一种联邦机器学习系统资源分配处理方法及装置

    公开(公告)号:CN117950861A

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202410049550.6

    申请日:2024-01-12

    Abstract: 本发明提供一种联邦机器学习系统资源分配处理方法及装置。该方法包括:确定联邦机器学习系统中智能终端在当前联邦学习回合的总时延得分和本地模型参数的质量,基于与智能终端对应的声誉评估模型进行分析,获得智能终端在当前联邦学习回合的当前声誉值;获得预设的智能终端集合中每个智能终端的资源属性信息,将资源属性信息输入至预设的智能终端选择和延迟准入模型,获得选择调用的当前联邦学习回合中的目标智能终端和资源分配策略;基于资源分配策略对目标智能终端分配相应的目标新鲜度的联邦学习的全局模型参数和相应的资源。本发明提供的方法,能够有效提高联邦机器学习系统资源分配效率和准确率,使每个回合选择的智能终端保持稳定。

    用户认证方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117544390A

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202311651206.6

    申请日:2023-12-04

    Abstract: 本申请提供一种用户认证方法、装置、设备及存储介质,涉及互联网安全技术领域。该方法通过获取包括登陆账号、登陆密码和登陆时间的用户登陆信息,在身份信息数据库中检索匹配,并在检测到匹配成功后,将登陆时间转化为时间戳数据,作为第一间定序列,并通过获取登陆页面的标签信息生成第二间定序列,根据登陆密码中的不同类型的数据信息生成对应的第一参照序列和第二参照序列后,将第一间定序列和第一间定序列分别与各对应的第一参照序列和第二参照序列进行一致性校验,并基于获取的各对应校验结果生成session数据文件,从而降低了session数据文件被伪造的可能性,并加强了用户登录和session数据文件的联系,提高了企业网站中的内部信息安全性。

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