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公开(公告)号：CN115580431B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202211063417.3
申请日：2022-09-01
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联盟链智能合约的隐私数据访问控制方法，包括以下步骤：S1：初始化系统，设置系统参数并计算用户公钥；S2：生成发布数据的密文，构造发往服务器的消息；S3：请求数据并验证权限；S4：从数据库中下载数据；S5：更新本地授权信息，新增享有资源的用户的权限；S6：更新本地授权信息，删除不再享有资源的用户的权限。本发明提供的技术方案能够实现对数据访问者的访问权限控制：联盟链中的权限验证智能合约来验证请求者权限的MPT中的相关隐私数据，智能合约验证计算结果是否与区块中相应的MPT哈希值相等，有效地实现了实现对数据访问者的访问权限控制。
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公开(公告)号：CN117787441A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311794070.4
申请日：2023-12-22
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超掩码的个性化联邦学习方法，包括：S10：对所有客户端设置个性化程度；S20：服务器端向所有客户端发送初始随机排名；S30：客户端接收排名后，将其转变为可使用的梯度参数，对自身模型的边基于梯度参数构建分数，并基于超掩码构建训练模型子网络，通过所述训练模型子网络进行训练，用于修改所述分数，将修改后的分数转换为本地排名并发送至服务器端；S40：服务器端基于客户端设置的个性化程度对本地排名进行个性化调整；S50：服务器将个性化调整后的本地排名发送至对应的客户端；S60：重复步骤S30‑S50，直至模型得到理想的效果。本申请通过将主要训练计算过程放入服务器端，降低客户端的计算开销。
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公开(公告)号：CN115455483B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202211156864.3
申请日：2022-09-21
Applicant: 广州大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/9535 , G06F18/214 , G06F18/2415
Abstract: 本发明涉及数据分析技术领域，公开了一种基于本地差分隐私的大数据频数估计方法，包括如下步骤：服务器对所有客户端进行等概率采样，并发送哈希函数集合和草图长度的取值；客户端对初始数据进行转换，并根据哈希结果替换对应数据坐标；客户端利用本地差分隐私随机响应机制扰动上一步数据，得到最新数据；客户端发送最新数据，服务器根据采样的最新数据集合训练频数预测模型并发送给剩余所有客户端；剩余所有客户端根据预测模型判断持有数据是否为高频数据；若是高频数据，以{‑1}m的方式进行编码；若不是高频数据，先对初始数据进行转换，再根据哈希结果替换对应数据坐标，最后利用本地差分隐私随机响应机制扰动所有数据。
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公开(公告)号：CN117081798A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311015511.6
申请日：2023-08-11
Applicant: 广州大学 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于ATT_CK和有向警报图的真实威胁告警系统和方法，其步骤包括：1)日志处理模块通过对系统原始审计记录进行处理，并提取其中的实体和交互，组成系统溯源图；2)警报生成模块通过维护ATT_CK知识库，生成威胁检测规则，得到威胁检测规则库，并通过规则匹配出初始警报；3)警报处理模块获取威胁告警后，生成有向警报图，并作为训练集训练GAT模型，将结果与验证集比较，更新权重参数，迭代更新得到训练好的模型；4)真实警报生成模块负责使用模型对新生成的有向警报图中的警报节点进行嵌入编码，并预测类别，对警报节点进行嵌入编码后，再拼接得到警报图的嵌入编码，最终输出预测类别为真实告警的警报节点。
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公开(公告)号：CN116738413A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310660997.2
申请日：2023-06-05
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了基于溯源图的反向传播攻击调查的方法、系统及装置，所述方法包括：S1、获取溯源图，所述溯源图节点表示系统实体，边表示系统事件；S2、基于溯源图获取加权溯源图；S3、根据加权溯源图得到攻击场景子图。本发明可以实现基于溯源图的反向传播攻击调查。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116567084A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310438165.6
申请日：2023-04-20
Applicant: 广州大学
IPC: H04L67/60 , H04L47/625 , H04L47/783
Abstract: 本发明涉及云计算领域，且公开了一种基于任务分类和隐私保护的异构混合云调度方法，包括：S1，任务分类；S2，私有云资源分类；S3，任务排序；S4，任务子预期分配；S5，私有云处理器选择；S6，公有云再分配。本发明针对多个私有云集群和多个公有云平台组成的混合云调度，会通过对任务和私有云资源进行分类，在考虑保护数据隐私安全的前提下，将任务分配到适合自身的处理器类型上，充分合理利用资源，会结合价格与地理位置距离来进行选择公有云平台，最终在满足用户指定截止日期的前提下，得到一个成本最小化的混合云调度方案。
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公开(公告)号：CN116318865A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310114153.8
申请日：2023-02-13
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提出了一种数据跨域访问控制方法及系统，涉及工业互联网，跨域访问控制，数据保护，特别是基于工业互联网的数据跨域访问控制方法。利用机器学习技术与基于属性加密的访问控制思想，设计了规则映射机制和跨域加密机制，实现了适合大规模动态工业互联网环境下的数据跨域的访问控制。提出跨域注册认证方案为跨域请求过程进行合法性认证，提出了规则映射方案利用NLP技术进行跨域的规则映射，为数据跨域提供安全基础，提出了跨域加密方案优化CP‑ABE实现多权限可溯源的跨域数据加解密。
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公开(公告)号：CN112214791B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202011015760.1
申请日：2020-09-24
IPC: G06F21/62 , G06N3/0442 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的隐私策略优化方法、系统及可读存储介质，所述方法包括：在移动端部署输入样本特征提取器，在云端部署输入样本重构器、目标分类器及隐私分类器，以完成初始模型的初始化；通过测试样本集对初始模型进行测试，将测试信息、当前的超参数和层数存储于为一信息单元；将信息单元的状态信息输入超参数优化器中进行超参数信息优化方案的选择、执行与优化方案奖励值的计算，并根据计算结果进行超参数优化器样本的增加、优化方案价值的更新及超参数优化器网络参数的更新；通过当前超参数优化器网络对初始模型进行优化，并获取最终的超参数优化结果和层数n。本发明能够在尽量不降低业务准确率的情况下提高隐私保护效果。
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公开(公告)号：CN111339762B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010093291.9
申请日：2020-02-14
Applicant: 广州大学
IPC: G06F40/258 , G06F40/284 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种基于混合智能的话题表示模型构建方法及装置，包括先通过LDA模型获得用户文档集合D的文档‑话题矩阵和话题‑词项矩阵；然后计算D中的第j个词项Wj的外部权重和人工调整权重；对于话题θi下的文档集合D(θi)，计算其中的词项Wj的内部权重；再根据外部权重、人工权重和内部权重计算在话题θi中的词项Wj的综合权重；根据话题‑词项矩阵，通过LDA模型得到话题θi对应的LDA模型；根据词项Wj的综合权重得到话题θi对应的词项分布敏感的话题表示模型；结合话题θi的LDA模型和词项分布敏感的话题表示模型生成最终的基于词项分布敏感的LDA话题表示模型。本发明能够选取具有更好区分性词项来代表话题，且有效结合了机器智能和人类智能，得到的话题表示模型精确度更高。
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公开(公告)号：CN115641957A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211417630.X
申请日：2022-11-11
Applicant: 广州大学
IPC: G16H50/20 , G16B30/00 , G16B40/00 , G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于影像基因组学的新辅助化疗疗效预测方法及系统，所述方法包括：获取术前采用新辅助化疗患者的外泌体基因组学样本和对应的动态磁共振乳腺影像；将动态磁共振乳腺影像分别输入预设影像组学特征提取模型和预设卷积神经网络模型，得到对应的影像组学特征和影像分子分型特征；对外泌体基因组学样本进行转录组测序，得到基因组学特征；将影像组学特征、影像分子分型特征和基因组学特征输入预设双向门限循环神经网络模型进行疗效预测，得到疗效预测结果。本发明方法实现高维非结构化影像数据与高特异结构化基因组学数据的有效融合，高效精准挖掘全面有用的特征信息，有效提升自动化预测新辅助化疗效的准确性。
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