基于联邦学习的节点激励方法、装置、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN114662707B

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN202210352784.9

    申请日:2022-03-31

    Abstract: 本发明实施例涉及计算机技术领域,尤其涉及一种基于联邦学习的节点激励的方法、装置、系统及存储介质,该方法包括:获取各个节点的属性,获取节点属性为发布任务属性的节点上传的任务和激励参数,并调用全部节点进行处理,确定处理结果,基于处理结果,确定各个节点的沙普利值,基于各个节点属性为发布任务属性的节点,各个沙普利值和激励参数,确定第一激励数值,判断各个节点中第k个节点的节点属性,获取判断结果,基于判断结果,各个沙普利值和激励参数,确定第二激励数值,整合第一激励数值和第二激励数值,对各个节点进行激励。通过第一激励数值和第二激励数值结合,完成对各个节点的“按劳分配”,进而提高工作效率。

    一种数据安全共享系统
    28.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115242529A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210888403.9

    申请日:2022-07-26

    Abstract: 本发明公开了一种数据安全共享系统,该系统包括:电力营销业务系统,电力营销业务系统根据接收的数据共享请求获取共享数据,识别共享数据并生成共享数据的数据安全标识,对数据安全标识的子属性进行合规校验,将通过合规校验的数据安全标识和对应的共享数据封装后生成共享数据文件输出。通过实施本发明,采用数据安全标识技术对数据进行安全标注与识别,生成共享数据的数据安全标识,采用数据共享权限控制手段实现数据对外共享前的合规校验,保证了数据共享的安全性。

    一种隐私保护的数据交互关系图结构计算方法和系统

    公开(公告)号:CN118094635A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410486916.6

    申请日:2024-04-23

    Abstract: 本发明提供一种隐私保护的数据交互关系图结构计算方法和系统,包括用户基于自身的邻接表添加噪声后得到自身的噪声度,并进行发送;用户基于接收的最大度对自身的邻接表进行图投影更新;用户基于更新后的邻接表,采用预设高斯机制的隐私预算和松弛项添加高斯噪声,得到自身的扰动计数,并进行发送;本发明找较优的最大度,完成图投影更新,同时让用户对数据进行本地拉普拉斯扰动和高斯扰动,并通过用户和数据收集方的节点交互信息,计算对图结构的相关查询,在满足本地差分隐私的前提下,对整个图的k‑star计数查询结果仍然达到较高的准确率。

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