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公开(公告)号：CN118152769B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410280922.6
申请日：2024-03-12
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06N3/04 , G06N3/094
Abstract: 本发明实施例公开了一种面向分割学习模型的鲁棒性评估方法，包括首先构建替代分割学习模型，然后生成匹配数据集训练替代分割学习模型，获得对抗扰动模型，进而对抗扰动模型可以生成具有迁移性的对抗样本数据集，最后通过对抗样本数据集对所述分割学习模型进行评估，得到分割学习模型的对抗鲁棒性评估结果。本发明实施例可以充分利用客户端数据，并实现高负载、高准确度的面向分割学习模型的鲁棒性评测。
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公开(公告)号：CN117978526B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410229133.X
申请日：2024-02-29
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及数据加密技术领域，揭露了基于属性的代理重加密方法，包括：获取数据所有者的属性集，并利用所述可信中心选取随机数生成所述数据所有者的私钥；所述数据所有者持有待加密信息以及选择访问结构，并生成所述待加密信息的密文；判断共享用户是否满足所述访问结构；在共享用户满足所述访问结构时，解密所述密文得到共享数据信息；在共享用户不满足所述访问结构时，利用所述数据所有者创建所述共享用户的私密访问，并根据所述私密访问获取共享数据信息。本发明可以提高基于属性的代理重加密的安全性和效率。
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公开(公告)号：CN117494196B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311435398.7
申请日：2023-10-31
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种基于差分隐私保护的好友匹配方法和系统。该方法为：服务端执行：构建原始社交网络图；获得边介中心性集合；在每条边的权重中根据每条边的边介中心性大小加入相应的噪声，获得并发布噪声社交网络图；客户端执行：遍历所有第二用户执行：利用预设的最短路径搜索算法获取噪声社交网络图中目标用户与第二用户v的K条第一最短路径；基于第一最短路径为真实最短路径的概率从K条第一最短路径中筛选出T条第二最短路径；若存在至少一条第二最短路径的距离小于或等于预设的距离阈值，将第二用户v作为目标用户的匹配好友。实现了对敏感的边的权重的强大隐私保护和最短路径准确获取，基于最短路径获得更精确的好友匹配结果，并且计算开销较低。
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公开(公告)号：CN116541883A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310532012.8
申请日：2023-05-10
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06Q50/00 , G06F16/906
Abstract: 本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于信任的差分隐私保护方法，包括：获取社交图，并从社交图中提取社交节点间的社交因素；根据社交因素利用递归函数计算相邻社交节点的直接信任值，得到直接信任矩阵，并根据直接信任矩阵构建直接信任图；从社交图中查询信任路径集合，查询所述信任路径集合中最受信任的信用路径；计算信用路径两端社交节点的间接信任值，整合所述间接信任值得到间接信任矩阵，根据间接信任矩阵构建间接信任图；利用直接信任图以及间接信任图构建信任网络，将信任网络与隐私级别进行映射，完成基于信任的差分隐私保护。本发明还提出一种基于信任的差分隐私保护装置、设备以及存储介质。本发明可以提高用户隐私保护的安全性。
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公开(公告)号：CN116092011A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310176297.6
申请日：2023-02-27
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域和人群计数技术领域，具体涉及一种基于混合监督多任务学习的域适应人群计数方法及存储介质，方法包括：S1、根据输入图像生成标签密度图、标签人数和标签颠倒判断值；S2、建模；S3、对训练集进行训练，并将三种输出与对应的监督标签进行混合监督，使用三种损失函数计算误差，通过误差反向传播更新网络参数直至得到最优模型；S4、对于新数据集，需要对模型进行微调，生成标签人数和标签颠倒判断值作为监督标签；S5、将三种输出与两种监督标签通过损失函数计算误差，得到微调最优模型；S6、将测试集输入到最优模型中得到估计人数。本发明解决了现有技术不同数据分布差异与目标场景人群标注量少带来的计数准确性差的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114781545A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210511356.6
申请日：2022-05-10
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种联邦学习方法及系统。包括：S1，将初始全局模型发送给所有客户端，客户端上传初始本地模型至中央服务系统；S2，根据客户端上传的初始本地模型对客户端进行聚类获得一个以上客户端类；S3，对全局模型进行多轮迭代训练直到达到迭代停止条件，第t轮迭代训练：从每个客户端类中选取至少一个客户端参与训练；基于客户端返回的第t轮本地模型和第t轮损失函数值判断参与第t轮迭代训练的客户端之间是否存在梯度冲突，并根据梯度冲突情况获取累积模型差异；利用累积模型差异更新第t轮全局模型。将模型不公平性原因分为外部矛盾和内部矛盾两类进行消除，提高选取客户端的代表性和公平性，减少训练轮次和通信成本，加快收敛。
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公开(公告)号：CN109361696A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811439599.3
申请日：2018-11-29
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种面向在线信息服务的安全分级方法，包括步骤：1、建立信息服务属性描述表；2、通过基础功能表，设置信息服务安全属性和信息服务重要性认定特征，并选定具体业务的安全属性偏好；3、建立影响等级的评分模式，将信息服务重要性认定特征进行评分，并把安全属性与影响等级相联系；4、依据信息服务行业和业务类型与安全属性偏好的关系，将安全属性的得分赋值到每个重要性认定特征的安全属性支持项上，然后求得该信息服务在其安全属性上的得分平均值，获得对应的等级，以安全属性全部等级数的排位确定该信息服务的最终安全等级。本发明解决了现有安全等级评估方法只根据评估对象的机构性质进行定性评级，缺乏灵活性和适应性的问题。
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公开(公告)号：CN120070385A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510156067.2
申请日：2025-02-12
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06F18/213 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，涉及一种糖尿病视网膜病变检测系统、设备以及存储介质，其中，一种糖尿病视网膜病变检测模型训练方法，包括获取训练数据集，训练数据集包括若干眼底样本图像和眼底样本图像对应的描述性文本；构建糖尿病视网膜病变检测模型的网络结构；利用训练数据集对糖尿病视网膜病变检测模型的网络进行迭代训练直到达到训练停止条件，得到最终的糖尿病视网膜病变检测模型；在每次训练中，糖尿病视网膜病变检测模型提取眼底样本图像的图像特征以及提取描述性文本的文本特征，计算图像特征和文本特征的对比损失，并根据对比损失确定糖尿病视网膜病变检测模型的网络参数。本发明可以提高糖尿病视网膜病变检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN119443150A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411494663.3
申请日：2024-10-24
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及图数据处理技术，揭露了基于隐私保护的图极限估计的联邦图数据增强方法，包括：客户端获取社交网络图，并组成原始图数据集生成本地标签对应的图极限估计，将图极限估计进行差分隐私；服务器端计算每个图极限估计的成对切割距离，并生成图极限估计的多个最近邻，计算每个最近邻的自适应阈值，根据自适应阈值执行插值混合并对图极限估计进行更新；客户端接收更新的图极限估计生成待优化图数据集，按照原始图数据集数量比例对待优化图数据集进行图采样得到图增强数据。本发明还提出基于隐私保护的图极限估计的联邦图数据增强方法的系统，可以解决现有的图数据增强无法准确反映原始图数据的拓扑结构特性的问题，并提高隐私保护的安全性。
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公开(公告)号：CN118870361B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411176632.3
申请日：2024-08-26
Applicant: 重庆大学
IPC: H04W12/06 , H04W12/069 , H04W12/041 , H04W12/00 , H04W4/40 , H04W4/44 , H04L9/32
Abstract: 本发明涉及信息安全技术，揭露了车载自组织网络中消息签名聚合验证方法，包括：密钥生成中心生成系统参数，并分发至追踪机构和机动车驾驶管理处；机动车驾驶管理处生成管理处密钥；追踪机构生成追踪机构密钥，并合成系统公共参数；车载单元接收所述系统公共参数生成车辆私钥和车辆公钥，并生成多个伪身份，利用密钥生成中心生成伪身份部分密钥；追踪机构进行伪身份加密后将所述伪身份加密结果发送至车载单元；车载单元生成伪身份完整密钥，并生成车辆路况信息和消息签名组合；路侧单元验证所述消息签名组合是否均有效。本发明还涉及车载自组织网络中消息签名聚合验证方法的系统。本发明可以提高消息签名聚合验证的安全性。
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