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公开(公告)号：CN118821193A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202311465059.3
申请日：2023-11-06
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 聂文静
Abstract: 本申请公开了一种数据处理方法及装置、设备、存储介质，所述方法应用于第一设备，所述方法包括：将待预测用户标识对应的第一切片号发送给第二设备；其中，所述第一切片号为所述第一设备的第一过滤器包括的切片号；所述第一过滤器包括与所述待预测用户标识对应的至少一个第一切片；所述第一切片号用于指示所述第二设备将所述第二设备的第二过滤器中位置索引不包含所述第一切片号的切片筛除，得到第一切片集；所述第二过滤器包括所述第二设备的用户数据库中的各用户标识对应的至少一个第二切片。
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公开(公告)号：CN111401509A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201910000930.X
申请日：2019-01-02
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 聂文静
Abstract: 本发明提供了一种终端类型的识别方法和装置，涉及通信技术领域。该终端类型的识别方法包括：根据第一样本数据集构建的特征模型，获取训练集的第二样本数据集；其中，第一样本数据集包括原始样本数据集以及根据原始样本数据集的非缺失率获取的权重值；根据第二样本数据集，构建匹配类型的深度神经网络模型；根据匹配类型的深度神经网络模型，识别终端类型。本发明实施例的第一样本数据集包括权重值，根据构建的特征模型，获取训练集的第二样本数据集，根据第二样本数据集，构建匹配类型的深度神经网络模型，根据匹配类型的深度神经网络模型，识别终端类型，可以改善数据不平衡以及误判用户类型的问题，提高异常数据的识别率。
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公开(公告)号：CN119513833A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411505847.5
申请日：2024-10-25
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 聂文静
IPC: G06F21/10 , G06F16/27 , G06F16/22 , G06F16/2455
Abstract: 本实施例公开了一种数据确权方法、装置、设备、存储介质和程序产品，其中，应用于第一平台的数据确权方法包括：接收第一节点发送的第一位置索引，所述第一位置索引表示待确权的目标数据对应的j个特征值的位置索引，j为大于或等于1的整数；在所述第一位置索引与所述第二位置索引不匹配的情况下，更新所述第二位置索引的第一二进制表得到第二二进制表，所述第二位置索引表示已确权的总体数据对应的特征值的位置索引；通过向第一节点发布数据资产登记证书，完成对所述目标数据的确权。
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公开(公告)号：CN118798383A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410122297.2
申请日：2024-01-29
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06N20/00 , G06F18/214
Abstract: 本公开提供了一种联邦学习模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：基于联邦学习模型的模型结构构建初始遗忘学习模型；基于第一客户端的第一样本和未退出的第二客户端执行该训练任务后的模型参数，训练初始遗忘学习模型，得到中间遗忘学习模型；确定第一客户端退出训练任务前联邦学习模型对该第一样本的第一处理结果和中间遗忘学习模型对该第一样本的第二处理结果；通过训练后攻击模型对第一处理结果和第二处理结果进行处理，得到中间遗忘学习模型对该第一样本的遗忘程度，并根据遗忘程度调整中间遗忘学习模型的参数，得到训练后联邦学习模型。避免了第一客户端的训练样本训练后联邦学习模型的影响较大的问题。
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公开(公告)号：CN118797711A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410260766.7
申请日：2024-03-07
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 聂文静
IPC: G06F21/62 , G06F16/2458 , G06F21/10 , G06F21/60
Abstract: 本申请公开了一种数据查询方法、装置、电子设备及可读存储介质，属于数据安全技术领域。本申请实施例中的数据查询方法包括：向合作方节点发送查询请求；所述查询请求包括：待查询用户的第一加密标识；接收所述合作方节点返回的查询结果；所述查询结果包括至少一个相似度值，所述至少一个相似度值是对所述第一加密标识与至少一个第二加密标识中的每个第二加密标识进行相似度运算得到，所述至少一个第二加密标识是根据所述第一加密标识对应的位置索引从所述合作方节点存储的第一类用户的加密标识中查询得到；根据所述至少一个相似度值，确定所述待查询用户是否属于第一类用户。由此，可以提升数据查询的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116070389A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202111268488.2
申请日：2021-10-29
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 聂文静
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本申请公开了一种应用于移动认证的建模方法、协调节点及客户端节点，涉及移动认证领域。该应用于移动认证的建模方法，应用于协调节点，包括：对多个客户端节点进行分类，获取K类客户端节点；循环执行以下步骤，直到系统模型收敛：针对第一类客户端节点，对所述第一类客户端节点上传的模型参数进行融合，得到所述第一类客户端节点的类内融合模型的参数；对K类客户端节点的类内融合模型的参数进行融合得到系统模型参数；将所述系统模型参数下发至所述多个客户端节点；其中，K为大于或等于1的整数，所述第一类客户端节点为K类客户端节点中任一类客户端节点。上述方案，能够解决非独立同分布现象，提高了模型的精度。
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公开(公告)号：CN119476415A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411545728.2
申请日：2024-10-31
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 聂文静
IPC: G06N3/098 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06F16/9035 , G06F16/901
Abstract: 本实施例公开了一种联邦学习训练及数据处理方法、装置、设备、介质和程序，其中，联邦学习训练方法包括：获取第一节点的过滤器以及第二节点发送的第一位置索引，第一位置索引表示第二节点的过滤器中未被样本数据映射的位置，过滤器用于通过数组表征插入样本数据的位置和未插入样本数据的位置；将第一节点的过滤器中，过滤掉与第一位置索引对应的样本数据，得到第一节点更新后的过滤器；获取第一节点更新后的过滤器对应的第一样本数据集；获取第二节点更新后的过滤器对应的第二样本数据集；基于第一样本数据集和第二样本数据集联合训练第二子模型和第三子模型，得到第一模型，第一模型由第一节点部署的第二子模型和第二节点部署的第三子模型构成。
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公开(公告)号：CN119383190A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411331341.7
申请日：2024-09-23
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L67/104 , H04L67/55
Abstract: 本申请公开了一种数据流通方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品，其中，方法包括：第一网络设备基于第一数据产品的数据需求方与数据提供方之间的第一合约，生成第一策略；第一合约表征数据需求方与数据提供方之间对第一数据产品的使用约定；第一策略表征与第一合约匹配的数据使用策略；生成包含第一策略的第一工单；向第一数据接入节点及第二数据接入节点推送第一工单；其中，第一数据接入节点表征数据需求方的数据接入节点，第一工单用于数据需求方基于第一策略进行数据使用，第二数据接入节点表征数据提供方的数据接入节点，第一工单用于数据提供方基于第一策略进行数据交付。
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公开(公告)号：CN118796798A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410638917.8
申请日：2024-05-22
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 聂文静
Abstract: 本申请提供一种数据流通方法、装置、第一平台及第一节点，该方法包括：第一平台接收第一节点发送的数据资源的相关信息；第一平台将所述数据资源的相关信息添加到全局数据目录中；本申请实施例中第一节点生成本地数据资源管理，并将数据资源的相关信息发送至第一平台，第一平台将数据资源的相关信息添加到全局数据目录中，从而使得可信计算节点通过第一平台侧的全局数据目录实现数据共享，提升数据流通效率。
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公开(公告)号：CN111401509B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN201910000930.X
申请日：2019-01-02
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 聂文静
IPC: G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种终端类型的识别方法和装置，涉及通信技术领域。该终端类型的识别方法包括：根据第一样本数据集构建的特征模型，获取训练集的第二样本数据集；其中，第一样本数据集包括原始样本数据集以及根据原始样本数据集的非缺失率获取的权重值；根据第二样本数据集，构建匹配类型的深度神经网络模型；根据匹配类型的深度神经网络模型，识别终端类型。本发明实施例的第一样本数据集包括权重值，根据构建的特征模型，获取训练集的第二样本数据集，根据第二样本数据集，构建匹配类型的深度神经网络模型，根据匹配类型的深度神经网络模型，识别终端类型，可以改善数据不平衡以及误判用户类型的问题，提高异常数据的识别率。
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