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公开(公告)号：CN111737743B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202010572297.4
申请日：2020-06-22
申请人： 安徽工业大学
IPC分类号： G06F21/62 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/84 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种深度学习差分隐私保护方法，属于信息系统安全技术领域。本发明提出一个新型的深度学习差分隐私保护模型，并采用WGAN对经模型隐私保护处理的数据生成图像结果，从生成图像中选取最接近真实图像的结果，对比生成结果和原始图像的相似度并计算差值进行阈值比较，在相似度阈值限定条件下反馈调节模型梯度中的隐私参数，从而为差分隐私在深度学习等领域的应用提供了一定的推动作用。
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公开(公告)号：CN117349563A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202310672741.3
申请日：2023-06-07
IPC分类号： G06F16/958 , G06F16/215 , G06F21/62
摘要： 本发明提供一种具有差分隐私的数据流采样发布方法及系统，涉及信息安全领域；其方法通过一次扫描数据流，将数据流中每个元素的属性统计信息存储到一数据流采样草图结构EDS中，再根据该数据结构EDS的采集数据进行直方图生成和发布，能够快速的获得滑动窗口区间计数，并具有一定的数据保护效果；并且，本发明提出的基于数据流采样草图结构EDS的基于滑动窗口采样的自适应加噪直方图发布算法，进一步提高直方图生成的速度，减少了运行时间，并提供了满足用户所需要的隐私保护强度。本发明可以用于广泛的监控应用，能够快速处理数据流，快速生成具有差分隐私保护强度的直方图发布数据。
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公开(公告)号：CN115526194A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211215877.3
申请日：2022-09-30
IPC分类号： G06K7/10
摘要： 本发明属于射频识别技术领域，公开了一种射频标签的快速排序方法、系统及电子设备。所述方法包括：阅读器获取已识别未排序标签集Sk；计算各标签的三段哈希值，并基于其构建第一数组B及第二数组D；阅读器向所有标签广播所述第一数组B及第二数组D以使各标签从其中提取码字，进而进行自身状态的修改，并通过偏移量计算得到排序结果。所述系统及电子设备基于所述方法搭建。本发明在阅读器与标签间使用尽可能少的位数完成了它们间的通信，进而节约了通信成本，提高了通信效率。
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公开(公告)号：CN115422236A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211025116.1
申请日：2022-08-25
IPC分类号： G06F16/2455
摘要： 本发明属于数据处理技术领域，公开了一种基于差分隐私的数据动态发布方法及系统。所述方法包括：确定数据的发布格式；确定一固定长度的滑动窗口，并使实时的数据流流过所述滑动窗口；同时基于DGIM算法对当前时刻内所述滑动窗口内所有桶的尺寸进行计数以获得当前时刻滑动窗口内数据的近似统计结果；计算当前时刻与上一时刻的滑动窗口内的相似性结果，并基于随机扰动算法为所述相似度度量添加概率扰动以获得扰动相似性结果；若所述扰动相似性结果大于预设的相似阈值，则确定所述当前时刻滑动窗口内数据的近似统计结果的待发布区间以进行数据的动态发布。本发明不但时间开销及空间开销小，且可有效保证用户的隐私信息，防止第三方隐私攻击。
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公开(公告)号：CN115114584A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210804131.X
申请日：2022-07-07
摘要： 本发明提供一种具有差分隐私的在线流式采样发布方法及系统，涉及信息安全领域；通过一次扫描数据流，将数据流中每个元素的属性统计信息存储到一个具有高效处理能力的数据结构SES中，再根据该数据结构SES的采集数据进行直方图生成和发布，该发布数据与差分隐私算法拥有相同的隐私保护强度保障；其中，数据结构SES近似存储每个滑动窗口显著降低的存储成本，根据其采集数据能快速生成直方图，减少数据处理过程中的运行时间。
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公开(公告)号：CN110929265B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201911162276.9
申请日：2019-11-25
申请人： 安徽工业大学
IPC分类号： G06F21/57 , G06F16/332 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种面向阅读理解问答的多角度答案验证方法，属于智能验证技术领域。本发明构建了一个答案验证混合模型，该混合模型用于对阅读理解问答得到的答案进行进一步的验证；本发明将提出的问题、问题的答案和答案所在句进行编码后，送入答案合法性判别模型和答案可信度计算模型，计算出得到的答案的合法性概率和可信度概率，再将两概率送入答案验证混合模型，得到该答案为正确答案的概率，从而判断出答案的正确性。本发明根据答案和问题之间的语义关系判断答案的合法性，根据答案上下文和问答对的语义关系计算答案的可信度，从多个角度判断得到的答案是否正确，提高阅读理解问答获得正确答案的能力。
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公开(公告)号：CN111931531A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010631410.1
申请日：2020-07-03
申请人： 安徽工业大学
IPC分类号： G06K7/10 , G06K17/00 , G06K19/077
摘要： 本发明提供的RFID标签信息采样方法，涉及物联网网络信息技术领域，通过设计RFID阅读器与标签总体集合S中的标签之间的协议PS，解决RFID系统中的标签信息采样问题；本发明公开的协议PS包括两个阶段，在两个阶段分别确定标签的状态，即PS-1采用第一随机种子计算哈希函数实现从标签总体集合S的N个不同标签中随机抽取K个标签构成标签信息采样子集T，标签总体集合S中任何带有K个标签的子集被选中为T的概率相等；PS-2阶段采用第二随机种子计算哈希函数结合RFID阅读器的特性在多轮通信回合下确定标签的状态变换，实现标签信息采样子集T中的任一个标签都被告知其唯一顺序向RFID阅读器报告其标签信息。
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公开(公告)号：CN111737743A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010572297.4
申请日：2020-06-22
申请人： 安徽工业大学
摘要： 本发明公开了一种深度学习差分隐私保护方法，属于信息系统安全技术领域。本发明提出一个新型的深度学习差分隐私保护模型，并采用WGAN对经模型隐私保护处理的数据生成图像结果，从生成图像中选取最接近真实图像的结果，对比生成结果和原始图像的相似度并计算差值进行阈值比较，在相似度阈值限定条件下反馈调节模型梯度中的隐私参数，从而为差分隐私在深度学习等领域的应用提供了一定的推动作用。
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公开(公告)号：CN111405631A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010216119.8
申请日：2020-03-25
申请人： 安徽工业大学
摘要： 本发明提供的基于三角形内点测试的边界节点判定方法及装置，涉及通信技术领域，利用无线节点之间的通信关系，组合单个节点一跳通信范围内的邻居节点构成三角形，首先通过单个三角形的内点测试法判定节点是否为三角形内部节点，随后通过对组成三角形的边进行边合格判定确认节点是否在三角形内部，准确实现对边界节点的判定。本发明方法应用于网络节点的一跳局部范围，无需获取测试节点的地理坐标或者节点之间的通信距离，可有效避免因节点定位和节点间隔测距带来的误差，提高边界节点判定的准确性。
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公开(公告)号：CN110795758A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201910961197.8
申请日：2019-10-11
申请人： 安徽工业大学 , 马鞍山市卫生健康信息中心 , 安徽祥云科技有限公司
摘要： 本发明提供的一种基于差分隐私的非等距直方图发布方法，涉及数据隐私保护技术领域，包括两个主要步骤：1)针对以往关于在差分隐私下直方图发布方法未考虑到数据分布的稀疏程度而划分的等距直方图不能充分反映样本数据的分布特征，以及可能出现“零桶”等问题，通过平均划分纵坐标来确定横坐标每组分界点的方法生成非等距直方图；2)在非等距直方图上对每个分组按照组距大小合理分配隐私预算，并对每组分别添加服从拉普拉斯分布的随机噪声以提高非等距直方图中数据的隐私性，并保证部分长范围查询的查询结果精度。本发明既合理保证数据的隐私性和可用性，又有效保证了数据的分布特征。
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