种标识获取方法、装置、设备及计算机可读存储介质。其中，方法包括：终端设备向第一设备发送第一信息，所述第一信息包括针对所述目标对象的识别请求，所述第一设备为设备识别服务节点或代理节点；设备识别服务节点接收响应于针对目标对象的识别请求，根据所述终端设备的身份信息，生成所述终端设备的根标识；通用标识平台根据所述终端设备的根标识，生成所述目标对象的通用标识；终端设备获取所述目标对象的通用标识。本申请的目标对象的通用标识基于终端设备的身份信息采用三段式的方式生成，可以达到去标识化的效果，也可以为隐私计算提供样本对齐功能，提高隐私保护的可靠性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
55
records
(took 0.044 seconds)
