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公开(公告)号：CN119312147B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411853904.9
申请日：2024-12-16
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F18/24 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/045 , G06F21/62
Abstract: 本申请实施例提供基于生成对抗网络的隐私增强检测方法。本申请实施例中，通过构建一个包含多个生成器、一个判别器和一个分类器的GAN，基于训练数据集对该GAN进行训练以得到目标GAN；基于此，本实施例通过利用目标GAN中的各生成器生成多个目标伪样本数据，以将各目标伪样本数据作为隐私泄露检测模型的训练样本数据，这样能够扩充隐私泄露检测模型的训练数据集，以避免训练数据集中不同数据类别的样本数据的数量不平衡的问题，从而提高隐私泄露检测模型的性能，提高隐私泄露检测的准确性。
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公开(公告)号：CN119337372A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411898861.6
申请日：2024-12-20
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F21/55 , G06F21/57 , G06F18/213 , G06F18/243 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/088
Abstract: 本申请实施例提供一种基于高阶特征数据增强的物联网隐私泄露检测方法和系统，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取真实数据集，真实数据集包括多个N维真实流量数据；基于真实数据集和样本生成器构建目标样本集；目标样本集中的样本分为第一类样本和第二类样本，第二类样本是样本生成器根据包含隐私信息的N维真实流量数据生成的；利用目标样本集对初始的隐私检测模型进行训练得到目标隐私检测模型；样本生成器是通过如下方式训练得到的：针对包含隐私信息的N维真实流量数据，利用深度卷积自编码器对N维真实流量数据进行数据重构，得到重构后的N维重构流量数据；基于N维重构流量数据对初始的样本生成器进行训练，得到训练好的样本生成器。
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公开(公告)号：CN118761100B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411252167.7
申请日：2024-09-06
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供基于终端自适应联邦学习的隐私泄露检测方法及系统。本实施例中，中心服务器依据获得的各物联网终端上客户端所上报物联网终端的当前可用带宽资源和当前可用计算资源等信息，从联邦分组学习训练方式、联邦集成学习训练方式以及联邦分组集成学习训练方式中，确定各物联网终端的联邦学习训练方式，将各物联网终端的联邦学习训练方式下发给各物联网终端，以由各物联网终端按照接收的该联邦学习训练方式进行模型训练，以使各物联网终端获得隐私泄露检测模型，如此，各物联网终端利用隐私泄露检测模型对该物联网终端的业务数据进行隐私泄露检测，以及时发现隐私泄露并进行有效干预，以保障隐私安全。
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公开(公告)号：CN118673534A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411171669.7
申请日：2024-08-23
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F21/62 , G06F21/55 , G06N3/098 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供一种基于多目标优化的隐私泄露检测方法及设备。在本申请的一个示例中，该基于多目标优化的隐私泄露检测方法包括：在确定满足隐私泄漏检测模型训练条件的情况下，依据获取到的候选客户端集合中各候选客户端的状态信息，利用多目标优化算法，从所述候选客户端集合中选择参与联邦学习的目标客户端；依据所述目标客户端，利用联邦学习方式，进行隐私泄漏检测模型训练，得到训练好的隐私泄漏检测模型。该方法可以优化利用训练好的隐私泄漏检测模型进行检测时的检测性能。
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公开(公告)号：CN116108491B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202310361592.9
申请日：2023-04-04
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供基于半监督联邦学习的数据泄露预警方法、装置及系统。在本实施例中，通过对采集的物联网终端的第一目标数据进行无监督聚类后的数据类别、以及该数据类别下的代表数据作为模型训练数据训练出敏感数据识别模型，不需要各个客户端自己训练模型得到的模型参数，可以避免攻击者恶意放置的设备训练的错误模型参数的影响，提高模型训练精度，进而提高数据泄露预测准确度；同时不同数据采集分析客户端采集的物联网终端的第一目标数据不同，因此利用聚类后的各物联网终端的第一目标数据训练出的敏感数据识别模型可以适配大规模异构物联网终端的多样化数据类型泄露检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117319095A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311619505.1
申请日：2023-11-29
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供基于模糊逻辑的物联网威胁轻量协同探测方法及装置。本实施例通过雾节点与云节点相互协同来探测边缘节点是否为恶意节点，实现了及时探测出物联网设备是否被攻击，避免物联网设备被攻击引起的安全风险。另外，本实施例先基于雾节点原本被配置的业务计算所需资源之外的冗余资源确定雾节点对应的威胁探测能力，再基于雾节点对应的威胁探测能力、以及边缘节点原本被配置的业务计算所需资源之外的冗余资源，确定边缘节点的威胁探测能力；最后基于边缘节点的威胁探测能力探测该边缘节点是否为恶意节点，这种借助冗余资源来探测的方式不管是对雾节点还是对边缘节点，相当于实现了轻量级的威胁探测，保证雾节点、边缘节点原本的业务计算。
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公开(公告)号：CN117319089A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311600603.0
申请日：2023-11-27
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供了基于语义感知策略自生成的物联网自防御方法及装置。本实施例通过物联网中数据流的流量特征比如操作系统、设备标识、协议信息等的解析，基于语义感知识别出可能存在的漏洞，自动生成用于防御该漏洞的漏洞防御规则以由各漏洞防御设备基于漏洞防御规则防御漏洞，实现潜在安全风险自发现自防御，实现了及时防御物联网设备存在的漏洞，保障物联网的安全。
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公开(公告)号：CN116049862B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310265804.3
申请日：2023-03-13
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种基于异步分组联邦学习的数据保护方法、装置及系统，该方法包括：将初始全局模型参数和初始扰动参数发送给物联网终端，以使物联网终端基于初始全局模型参数获取局部模型参数，基于局部模型参数和初始扰动参数生成扰动模型参数；从多个物联网终端获取多个扰动模型参数，基于多个扰动模型参数和每个扰动模型参数对应的权重系数确定目标全局模型参数；若目标全局模型参数未收敛，获取新的初始扰动参数，将目标全局模型参数确定为初始全局模型参数，将初始全局模型参数和初始扰动参数发送给物联网终端；若目标全局模型参数已收敛，将目标全局模型参数确定为已训练参数。通过本申请方案，避免数据安全隐患，保证数据安全，节省带宽资源。
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公开(公告)号：CN116107911A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310345406.2
申请日：2023-03-29
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F11/36 , G06F21/62 , H04N21/44 , H04N21/43 , H04N21/431
Abstract: 本申请提供一种基于事件重放的隐私合规自动化审计方法、装置及系统，该方法包括：接收测试设备发送的视频流，并对所述视频流进行解码，将解码得到的屏幕画面同步至Web端进行展示；依据在待测试应用程序APP的测试过程中发生的操作事件，生成操作事件序列并进行存储，以及，将所述操作事件发送给所述测试设备，以使所述测试设备依据接收到的操作事件执行对应的模拟操作；在所述待测试APP的审计过程中，依据所述操作事件序列进行事件重放，并依据审计过程中接收到的隐私行为相关记录生成审计记录，并通过所述Web端对所述隐私行为相关记录进行展示。该方法可以提高审计流程的自动化程度，提高APP隐私合规审计效率。
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公开(公告)号：CN119150363A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411630424.6
申请日：2024-11-14
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本公开提供一种基于大语言模型驱动的应用隐私安全检测方法，涉及网络安全技术领域，用于基于大语言模型驱动移动应用自行运行，在运行过程中检测隐私参数是否符合安全要求；不需消耗人力即可进行自动化检测，提高了检测效率。该方法包括：获取任务描述信息；识别待检测移动应用当前的界面结构信息并获取历史操作记录；对任务描述信息、当前的界面结构信息和历史操作记录进行多次处理生成目标向量表示，并将目标向量表示输入至大语言模型得到操作指令提示；根据操作指令提示控制待检测移动应用执行目标操作；在待检测移动应用执行目标操作的过程中，对待检测移动应用的隐私参数进行检测，确定隐私参数是否符合安全要求。
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