公开(公告)号：CN117350405A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311483682.1

申请日：2023-11-08

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司 ,  华中科技大学

Inventor： 李群伟 ,  李瑞轩 ,  易小泉 ,  钟文亮 ,  魏鹏 ,  张冠男 ,  孙仁恩 ,  王号召 ,  齐伊宁

IPC: G06N20/00 ,  H04L41/16

Abstract: 本公开提供一种联邦学习方法、服务端设备、客户端设备及系统，服务端设备根据获得的至少部分客户端设备的第i轮客户端梯度数据确定第i轮全局网络模型，并根据第i轮全局网络模型、以及服务端设备存储的任意客户端设备的第i轮局部网络模型，确定针对任意客户端设备的第i+1轮服务端梯度数据，以向任意客户端设备发送该第i+1轮服务端梯度数据，一方面，根据部分客户端设备的客户端梯度数据实现迭代更新，可以实现异步联邦学习，从而减少服务端设备的等待时间，提高联邦学习的效率；另一方面，服务端设备向客户端设备发送服务端梯度数据，可以减少服务端设备与客户端设备之间交互的信息的数据量，从而减少通信资源的消耗。

公开(公告)号：CN119311644A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411452390.6

申请日：2024-10-17

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 李瑞轩 ,  齐伊宁 ,  胡和平 ,  黄恒 ,  李瑜 ,  王中旭 ,  王号召

IPC: G06F16/14 ,  G06F16/13 ,  G06F21/62 ,  G06F21/60 ,  G06F40/289 ,  G06F40/216

Abstract: 本发明属于密文检索技术领域，公开了一种基于硬件加密卡的同态加密密文检索方法及系统，方法包括：构建密文数据库，基于加密服务器的硬件加密卡实现的加密算法对大规模文档数据进行加密，构建包含密文文档、同态密文索引表等加密数据的密文数据库并存储在云服务器中，对文档进行对称加密，对文档全文提取的关键词采用同态加密；密文文档查询，查询者可以通过客户端输入关键词查询密文数据库的密文文档内容，云服务器和加密服务器通过密文关键词匹配，在密文状态下检索用户所需的密文文档，得到的密文文档信息集合经由加密服务器解密后返回给客户端。本发明能够在大规模密态文档的全文检索场景下，实现安全高效的密态全文搜索。

公开(公告)号：CN119272305A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411384546.1

申请日：2024-09-30

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 齐伊宁 ,  李瑞轩 ,  付宇 ,  王中旭 ,  王号召

IPC: G06F21/60 ,  G06F21/33 ,  G06F21/45 ,  G06F16/27 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明公开了一种数据确权方法、数据管理方法及系统，属于数据确权技术领域；通过将授权机构的分布式数字身份标识符作为属性嵌入预设访问策略以约定授权机构具有解密数据并审查数据明文的权利，将数据所有者的分布式数字身份标识作为属性嵌入预设访问策略以明确对确权数据的所有权，然后采用全局参数和属性嵌入后的预设访问策略对确权数据进行加密，并将所得数据密文提交到授权机构中进行确权，保证了数据的安全性和隐私性；同时，所得数据所有权声明中直接携带有授权机构的分布式数字身份标识符信息，使得在后续对数据所有权声明进行认证的过程中无需再联合进行数据确权的授权机构进行认证，使得数据所有权声明能够在不同平台间易于互通互认。

公开(公告)号：CN119293212A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411384735.9

申请日：2024-09-30

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 李瑞轩 ,  陈玉婷 ,  王号召 ,  齐伊宁 ,  邹逸雄 ,  李玉华

IPC: G06F16/334 ,  G06F16/36 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/084 ,  G06N5/022 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明属于自然语言处理领域，具体涉及一种基于自适应上下文学习的因果事理图谱形成模型构建方法，因果事理图谱形成模型包括检索器和大语言模型，构建方法分为检索器预训练和自适应上下文学习微调两阶段，利用对比学习损失构建基于自监督学习的样本检索器，实现优化文本向量表征；另外，设计出包含样本示例的提示词，结合自适应上下文学习策略，微调大语言模型，使得大语言模型捕捉相似样本中的事件因果关系模式，提高隐式事件因果关系抽取的准确性。本发明方法能充分挖掘文本中的事理逻辑知识，提高了隐式因果事件关系的抽取准确性，从而能够自动高效地构建高质量的因果事理图谱，并推动因果知识问答与推理等下游任务的发展。

公开(公告)号：CN117313838A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311489792.9

申请日：2023-11-09

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司 ,  华中科技大学

Inventor： 李群伟 ,  李瑞轩 ,  王海涛 ,  钟文亮 ,  魏鹏 ,  张冠男 ,  孙仁恩 ,  王号召 ,  齐伊宁 ,  罗傲杰

IPC: G06N3/098 ,  G06F21/62

Abstract: 本说明书提供的联邦学习方法，目标端设备确定目标子图和包含目标外部节点的目标扩展图，通过聚合来自目标外部节点的非原始特征得到目标边缘节点的聚合外部嵌入特征，从而基于所述聚合外部嵌入特征对全局模型进行训练，得到本地模型。这样，在保护其他端设备的数据隐私的前提下引入了其他端设备中与自身相关的信息，使得目标边缘节点的信息更全面，利用目标边缘节点训练得到的本地模型的精度更高。

公开(公告)号：CN117111981A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202311031879.1

申请日：2023-08-15

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司 ,  华中科技大学

Inventor： 李群伟 ,  李瑞轩 ,  李嘉明 ,  钟文亮 ,  魏鹏 ,  张冠男 ,  孙仁恩 ,  王号召 ,  齐伊宁

IPC: G06F8/65 ,  G06F9/50

Abstract: 本说明书提供的云边协同的模型更新方法和系统，云服务器接收多个客户端的多个初始客户端模型参数以及多个本地样本特征，基于多个本地样本特征之间的相似度对这多个客户端进行分组，进而将相似的客户端聚合起来，并将聚合结果下发到该组中的每个客户端，在云边协同的框架下考虑了边与边之间的协同学习，使得相似客户端之间的相似信息可以互相共享和借鉴，不同的客户端可以学习到与其相似的客户端的个性化信息，从而提升每个客户端模型的精度。