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公开(公告)号：CN117932651A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202310337255.6
申请日：2023-03-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向敏感大数据安全共享的联邦学习隐私保护方法包括如下步骤：S1、中心方和参与方构建全局模型；S2、中心方初始化全局模型并发送给参与方；S3、参与方根据本地数据集对全局模型进行训练得到本地模型参数；S4、参与方使用差分隐私方法对本地模型参数进行扰动；S5、参与方将扰动后的本地模型参数发送给中心方；S6、中心方对所有参与方发送的本地模型参数进行聚合，聚合后得到下一轮的全局模型，并将次发送给参与方；S7、重复步骤S3‑S6，直至全局迭代结束，该方法减小由于参与方较少时导致的模型误差，有效实现在敏感数据隐私性和政务模型性能之间的权衡。
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公开(公告)号：CN117473299A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311466786.1
申请日：2023-11-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/22 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F17/16 , G06Q50/00 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习增强矩阵分解的信任预测方法及系统，本发明基于深度学习增强矩阵分解的信任预测方法，包括如下步骤：S1，用户偏好特征提取：对评论文本进行预处理，使用基于深度学习的语言模型得到评论文本的向量表示，并将该向量表示作为用户偏好特征；S2，特征降维：使用深度自动编码器生成低维向量；S3，信任矩阵分解：将步骤S2所得低维向量的相似度作为矩阵分解目标函数中的正则化项，通过求解目标函数，获得源用户潜在特征矩阵与目标用户潜在特征矩阵，通过两个矩阵的内积计算可信度。本发明的预测准确率更高；同时，使用语言模型将用户偏好特征集成到矩阵分解过程中，可以有效缓解信任关系稀疏性问题。
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公开(公告)号：CN113946871A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111383157.3
申请日：2021-11-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明属于隐私保护记录链接技术领域，具体涉及隐私保护数据记录集成方法、系统和计算机可读存储介质。包括以下步骤：S1，创建数据记录结构；S2，设置隐私参数以及节点的管理权限；S3，利用节点的管理权限以及隐私参数对数据记录集成系统的数据进行编码及分块，以生成包含候选记录对的多个分块；S4，对生成的候选记录对进行相似度比较，并集成输出属于同一实体的数据记录信息。本发明可以确保记录可追溯的同时又不影响跨信息系统的数据集成操作，可支撑业务场景及管理场景数据涉密(或涉及个人隐私)情况下数据集成任务的实现，为数据记录集成系统的多领域应用实现提供便利。
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公开(公告)号：CN118886505A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410919937.2
申请日：2024-07-10
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于条件生成对抗网络的协作推理模型逆向攻击方法，该方法首先获取目标模型参数和推理过程中中间特征的访问权限。其次选择与目标模型分类任务同域的公共数据集，作为辅助数据集，获取目标模型对辅助数据集样本的分类结果，作为辅助数据集预测标签。然后训练攻击用的由条件生成器模型和条件判别器模型构建的条件生成对抗网络，并截获目标图像中间特征，并获取目标图像的预测标签。最后设定潜在向量初始值，以潜在向量作为输入，以目标图像的预测标签作为指导，用条件生成器生成恢复图像，并进行训练优化。本发明克服了对边缘设备模型层数敏感的缺陷，提升了生成恢复图像的准确性、真实性。
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公开(公告)号：CN117390187A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311331159.7
申请日：2023-10-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F18/10 , G06F40/289 , G06F40/284 , G06F18/22 , G06F40/268 , G06F18/23213 , G06F16/332 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了基于对比学习和迭代优化的事件类型归纳方法及系统，该方法首先构建训练数据集，再剔除其中的多事件类型样本。其次对训练数据集进行触发词选取，并进行事件编码，再训练得到事件类型感知模型。然后使用得到的事件类型感知模型对未知事件数据集进行编码，再进行聚类，得到的每个簇各代表一个事件类型。最后对得到的事件类型聚类簇，通过构造prompt引导大语言问答模型进行事件类型命名，并进行迭代优化优化。该系统包括多事件样本去除模块、模型训练模块、聚类模块和命名模块。本发明有效剔除多事件样本，提升未知事件类型发现效果，解决了由于未知类型事件标签缺少，导致模型训练效果差的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115344714A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211018126.2
申请日：2022-08-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/332 , G06F40/242 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F40/35
Abstract: 本发明公开了一种基于语义组件的学术知识问答方法，包括如下步骤：S1、构建学术领域知识库；S2、基于意图语义组件构建学术查询的知识图谱子图；S3、基于约束语义组件修正知识图谱子图；S4、答案生成。该方法以互联网公开的学术领域信息为初始数据源，建立领域内的知识图谱、同义词映射库和属性知识图谱；结合语义组件，过滤出学术查询问句对应的知识图谱子图，实现对学术查询中意图的正确判定，可用于基本学术信息查询场景。
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公开(公告)号：CN116827588A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310299219.5
申请日：2023-03-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于prompt的预训练模型计算机辅助定密方法，S1、构建已定密文件数据集，利用已解密且公开的文件，根据不同相关领域的定密细则，人工对选取的部分文件进行定密，即为初始数据源，再将初始数据源制作成模板的格式；S2、构建并训练定密依据关联模型，使用模板化处理后的数据集对预训练模型的参数进行调节，中文预训练模型采用BERT‑wwm‑ext，得到调节后的预训练模型，即为定密依据关联模型；S3、通过定密依据关联模型进行密级判定。该方法根据相关领域的定密依据，将密级划定为“绝密级”、“机密级”、“秘密级”以及“不涉密”，对可能会涉及到保密的各领域文件进行密级判定，从而能够有效及时地对秘密信息进行保护。
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公开(公告)号：CN116680325A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310747487.9
申请日：2023-06-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06F18/23 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了基于属性关联性的时序记录链接数据匹配方法及装置，该方法首先进行数据预处理，对每个参与链接的数据源数据及用于训练时间关联模型的数据进行清洗。其次进行时间关联模型训练，通过学习训练出预测每个链接属性随时间变化概率的模型。最后进行数据链接实现对来自多个数据源数据的实体识别。该装置包括数据预处理模块、训练模块和链接模块。本发明能准确预测实体属性随时间变化的概率，来调整属性之间的相似性，并显著提高了链接时间记录的准确率，具有普适性以及可扩展性。
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公开(公告)号：CN117744130A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311391869.9
申请日：2023-10-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T5/80
Abstract: 本发明公开了一种基于条件扩散模型的仅标签模型逆向攻击方法，该方法首先获取待攻击目标模型的仅标签访问权限，选择辅助数据集。其次获取目标标签以及辅助样本的预测标签。然后训练攻击用的条件扩散模型，获得跟目标标签对应的生成图像，并对生成图像进行伽马校正。最后对校正后的生成图像进行随机变换，并输入目标模型进行预测，获取最鲁棒的攻击结果输出。本发明能够有效恢复目标模型训练集中的隐私图像，同时生成的图像更准确、更逼真、更相似，并且攻击模型效果超越现有的黑盒攻击，比拟现有最先进的白盒攻击。
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公开(公告)号：CN115828166A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211106013.8
申请日：2022-09-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06F16/951 , G06F16/335 , G06F40/295 , G06F40/205 , G06Q10/0637 , G06Q50/26
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，具体涉及基于公开信息的涉密信息检测方法及系统。方法包括如下步骤：S1，构建公开信息知识库；S2，构建人员公开知识库；S3，待检测信息获取及预处理；S4，构建信息类别分类器；S5，对信息类别进行分类；S6，构建信息涉密判定器；S7，信息涉密判定。本发明具有能够对领域涉密信息进行判定，且能够有效地判定涉密信息是否已经公开的特点。
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