一种基于混洗差分隐私保护的个性化联邦学习方法及系统

    公开(公告)号:CN117932683A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410187832.2

    申请日:2024-02-19

    申请人: 重庆大学

    IPC分类号: G06F21/62 G06N20/00

    摘要: 本发明提供了一种基于混洗差分隐私保护的个性化联邦学习方法及系统。该方法包括:分析器发布隐私等级分类策略和初始全局模型;客户端更新局部模型,利用本地数据对局部模型进行本地训练,将本地训练后的局部模型梯度上传随机产生器;随机产生器基于用户隐私预算在局部模型梯度中加入噪声,基于加入噪声后的局部模型梯度生成扰动梯度;混洗服务器将打乱后的扰动梯度序列和隐私保护等级序列上传分析器;分析器获得并发布下一全局迭代轮次的全局模型。本申请能够更好地适应用户本地隐私需求不一致的场景,结合差分隐私和混洗服务器来保护梯度参数安全,且分析器的中央服务器可添加更少噪声保护。

    一种基于秘密共享的体域网密钥协商方法和系统

    公开(公告)号:CN115622693B

    公开(公告)日:2023-05-30

    申请号:CN202211099981.0

    申请日:2022-09-09

    申请人: 重庆大学

    IPC分类号: H04L9/08

    摘要: 本发明提供了一种基于秘密共享的体域网密钥协商方法和系统。方法包括:将发送方特征序列中的发送方特征映射至布隆过滤器;发送方构建秘密碎片序列并将秘密碎片序列存放于类散列表的数据结构中;接收方从接收方特征序列中检索同时存在于布隆过滤器的约定门限数量的接收方特征,记为匹配值;接收方在数据结构中获取与匹配值对应的多项式值,基于匹配值和匹配值对应的多项式值重建多项式解出待协商密钥;发送方对解出的待协商密钥进行验证。攻击者难以通过布隆过滤器推测出原始特征值,也难以根据数据结构中的多项式值反推出原始的发送方特征值,提高了安全性;摆脱了对特征值生成过程的准确性的依赖,只要大部分特征值是可用的就行,提高了鲁棒性。

    一种面向信息服务的安全能力水平分级评估方法

    公开(公告)号:CN111178753A

    公开(公告)日:2020-05-19

    申请号:CN201911378878.8

    申请日:2019-12-27

    申请人: 重庆大学

    IPC分类号: G06Q10/06 G06F21/57

    摘要: 本发明涉及一种面向信息服务的安全能力水平分级评估方法,属于信息安全技术领域。提出一种基于“能力型”的评估方法,相较于“需求型”,可以更全面地评估信息服务的安全能力水平;解决传统安全评估方法中由于信息服务对安全技术的控制需求不同而导致的服务之间的评估指标差异问题;本发明是一种基于“能力型”的评估方法,“能力型”安全评估方法即先将信息服务需要测试的指标项全部测试,根据测试的结果将信息服务的安全能力定级,这种方法可以兼容未来出现的新型信息服务,并解决传统安全评估方法中由于信息服务对安全技术的控制需求不同而导致的服务之间的评估指标差异问题。

    一种人脸图像识别方法

    公开(公告)号:CN102930258B

    公开(公告)日:2016-05-25

    申请号:CN201210457794.5

    申请日:2012-11-13

    申请人: 重庆大学

    IPC分类号: G06K9/00 G06K9/66

    摘要: 本发明属于图像处理和模式识别技术领域,具体涉及一种人脸图像识别方法,该方法主要包括如下步骤,步骤a:构建人脸样本图像数据库;步骤b:构建人脸样本图像的训练样本矩阵;步骤c:训练样本矩阵的近似分解,在该步骤中,在基矩阵W中增加常数矩阵C,并在损失函数上,将系数矩阵H不同列之间的方差作为罚项;步骤d:人脸图像识别过程。由于在基矩阵W中增加光滑常数矩阵C,从而增强了基矩阵的光滑性,消弱了噪声点的影响,使得迭代过程更加快速,大大减少迭代次数,另外将系数矩阵H不同列之间的方差作为罚项,增大系数矩阵H不同列之间的区分度,更好地区分不同人脸图像,提高了人脸识别的准确率。

    一体化初期雨水弃流井及雨水弃流的方法

    公开(公告)号:CN102102392B

    公开(公告)日:2013-03-27

    申请号:CN201010603911.5

    申请日:2010-12-24

    申请人: 重庆大学

    CPC分类号: Y02A20/108

    摘要: 一种一体化初期雨水弃流井,其是一种弃流指定汇水面上一定毫米数初期雨水,分离出后期净雨水,从而大大提高回用雨水水质的装置。其由埋地式雨水检查井、调蓄池组成。雨水检查井与进、出水管相连;调蓄池池底设有斜板沉淀结构,距池底一定距离处设弃流管;在雨水检查井与调蓄池之间设下水槽及挡流板,当到达最高水位时在进出水管之间形成短流,后期雨水经雨水检查井后直接进入出水管回用,初期雨水弃于调蓄池中,雨水径流停止后,调蓄池内雨水从弃流管缓慢排出,到达有效最低水位后停止。本发明具有结构简单、运行无需人工操作、无需电源、维护简单、有效收集污染雨水并且弃流管不宜堵塞若堵塞后也易于清通、埋地对环境美观无影响的优点。

    基于马氏距离的视频图像背景检测方法

    公开(公告)号:CN102340620A

    公开(公告)日:2012-02-01

    申请号:CN201110328046.2

    申请日:2011-10-25

    申请人: 重庆大学

    IPC分类号: H04N5/14 H04N7/18

    摘要: 本发明提供了一种基于马氏距离的视频图像背景检测方法,该方法通过对视频图像像素点的RGB分量分布特征加以考虑和分析,根据研究、分析发现的视频图像中像素点的RGB分量分布特性,利用马氏距离算法对视频图像像素点的RGB分量分布特征进行度量,获取视频图像中背景像素点真实的橄榄球形RGB分量分布轮廓,并结合阈值法进行背景检测,提高了背景检测准确性;即便其背景检测结果中存在少量噪点,也都主要分布在前景像素点的附近,完全能够满足实际应用中视频图像背景识别和前景捕获的实用准确性要求;同时,该方法还基本保持了与codebook背景建模检测法相当的运算效率,具有良好的实时性和鲁棒性。

    一种基于差分隐私保护的好友匹配方法和系统

    公开(公告)号:CN117494196A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311435398.7

    申请日:2023-10-31

    申请人: 重庆大学

    IPC分类号: G06F21/62 G06Q50/00

    摘要: 本发明提供了一种基于差分隐私保护的好友匹配方法和系统。该方法为:服务端执行:构建原始社交网络图;获得边介中心性集合;在每条边的权重中根据每条边的边介中心性大小加入相应的噪声,获得并发布噪声社交网络图;客户端执行:遍历所有第二用户执行:利用预设的最短路径搜索算法获取噪声社交网络图中目标用户与第二用户v的K条第一最短路径;基于第一最短路径为真实最短路径的概率从K条第一最短路径中筛选出T条第二最短路径;若存在至少一条第二最短路径的距离小于或等于预设的距离阈值,将第二用户v作为目标用户的匹配好友。实现了对敏感的边的权重的强大隐私保护和最短路径准确获取,基于最短路径获得更精确的好友匹配结果,并且计算开销较低。

    一种数据存储共享方法、装置、芯片及终端

    公开(公告)号:CN117313147A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311269413.5

    申请日:2023-09-28

    申请人: 重庆大学

    摘要: 本发明实施例公开了一种数据存储共享方法、装置、芯片及终端,方法包括数据拥有者使用对称密钥对共享明文数据进行对称加密,获得第一密文;对对称密钥进行加密,获得第二密文;将第一密文、第二密文保存为共享数据文件发送给数据存储者进行存储;其中,数据存储者将共享数据文件存储时,生成包括存储地址的文件索引;数据拥有者接收到已注册数据使用者发送的数据共享请求后,向其反馈文件索引,以使已注册数据使用者根据文件索引在数据存储者处下载共享数据文件;通过本发明能够降低电力数据的丢失损坏风险。

    一种基于秘密共享的体域网密钥协商方法和系统

    公开(公告)号:CN115622693A

    公开(公告)日:2023-01-17

    申请号:CN202211099981.0

    申请日:2022-09-09

    申请人: 重庆大学

    IPC分类号: H04L9/08

    摘要: 本发明提供了一种基于秘密共享的体域网密钥协商方法和系统。方法包括:将发送方特征序列中的发送方特征映射至布隆过滤器;发送方构建秘密碎片序列并将秘密碎片序列存放于类散列表的数据结构中;接收方从接收方特征序列中检索同时存在于布隆过滤器的约定门限数量的接收方特征,记为匹配值;接收方在数据结构中获取与匹配值对应的多项式值,基于匹配值和匹配值对应的多项式值重建多项式解出待协商密钥;发送方对解出的待协商密钥进行验证。攻击者难以通过布隆过滤器推测出原始特征值,也难以根据数据结构中的多项式值反推出原始的发送方特征值,提高了安全性;摆脱了对特征值生成过程的准确性的依赖,只要大部分特征值是可用的就行,提高了鲁棒性。

    一种面向卫星监测数据智能异常感知的时序预测方法

    公开(公告)号:CN118364388A

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202410466031.X

    申请日:2024-04-18

    IPC分类号: G06F18/2431 G06F18/214

    摘要: 本发明涉及一种面向卫星监测数据智能异常感知的时序预测方法,通过可逆实例归一化来处理卫星时间序列数据中普遍存在的分布偏移问题,从而提高时间序列预测的性能。采用将Autoformer和FEDformer中使用的分解方案与TSMixer全MLP架构线性层相结合的DTSMixer模型对历史时间序列进行回归,直接预测未来的时间序列。由于RevIN‑DTSMixer方法是一个简单的全MLP架构线性模型,因此其运行效率和参数数量都远远优于基于Transformer的预测方法。在真实数据集上的实验结果表明,RevIN‑DTSMixer方法能显著提高时序数据预测的准确性,具有简单,高效且精确的优势。