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公开(公告)号：CN117556919A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311364523.X
申请日：2023-10-20
Applicant: 杭州安恒信息技术股份有限公司
IPC: G06N20/00 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了基于签名聚类的个性化图联邦学习方法、系统及存储介质，其方法包括步骤：客户端接收服务器下发的模型进行训练并根据模型的参数进行聚合；通过函数映射生成客户端的签名；在本地模型中添加个性化因子并将除个性化因子之外的模型层参数和签名上传至服务器；服务器根据各客户端的签名进行聚类并在聚类簇内部执行联邦平均；客户端接收服务器下发的联邦平均后的模型参数并结合个性化因子进行本地训练。本发明解决了相关技术中聚类学习效果差及客户端之间和客户端内部的数据异质性问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115712910B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202211443166.1
申请日：2022-11-17
Applicant: 杭州安恒信息技术股份有限公司
IPC: G06F21/60 , G06F21/62 , H04L9/00 , G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了一种数据库SQL字符串操作隐私保护方法及系统，其方法包括步骤：对数据库隐私字段的字符串数据执行同态加密；根据隐私字段字符串信息和同态加密信息计算辅助信息；根据加密后的数据和辅助信息构建密文数据表；识别涉及隐私字段的字符串操作类型；根据字符串操作类型使用数乘同态和/或加法同态和/或减法同态计算隐私字段字符串操作后的密文结果；根据隐私字段字符串操作后的密文结果和非隐私字段的查询结果得到用户的最终查询结果。本发明解决了相关技术中不能支持对数据库的隐私字段字符串数据进行大部分标准SQL字符串操作的问题。
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公开(公告)号：CN115883152A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211479971.X
申请日：2022-11-23
Applicant: 杭州安恒信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于联邦学习的网络流量攻击检测方法、系统及存储介质，其方法包括步骤：在中央服务器构建流量攻击检测的全局模型及在客户端构建流量攻击检测的本地模型；客户端根据网络流量特征识别攻击流量并标识生成流量数据集；客户端对标识后的流量数据集进行预处理并发送至中央服务器；中央服务器根据预处理后的流量数据集对全局模型进行训练；客户端同步全局模型的结构参数并对本地模型进行训练；将未知的流量数据输入到本地模型进行攻击流量判定。本发明解决了相关技术中不共享数据前提下存在数据孤岛的问题和网络攻击检测准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN115712910A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211443166.1
申请日：2022-11-17
Applicant: 杭州安恒信息技术股份有限公司
IPC: G06F21/60 , G06F21/62 , H04L9/00 , G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了一种数据库SQL字符串操作隐私保护方法及系统，其方法包括步骤：对数据库隐私字段的字符串数据执行同态加密；根据隐私字段字符串信息和同态加密信息计算辅助信息；根据加密后的数据和辅助信息构建密文数据表；识别涉及隐私字段的字符串操作类型；根据字符串操作类型使用数乘同态和/或加法同态和/或减法同态计算隐私字段字符串操作后的密文结果；根据隐私字段字符串操作后的密文结果和非隐私字段的查询结果得到用户的最终查询结果。本发明解决了相关技术中不能支持对数据库的隐私字段字符串数据进行大部分标准SQL字符串操作的问题。
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公开(公告)号：CN117371480A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311310040.1
申请日：2023-10-11
Applicant: 杭州安恒信息技术股份有限公司
IPC: G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/098 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了基于验证集精度优化的图联邦学习方法、系统及存储介质，其方法包括步骤：利用VGAE生成基础训练模型；根据模型相似度评估方法约束局部模型靠近全局模型及远离上一轮局部模型；计算新的本地局部模型参数并根据本地验证集进行微调；服务器收集各客户端局部模型参数进行全局聚合与更新。本发明解决了相关技术中缺乏对非欧式数据的针对性优化和模型性能下降的问题。
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公开(公告)号：CN115883152B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202211479971.X
申请日：2022-11-23
Applicant: 杭州安恒信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于联邦学习的网络流量攻击检测方法、系统及存储介质，其方法包括步骤：在中央服务器构建流量攻击检测的全局模型及在客户端构建流量攻击检测的本地模型；客户端根据网络流量特征识别攻击流量并标识生成流量数据集；客户端对标识后的流量数据集进行预处理并发送至中央服务器；中央服务器根据预处理后的流量数据集对全局模型进行训练；客户端同步全局模型的结构参数并对本地模型进行训练；将未知的流量数据输入到本地模型进行攻击流量判定。本发明解决了相关技术中不共享数据前提下存在数据孤岛的问题和网络攻击检测准确性低的问题。
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