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公开(公告)号：CN119172065A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411235270.0
申请日：2024-09-04
Applicant: 辽宁工业大学
IPC: H04L9/08 , H04L67/10 , G06F21/62 , G06F18/10 , G06F18/232 , G06F18/2433 , G06F16/215 , G06F16/29 , H04W4/02
Abstract: 本发明公开了一种隐私保护密度聚类轨迹数据发布模型，属于轨迹隐私技术领域，包括用户层、云服务器和本地服务器，云服务器，包括两个非合谋的云服务器S1和S2，进行发布时，数据持有者将各自轨迹数据份额发送到两个非合谋服务器中；两个非合谋服务器对用户层的私有轨迹数据进行安全计算，私有轨迹数据在云服务器S1和S2之间通过算法共享实现秘密共享，通过安全计算后的数据被传输到本地服务器中，本地服务器在数据中添加噪声，并将添加噪声后的轨迹进行发布。本发明采用上述模型，不仅提高了轨迹数据的可用性，还增强了对轨迹数据的隐私保护，提高了安全性。
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公开(公告)号：CN119106200A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411158301.7
申请日：2024-08-22
Applicant: 辽宁工业大学
IPC: G06F16/9536 , G06N3/0475 , G06N3/084 , H04L9/00
Abstract: 本发明公开了一种融合半同态加密的联邦协同过滤推荐方法，包括以下步骤：构建基于隐式反馈的非抽样矩阵分解模型；采用ALS优化求解用户因子矩阵；采用SGD优化求解项目因子矩阵；建立通用的联邦学习框架，用户在本地保存权重参数，并利用隐式反馈数据对非抽样矩阵分解模型进行训练；将Paillier半同态加密融入联邦学习框架中，对梯度进行编码；对FedNSMF方法的安全性和推荐性能进行分析。本发明采用上述一种融合半同态加密的联邦协同过滤推荐方法，基于Paillier半同态加密的通用联邦框架，解决了联邦协同过滤推荐中梯度泄露用户隐私的问题，以较高的推荐效率来增强隐私保护，提高了推荐性能。
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公开(公告)号：CN119067128A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411158308.9
申请日：2024-08-22
Applicant: 辽宁工业大学
IPC: G06F40/35 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于目标关注和属性分解的会话推荐方法，涉及目标会话推荐领域，提出一种TADRL‑GNN模型，包括解耦表示学习模块、图初始化模块、权重更新模块、信息传播模块、目标注意力模块、注意力机制、会话嵌入学习模块、对比学习模块和信息组合模块；本发明中引入跨会话信息，在一个会话中对物品进行的推荐的时候也同时使用其他的会话信息来进行辅助，添加一个权重机制来调整不同会话对当前会话产生不同的影响，从而生成用户在在因素级别上的兴趣模型。在生成了用户的兴趣模型之后，将不同的物品作为候选项的时候也会使用到用户的不同的兴趣偏好，因此添加一个目标注意力模块，来计算具体的兴趣偏好。
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公开(公告)号：CN118174878A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410391240.2
申请日：2024-04-02
Applicant: 辽宁工业大学
Abstract: 本申请公开了一种利用网络模型提升区块链安全性能的方法及应用，采用密码学技术手段，结合网络模型实现对区块链的形成和访问过程的管理和监督。以密码学技术为基石，构建区块链安全体系；以智能网络模型为权限验证手段，对区块链中交易数据的访问需要借助于网络模型才能够实现，有效避免了区块链过多地暴露在入侵者的世界，进而实现避免不法分子获取到区块链中存储的交易数据，提升了区块链的安全性能。
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公开(公告)号：CN117874815A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410042911.4
申请日：2024-01-11
Applicant: 辽宁工业大学
IPC: G06F21/62 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于博弈策略的生成对抗网络轨迹隐私保护方法，包括：通过基于语义时空的生成对抗网络隐私保护模型STS‑GAN，将LSTM与GAN网络相结合，引入语义时空编码模型，损失函数同时考虑空间相似度、时间相似度和语义相似度的损失，生成用于轨迹数据发布的隐私合成轨迹；对于攻击者，考虑轨迹中的语义和空间信息，通过调整攻击者语义和空间攻击引起的估计误差的权重参数，实现不同的攻击力度；从攻防的角度，使用博弈策略改进生成对抗网络隐私保护模型KSTS‑GAN，引入隐私保护因子，让用户与攻击者轮流进行博弈。本发明采用上述的一种基于博弈策略的生成对抗网络轨迹隐私保护方法，能够有效的抵抗攻击者的语义空间推理攻击以及平衡隐私保护水平和服务质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114692205A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210407936.0
申请日：2022-04-19
Applicant: 辽宁工业大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/9536 , G06F16/906 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种面向加权社交网络隐私保护的图匿名方法，结合k成员模糊聚类和模拟退火算法对节点度序列创建最优聚类得到新的度序列，对原图进行增删边操作使重构图满足新的度序列；对于度相同的节点，为抵御背景知识攻击，对部分节点边权重进行泛化，使得相同度节点权重值满足l多样性模型，实验结果表明，相比较其他方法，本发明所提供的k成员模糊聚类和模拟退火算法结合不仅能抵御加权社交网络中节点度和加权边的背景知识攻击，同时能有效减少匿名后数据的损失量，提高数据的实际效用。
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公开(公告)号：CN114372527A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210019781.3
申请日：2022-01-10
Applicant: 辽宁工业大学
Abstract: 本发明公开了一种采用主成分分析的高维数据差分隐私发布方法，包括：步骤一、通过PCA方法对原始高维数据进行降维处理，得到投影矩阵Z；步骤二、通过SOM神经网络聚类将敏感属性分为c个簇，计算c个簇的敏感度，根据敏感度不同设定簇的敏感级别；步骤三、根据敏感级别依次加入拉普拉斯机制对不同类的属性添加噪声。通过PCA算法对高维数据进行降维，再通过SOM神经网络聚类将属性划分为不同类，根据敏感度利用拉普拉斯机制对不同类的属性添加相应的噪声，降低了噪声的添加，并使属性加噪更加合理，实现了个性化隐私保护，保证了发布数据的可用性。
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公开(公告)号：CN107374603B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201710726912.0
申请日：2017-08-23
Applicant: 辽宁工业大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/145 , A61B5/18 , G06K9/00 , B60W40/08
Abstract: 本发明公开了一种安全驾驶判定系统，包括：心率采集模块，其设置在方向盘两侧，用于检测驾驶员心率变化，当所述心率高于第一阈值时，确定驾驶员处于疲劳状态，当所述心率低于第二阈值时，确定驾驶员处于瞌睡状态；数据采集模块，其设置在靠近心率采集模块，用于检测驾驶员汗液成分；判定模块，其接收心率采集模块和数据采集模块的检测数据，并判断检测结果是否为不适合驾驶并提示所述驾驶员。本发明的安全驾驶判定系统，能够实时对当前驾驶员生命体态进行综合判定，做出是否符合安全驾驶的判定结果。本发明还提供一种安全驾驶判定方法，能够根据上述检测模块的检测数据得出安全评价因子，基于驾驶员生命体态综合考量来判定是否符合安全驾驶。
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公开(公告)号：CN110901326A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911220364.X
申请日：2019-12-03
Applicant: 辽宁工业大学
IPC: B60G17/015
Abstract: 本发明提供一种具有状态约束与死区输入的主动悬架系统的控制方法，涉及汽车悬架控制技术领域。本发明解决现有车辆在路面不平的时候，无法达到保持舒适的要求，以及在控制器设计过程之中没有考虑死区输入引起的非线性问题，导致车辆悬架系统的实际性能有所降低的问题。本发明是通过建立主动悬架系统中的带有非线性输入的执行器模型，建立具有状态约束和死区输入的1/4车的主动悬架系统模型，利用状态约束和死区输入的1/4车的主动悬架系统模型并设计相应的控制器，采用李雅普诺夫函数对1/4车中采取了状态约束和死区输入主动悬架系统进行验证，完成了一种具有状态约束与死区输入的主动悬架系统的控制方法。
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公开(公告)号：CN110334546A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910608605.1
申请日：2019-07-08
Applicant: 辽宁工业大学
Abstract: 本发明公开了基于主成分分析优化的差分隐私高维数据发布保护方法，包括以下步骤：步骤一、计算原始数据属性的信息熵，确定属性重要度阈值，对所述原始数据中的属性进行筛选；步骤二、利用主成分分析法对所述筛选数据进行降维，确定最优k值，从而确定最佳的发布数据；其中，在降维过程中，产生的投影矩阵进行个性化的加噪得到加躁数据，并且使所述加躁数据满足差分隐私；以及在降维过程中，进行多次的主成分个数k值的选取，通过互信息评价机制，计算所述原始数据与所述加噪数据的互信息，确定了所述最优k值。本发明提供了基于主成分分析优化的差分隐私高维数据发布保护方法，确保数据隐私信息不被泄露的同时，发布的数据更好地接近与原始数据。
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