一种基于视觉效果秘密共享方法及系统

    公开(公告)号:CN112422767A

    公开(公告)日:2021-02-26

    申请号:CN202011188063.6

    申请日:2020-10-30

    IPC分类号: H04N1/44

    摘要: 本发明提供的一种基于视觉效果秘密共享方法及系统,包括:将原始图像拆分为多个秘密图像;将每个秘密图像映射为秘密块;基于秘密块的大小逐块生成多个共享图像块;采用循环堆叠的方式移动各共享图像块实现对共享图像块的加密;解密时将所有共享图像块按次序叠加,获得与原始图像质量相同的解密图像;其中,秘密块具有多个像素,通过逐块加密图像,使共享图像的大小与秘密影像相同,消除了像素扩展,提高了恢复图像的性能,实现几乎无损的视觉加密;通过对加密前后像素块的映射关系进行处理,获得了更高的对比度,同时本发明不需要像传统加解密过程那样需要借助电子设备,本发明可以将共享图像块直接打印到纸上将多张纸垂直排列即可得进行解密。

    一种数据处理方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN114780997A

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202210462556.7

    申请日:2022-04-28

    IPC分类号: G06F21/62 G06N20/00

    摘要: 本发明公开了一种数据处理方法、装置、设备和介质。该方法包括:响应于数据处理请求指令,确定目标数据所在的数据片段;对目标数据所在的数据片段执行删除操作,并查找目标数据所在的数据片段之前的最后一个数据片段;从最后一个数据片段开始对预先创建的目标训练模型进行重训练,以得到新的目标训练模型,其中,预先创建的目标训练模型为按照遗忘概率所划分得到的低遗忘概率数据片段和高遗忘概率数据片段对原始训练模型进行训练得到的模型。本实施例解决了现有技术中SISA模型无法充分利用遗忘概率信息的问题,提高聚合之后目标训练模型的预测准确率,加快了模型进行重训练的速度,以及提高了模型的可用性。

    一种模型的数据遗忘方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114863243A

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202210463318.8

    申请日:2022-04-28

    IPC分类号: G06V10/82 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种模型的数据遗忘方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:采用预先训练好的图像识别模型,对获取到的待遗忘图像数据进行图像识别,确定所述待遗忘图像数据的掩码结果,其中,所述图像识别模型包含至少两个卷积网络通道,所述卷积网络通道用于确定通道输入数据的掩码信息和输出特征图,所述掩码结果包括各所述卷积网络通道针对所述待遗忘图像数据输出的掩码信息;获取预设的模型剪枝参数,结合所述掩码结果,从各所述卷积网络通道中确定待剪枝通道,并对所述待剪枝通道进行参数调整,得到参数更新后的图像识别模型。本发明在保持模型识别准确度的同时,实现对部分训练数据的完全遗忘,使被删除的训练数据无法恢复,保护用户隐私。

    一种传输层安全协议加密流量的识别方法及系统

    公开(公告)号:CN116684357A

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202210162400.7

    申请日:2022-02-22

    摘要: 一种传输层安全协议加密流量的识别方法及系统,包括:获取被检测加密流量数据;基于所述被检测加密流量数据进行数据预处理,提取流信息转换为直方图;将所述直方图输入预先训练好的分类模型,进行流量分类,实现加密流量的识别;其中,所述预先训练好的分类模型是以所述直方图为输入,所述直方图对应的消息类型为输出对卷积神经网络进行训练得到。本发明主要针对传输层安全协议的网络流信息,通过提取传输层安全协议记的类型、长度、序列、交互等特征实现加密流量识别。网络流信息可以更好的反应用户行为,对不同的网络应用有更好的识别度。