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公开(公告)号：CN113569286B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110852419.X
申请日：2021-07-27
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G06F21/62 , G06N7/01 , G06F16/2458
摘要： 本发明公开了一种基于本地化差分隐私的的频繁项集挖掘方法，包括以下步骤：步骤1：本地数据保护阶段：采用自适应的编码策略，根据编码后0/1串中每一位上0与1的情况，产生扰动参数数组，依据该扰动数组应用随即响应技术对数据进行扰动；步骤2：联合概率估计阶段：对扰动之后的数据，通过隐马尔可夫模型进行模型参数的学习，并用参数计算估计联合概率；步骤3：频繁项集发现阶段：根据步骤2结果构建原始数据对应的概率依赖图，通过频繁项集先验原理在概率图中寻找频繁项集。本发明可以支持多用户端分布环境下兼顾个各个用户数据隐私的频繁项集挖掘。
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公开(公告)号：CN113569286A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110852419.X
申请日：2021-07-27
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G06F21/62 , G06K9/62 , G06F16/2458
摘要： 本发明公开了一种基于本地化差分隐私的的频繁项集挖掘方法，包括以下步骤：步骤1：本地数据保护阶段：采用自适应的编码策略，根据编码后0/1串中每一位上0与1的情况，产生扰动参数数组，依据该扰动数组应用随即响应技术对数据进行扰动；步骤2：联合概率估计阶段：对扰动之后的数据，通过隐马尔可夫模型进行模型参数的学习，并用参数计算估计联合概率；步骤3：频繁项集发现阶段：根据步骤2结果构建原始数据对应的概率依赖图，通过频繁项集先验原理在概率图中寻找频繁项集。本发明可以支持多用户端分布环境下兼顾个各个用户数据隐私的频繁项集挖掘。
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公开(公告)号：CN111709475B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202010550466.4
申请日：2020-06-16
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/2415 , G06N20/00
摘要： 本申请提供的一种基于N‑grams的多标签分类方法及装置，该方法包括：获取待分类对象中的分类要素，并根据分类要素确定待分类对象对应的标签，构成标签集合；采用N‑grams模型对标签集合中所有的标签进行排序，生成标签序列；根据标签序列构建分类器链；根据分类器链对待分类对象进行分类，生成分类结果。上述方案提供的基于N‑grams的多标签分类方法，通过采用N‑grams模型对标签集合中所有的标签进行排序，并按照标签的排序构建分类器链，以获得分类效果较好的分类器链，从而提高了分类结果的准确性。
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公开(公告)号：CN112749348B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202110090406.3
申请日：2021-01-22
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/9536 , G06F21/62 , G06F18/22
摘要： 一种维持结构相似度的敏感社交网络匿名方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，计算社交网络G中不同结点之间的相似度函数，并基于不同结点之间的修调边操作构建相似度损失矩阵；步骤2，选取相似度损失最大的k个结点作为种子结点，并基于所述种子结点为所述社交网络G中的非种子结点分组；步骤3，对所述社交网络中的每一分组进行修调边操作，以使得所述每一分组中的结点度数符合匿名变化方向。基于本发明中的方法，能够使得社交网络满足k‑度匿名，便于在实现结点信息隐私保护的基础上同时维护结点结构相似度的可用性。
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公开(公告)号：CN112312388A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011179890.9
申请日：2020-10-29
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 一种面向路网环境基于局部保护集的用户位置匿名方法，包括以下步骤：用户向位置服务提供商发送真实位置获取服务之前，将真实位置映射到最近的路网结点上，称此路网结点为用户初始路网结点位置。根据已知的在各个路网结点位置的概率分布以及公路网信息，在本地设备上构建出用户初始路网结点位置的局部保护集，用局部保护集中的任意位置点代替用户真实位置发布给位置服务提供商，使得攻击者在获取用户发布的位置后无法通过贝叶斯后验攻击或最佳推断攻击逆推出用户初始路网结点位置。本发明利用局部保护集描述用于防范贝叶斯后验攻击或者最佳推断攻击的局部路网子区域，避免攻击者在观察到用户发布位置能攻击识别出用户初始路网结点位置。
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公开(公告)号：CN113626774A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110733866.3
申请日：2021-06-30
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明提供的一种可逆的数据库水印方法及系统，包括利用数据库中非空文本型数据生成主键；利用萤火虫遗传算法生成秘钥，并根据所述秘钥、所述主键利用哈希算法对数据库中数值型数据计算添加或存在水印的位置，并在该位置添加或删除水印；根据所述主键利用同义词对数据库中文本型数据确定添加或存在水印的位置，并采用同义词替换和算术编码法在该位置嵌入或删除文本型水印；本发明采用萤火虫遗传算法生成密钥提高了局部搜索效率和鲁棒性，并且实现了同时对数据库中不同的数据类型添加或删除水印。
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公开(公告)号：CN113222800A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110390410.1
申请日：2021-04-12
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 一种基于深度学习的鲁棒图像水印嵌入与提取方法及系统，包括：1、采集图像数据分为训练集与测试集；2、得到载体图像向量；3、使用水印嵌入网络得到水印图像，计算水印图像失真损失；4、将水印图像转化为有损水印图像；5、将有损水印图像输入水印提取网络中，提取出水印信息并计算信息提取损失；6、将载体图像向量与水印图像输入一个判别器，计算其差别；7、使用测试集重复步骤2至5计算测试集水印的鲁棒性以及不可感知性；8、根据整体损失调整对应参数，重复步骤3至8，直到测试集水印的鲁棒性水印图像的不可感知性达到阈值，完成训练；9、使用训练好的网络进行水印嵌入与提取。本发明还公开了一个利用该方法的系统。
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公开(公告)号：CN112749348A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110090406.3
申请日：2021-01-22
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/9536 , G06F21/62 , G06K9/62
摘要： 一种维持结构相似度的敏感社交网络匿名方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，计算社交网络G中不同结点之间的相似度函数，并基于不同结点之间的修调边操作构建相似度损失矩阵；步骤2，选取相似度损失最大的k个结点作为种子结点，并基于所述种子结点为所述社交网络G中的非种子结点分组；步骤3，对所述社交网络中的每一分组进行修调边操作，以使得所述每一分组中的结点度数符合匿名变化方向。基于本发明中的方法，能够使得社交网络满足k‑度匿名，便于在实现结点信息隐私保护的基础上同时维护结点结构相似度的可用性。
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公开(公告)号：CN115587139A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211372124.3
申请日：2022-11-03
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明提出一种基于同态加密的分布式隐私保护分类方法及系统，定义参与数据挖掘的n个数据参与方，全局数据集D的属性，预测样本；数据挖掘方Pn生成同态加密所需的公钥和私钥，数据参与方Pi计算本地局部数据集中各数据点与预测样本X间的欧氏距离，构建局部距离向量M；并生成一个随机数向量加和到局部距离向量中，生成加密距离子向量，Pi得到加密距离向量M’。并得到全局加密距离向量，Pn根据预测样本X对全局加密距离向量进行排序，选取距离X最近的K数据点。数据挖掘方通过统计这K个数据点的类标号，找到最多的类标号，并作为预测样本的预测类标号。本发明所提方法在实现各方数据隐私保护的同时，可以有效兼顾分类精度。
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公开(公告)号：CN112559984A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011375889.3
申请日：2020-11-30
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 安徽继远软件有限公司
IPC分类号： G06F21/16 , G06F40/194 , G06F40/279
摘要： 本发明公开了一种数据水印嵌入方法及系统，所述方法包括：在目标数据的数据条目中嵌入数据水印，采用预先设置的数据相似度评估模型对嵌入数据水印后的数据条目进行数据条目相似度评估；基于数据条目相似度评估结果，计算目标数据的整体相似度；当所述目标数据的整体相似度满足阈值范围时，完成数据水印嵌入；否则通过调整数据水印的嵌入比例和/或位置，使目标数据的整体相似度满足阈值范围后则完成数据水印嵌入。本发明根据数据条目和数据整体的数据水印相似度评估结果，动态的调整嵌入目标数据的数据水印，以最终实现数据水印嵌入后的高隐蔽性和高仿真性。
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