一种移动通信系统中可验证训练分类模型及其分类方法

    公开(公告)号:CN119646688A

    公开(公告)日:2025-03-18

    申请号:CN202411724248.2

    申请日:2024-11-28

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种移动通信系统中可验证训练分类模型及其分类方法,涉及云服务技术领域,本发明设计了一个保护隐私的云边协同分类器训练框架,将耗时的操作安全地外包给ES,从而减少了SMD和CS的计算负担。同时,可以提高分类服务的计算效率,扩大数据量。其次,进一步设计了一个基于多密钥全同态加密的算法库,它支持加密数据的距离、比较计算操作。此外,该算法库还可以以模块化的方式构建其他隐私保护分类器训练服务。最后,提出了一种移动通信系统中可验证训练分类模型的分类方法,实现轻量级完整性验证。SMD只需要执行简单的在线签名操作,而大部分耗时的离线操作都安全地外包给边缘服务,确保任何加密的聚合数据在解密之前都不会被替换或篡改。

    基于改进贝叶斯网络的传染病密切接触者排查方法

    公开(公告)号:CN114329615B

    公开(公告)日:2024-07-09

    申请号:CN202210085151.6

    申请日:2022-01-25

    Applicant: 东北大学

    Inventor: 徐剑 王苏杭 王琛

    Abstract: 本发明提供一种基于改进贝叶斯网络的传染病密切接触者排查方法,首先搜集所有用户的行程信息和表征身体状况的体征参数;然后根据解密后的行程信息确定患者的密切接触者;最后对所有密切接触者是否被感染进行排查。本发明使用加密技术对用户的数据进行加密,实现密文数据下用户密切接触者的查找以及健康状态的预测,保护用户的隐私。同时,利用同态加密的特性,首先设计了一种保护用户隐私的密切接触者查找方案,在不解密用户的明文数据的情况下寻找密切接触者。其次构建了一个能够在加密环境下进行分类的朴素贝叶斯分类模型,对用户的健康状态进行分类,在不泄漏用户的体征数据的情况下完成对用户健康状态的分类,充分保护用户的隐私。

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