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:CN114662707A

    公开(公告)日:2022-06-24

    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。

    一种数据库水印嵌入方法、装置、计算机设备及介质

    公开(公告)号:CN117668786A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311613087.5

    申请日:2023-11-29

    Abstract: 本发明涉及数据库安全技术领域,公开了一种数据库水印嵌入方法、装置、计算机设备及介质,本发明的方法,利用水印信息对待处理数据库中的不同字段分别对应的多个取值进行水印编号,并确定每个字段的位宽,利用预设水印生成算法以及水印信息序列确定待插入伪行内各字段对应伪列密钥的值,根据各字段的伪列密钥以及对应字段的位宽,在水印信息序列中确定对应字段的目标字符串的数值,基于目标字符串的数值以及每个取值的水印编号确定待插入伪行中对应字段的取值,基于待插入伪行中对应字段的取值确定待插入伪行信息,并将待插入伪行信息嵌入待处理数据库中,解决了相关技术中基于伪造的信息向数据库插入伪行水印,存在容易被识别、被剔除的问题。

    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。

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