本发明公开了一种保护序列数据隐私方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括通过数据采集设备获取目标用户的初始数据，并将所述初始数据拆分发送至两个边缘服务器，边缘服务器上均部署有一个双向长短期记忆神经网络；双向长短期记忆神经网络中的三个门的未激活运算的结果传送至可信第三方做求和运算，可信第三方将运算参数随机拆分发送至第一边缘服务器和第二边缘服务器进行门的激活运算，直到双向长短期记忆神经网络训练完成，我们将序列数据输入我们训练好的神经网络模型，并将运算结果发送至智能物联网设备。通过在两个边缘服务器上运行秘密共享协议，保护了序列数据中的用户隐私，同时，它还可以为智能物联网服务提供商保护神经网络参数的隐私，结合序列数据上下文的信息，可以更好的应用序列数据。
📄 2020101013362
📂 H04L9_40
👤 安徽大学
📅 2020-02-19
本发明公开了一种有追溯能力的隐私保护方法及系统，首先密钥产生，所述密钥产生包括建立过程和群组成员发布过程，其中建立过程是群组成员发布方产生群组公共参数、群组公钥、打开方法密钥和群组发布密钥的过程；群组成员发布过程是通过组成员和管理员之间的交互协议产生唯一的群组成员签名密钥的过程；其次根据产生的密钥进行签名；最后对得到的签名进行验证。
📄 2019113844773
📂 H04L9_08
👤 西安工业大学
📅 2019-12-28
一种具有访问模式保护的空间数据范围查询方法，包括如下步骤：第一步，在数据预处理阶段，在本地对数据进行离散化处理，使用纠删码机制编码，使用访问模式混淆方法对索引进行混淆，最后将索引和数据分别加密上传至云端；第二步，在数据查询阶段，用户在本地生成查询向量，加密后形成查询Token上传至云端，服务器使用SSW机制进行密文下的检索，然后将密文检索结果返回给用户，用户使用纠删码机制进行解码，对解码的结果再进行解密；本发明方法解决了现有的空间数据范围查询方法中访问模式泄露的问题，弥补了现有隐私保护方法在空间数据查询方面的不足。
📄 2020111944731
📂 G06F16_29
👤 陕西师范大学
📅 2020-10-30
本发明公开了计算服务外包的可验证数据隐私保护系统及方法，验证客户端、两个证明服务器进行初始化操作；两个证明服务器均向验证客户端发送隐私数据承诺；验证客户端接收隐私数据承诺后，将机器学习推理所需的数据份额分别发送给两个证明服务器；验证客户端接收两个证明服务器反馈的计算结果份额和计算过程证明；所述计算结果份额，是两个证明服务器根据获取的数据份额，进行机器学习推理服务得到的；所述计算过程证明，是两个证明服务器通过零知识证明方式为计算过程生成的；验证客户端根据所获得的计算过程证明，对计算过程进行验证，如果对计算过程验证无误，则根据计算结果份额进行秘密重构，得到最终的机器学习推理结果。
📄 2023116423522
📂 G06F21_62
👤 济南大学
📅 2023-12-01
本发明公开了一种基于二分裂变的差分隐私直方图发布方法、系统及设备，方法包括隐私预算划分，中间直方图生成，直方图排序，二分裂变划分直方图，分组求均值，生成差分隐私直方图和直方图发布等步骤；本发明针对现有直方图发布技术可用性不高的问题，提升了分组划分阶段的准确性，进而提高了发布数据的可用性并提升了发布效率，可保证在对数据去隐私化的同时，降低发布数据误差；使得整个直方图发布过程更加安全、高效。
📄 2022103612470
📂 G06F21_60
👤 中南民族大学,武汉空天软件技术有限公司
📅 2022-04-07
本发明公开的属于数据技术领域，具体为基于多敏感关联数据泛化的个性化保护方法，包括具体步骤如下：S1，根据在知识图谱构建的敏感数据集，提取用户的某一列敏感特征属性序列A；S2，基于属性序列A中数据的敏感度构建泛化层次树；S3，同时，用户可以根据自身的个性化需求对树中的敏感节点通过引入敏感值权重设定敏感度级别来消除过度泛化所造成的信息损失，运用Aprior算法建立属性间的关联规则，利用信息量度量敏感节点的关联度，从而保护敏感属性的关联关系，本发明具有消除用户敏感特征的关联关系，降低隐私被披露的概率，提高安全性。
📄 2022102357728
📂 G06F21_62
👤 湖南科技学院
📅 2022-03-10
本发明提供了一种基于相干邻近度与贝叶斯网络的隐私数据发布方法及系统，其属于数据安全技术领域，包括：基于待发布数据中各属性数据的互信息，以各属性数据作为节点构建动态贝叶斯网络；基于各属性数据节点间的相干邻近度以及预设阈值，对各属性数据进行类别划分；基于相干邻近度及数据质量评估度计算各属性数据节点的隐私预算分配权值，并基于隐私预算分配权值对不同类别的属性数据分别进行隐私预算分配；根据分配的隐私预算对各属性数据进行加噪，并将加噪后的高维数据进行发布。所述方案数据化度量了数据特征间的关联，有效减少了直接在原始高维数据集加噪产生的噪声累积，优化降低了隐私保护代价，保证了高维数据的安全性及高可用性。
📄 2023109598819
📂 G06F21_62
👤 山东省计算中心(国家超级计算济南中心); 齐鲁工业大学(山东省科学院)
📅 2023-08-02
本发明公开了基于敏感度分层的多敏感属性隐私保护方法及系统，包括：获取待发布的若干个患者的诊疗数据，每个患者均对应一条诊疗数据，每一条诊疗数据均包括：一个非敏感属性和若干个敏感属性；按照非敏感属性的分层标准，对诊疗数据进行分成若干层级；根据诊疗数据之间的相似性，对不同层级之间的诊疗数据进行聚类；对分类后的每一类诊疗数据中的所有敏感属性均进行泛化处理，相同类别的诊疗数据的泛化处理的程度是一样的；将泛化处理后的诊疗数据进行发布。
📄 2020100230282
📂 G06F21_62
👤 山东师范大学
📅 2020-01-09
本申请公开了一种远程医疗数据隐私保护方法、系统及终端，生成远程医疗用户的伪身份信息、远程医疗用户和MSP的公钥和私钥；对远程医疗用户的医疗数据进行签密处理，生成对应的医疗数据签密密文；DAC将所有医疗数据签密密文进行聚合；当需要获取远程医疗用户的医疗数据时，MSP对签密密文聚合包进行验证，如果验证聚合签密有效，则对签密密文聚合包进行解密，以获得远程医疗用户的医疗数据。远程医疗用户私钥由自己和系统共同产生，没有任何实体可以在不被授权的情况下获得远程医疗用户的医疗数据，还采用签密密文聚合的方式，实现了远程医疗数据的隐私保护，降低了数据接收者在验证密文合法性时候的计算量，提高了系统效率。
📄 2019100218409
📂 H04L9_32
👤 济南大学
📅 2019-01-10
柿子坊 · 知识产权运营
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