一种基于秘密共享和不经意传输的安全两方比较方法

    公开(公告)号:CN118611874A

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202410882658.3

    申请日:2024-07-03

    IPC分类号: H04L9/08

    摘要: 本发明公开了一种基于秘密共享和不经意传输的安全两方比较方法,属于安全多方计算技术领域。方法使用OT协议生成辅助元素后按照设定参数将输入数据拆分成若干子块,参与方使用不经意传输协议比较每个子块的大小关系,输出秘密共享结果;最后递归调用N路归并方法合并每个子块,直至获取到参与双方输入数据的大小关系。本发明使用秘密共享和不经意传输等安全多方计算技术,可以在不泄露参与方的数据隐私的前提下进行安全且准确的比较;方法将部分辅助元素的生成转移到离线阶段,同时减少安全比较时间和比较过程中的通信开销,对网络环境的适应性较高,可以应用于各种安全两方比较场景。

    一种基于神经辐射场模型的新颖视图合成方法

    公开(公告)号:CN117593444A

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202311639189.4

    申请日:2023-12-04

    摘要: 本发明属于视图合成领域,尤其是一种基于神经辐射场模型的新颖视图合成方法,针对现有的视图合成渲染新视图所需条件困难,渲染效果不好问题,现提出如下方案,其包括以下步骤:S1、基于稀疏输入视图构建训练集训练集,在训练集中提取输入视图特征,构建用于新颖视图合成的神经辐射场模型;S2、对S1训练所得神经辐射场模型进行模型参数优化;S3、基于S1、2所得神经辐射场模型进行新颖视图合成,本发明通过人工智能的手段可以使得模型具有优秀的泛化性能,在未知的数据域依然发挥作用,使得输入视图在锐减的情况下依然可以渲染出良好的效果,大大减小了渲染新视图所需条件的困难性。