本发明公开了一种具有隐私保护的特征属性的处理方法及装置，为了高效处理海量用户的特征属性，本发明将海量用户按社区进行了划分，网关具有二级结构，每个社区对应一个一级网关，所有一级网关对应一个二级网关。方法包括五个部分：系统初始化，用户特征属性集密文生成，具有隐私保护的单社区用户密文计算，具有隐私保护的海量用户密文计算，海量用户特征属性统计结果获取。本发明在确保用户特征属性集不被泄露的情况下实现了对海量用户特征属性的统计分析，具有很高的实用性，为电子商务、电子医疗、电子政务、舆情管理、保险等行业的形势分析、策略制定提供有力的技术支撑。
📄 201810846780X
📂 H04L29_06
👤 湖北工业大学
📅 2018-07-27
本发明公开了一种智能电网中隐私保护的区域用户电量聚合系统与方法，系统具有二级网关结构，具体包括控制中心CC、区域网关AGW、社域网关RAGW、家域网HAN；方法包括六个部分：系统初始化，用户报告生成，具有隐私保护的细粒度用电量聚合（是指聚合某个社区的用户电量），具有隐私保护的粗粒度用电量聚合（是指聚合多个社区的用户电量），响应的生成，响应的接收。本发明在确保用户隐私不被泄露的情况下实现了对智能电网用电需求的灵活监控和灵活响应，具有很高的实用性；提出了抗伪造的批验证方法，提高了方案的效率。
📄 2015102100545
📂 H04L29_06
👤 湖北工业大学
📅 2015-04-28
本发明公开了一种对称同态加密的多维聚合隐私保护系统，包括以下步骤：初始化阶段、系统实体注册、盲因子生成、数据上报阶段、数据聚合阶段、数据解密阶段、动态用户的处理，本技术方案能够与双重CRT编码兼容，将聚合结果的信息量最大化，提高了数据传输效率和密文空间利用率，并且兼顾计算能力较弱的智能电表的需求，降低系统复杂度，提高数据聚合效率。同时，引入支持批量验证的高效签名方法，有效降低签名的计算负担，提升系统整体性能。为了应对内部攻击，本技术方案不仅在设计上加强了盲因子的安全性，使其频繁更新，提供前向后向安全性，并在系统架构中加入容错机制，提高系统的稳定性和可靠性。
📄 2024105707351
📂 H04L9_00
👤 广东技术师范大学
📅 2024-05-09
本发明公开了网络信息安全与数据隐私保护技术领域的一种算力网络隐私保护联邦学习方法，包括：基于通过共享密钥解密所述加密掩码所获得的掩码和算力节点通过掩码生成函数生成的自掩码，通过单掩码加密算法加密所述全局模型获得加密模型；使用单掩码解密算法将掩码和输入所有加密模型的聚合模型以完成解密；算力节点从区块链下载其他算力节点上传的同态哈希值，利用同态哈希验证算法对聚合模型的正确性进行验证，区块链选择一个验证通过的模型作为新的全局模型，迭代上述所有步骤直至全局模型收敛或达到通信轮次。本发明能够解决因算力节点对隐私数据的窃取、算力节点之间的串通、算力节点出现不诚实聚合模型而导致的隐私泄露的技术问题。
📄 2024106977288
📂 H04L9_00
👤 南京邮电大学
📅 2024-05-31
本发明公开了一种具有隐私保护的目标模式匹配系统及方法，使用布隆过滤器结合秘密共享的方式，采用分布式的系统结构，具体包括读者Reader、边缘设备ED、云服务器CS和图书订阅平台BSP：方法包括七部分：系统初始化、Reader处理数据、ED聚合数据、CS恢复过滤结果、BSP处理数据、CS匹配数据和BSP获得匹配结果。本发明在保证不泄露用户隐私信息的前提下，实现对图书订阅平台BSP目标模式的匹配，得到图书订阅平台BSP所查询书目是否畅销，提高了工作效率，而且文章使用布隆过滤器结合秘密共享和数据聚合方式，使得方案更加轻量。
📄 2021103689143
📂 G06F16_958
👤 湖北工业大学
📅 2021-04-06
一种面向第三方数据请求的位置隐私保护的数据发布方法，包括以下步骤：(1)由用户根据第三方的需求，设定轨迹出售比例p；(2)基于后验克拉美罗下界计算具有时空相关性的轨迹估计误差协方差，将其作为隐私保护强度的度量；(3)基于模拟退火算法选取轨迹出售比例p下估计误差协方差最大的n‑m个抑制点；(4)根据选取的抑制点，确定服务商出售轨迹Sb。本发明授权服务提供商出售用户上传的轨迹数据信息，通过只能出售限定的用户轨迹点给第三方数据购买者以保证用户的隐私信息安全。
📄 2022100089293
📂 G06F21_62
👤 浙江工业大学
📅 2022-01-06
一种基于自适应个性化联邦学习的车联网隐私保护轨迹预测方法，将真实场景车辆轨迹数据集进行非独立同分布划分，模拟车联网中本地数据异构和不平衡现象，并将非独立同分布数据分配至各本地车辆；利用各本地车辆分配的轨迹数据对局部模型进行本地训练，得到各个局部模型的梯度数据并更新本地局部模型；各边缘车辆通过路边单元上传局部模型的梯度数据，并进行全局模型自适应优化聚合更新全局模型；通过路边单元进行广播以下发更新后的全局模型，本地车辆根据个性化规则更新个性化局部模型；重复步骤2至4设定次数，以得到最终的全局模型和个性化局部模型，利用验证集对局部模型进行验证。本发明预测精度高，通信成本低，联邦学习训练效率高。
📄 2025100487896
📂 G06F21_62
👤 浙江工业大学
📅 2025-01-13
本申请公开了一种边缘计算环境下的数据隐私保护增强方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括：步骤100，获取预设事物的属性类型和边缘设备的部署策略对应关系；设置目标事物的属性类型与数据采集及处理策略的数据处理对应关系；步骤200，根据目标事物的属性类型及部署策略对应关系，获取目标数据的采集策略；基于目标数据的采集策略从目标事物处采集目标数据，存储至目标边缘设备；根据目标数据的处理策略处理目标边缘设备中的目标数据，得到网络边缘数据；步骤300，汇总各个网络边缘数据，按照预设的边缘数据差分处理策略进行分析处理得到边缘差分数据；能够实现对边缘设备根据位置进行优化处理，提高了边缘设备的隐私性和安全性。
📄 2023110411818
📂 H04L9_40
👤 西南大学
📅 2023-08-17
本发明为基于联邦学习的电力数据隐私保护恢复方法和装置，属于电网不完备电力数据恢复领域。其中，该装置包含一个服务器和N个客户端装置；该方法包含以下步骤：S1：服务器联邦学习模块初始化；S2：客户端装置初始化；S3：将部分隐特征矩阵数据和线性偏差发送给所有的客户端装置；S4：接收不完备电力负荷数据；S5：利用张量隐特征分解方法计算近似电力负荷数据矩阵；S6：多次混合填充不完备电力负荷数据；S7：客户端装置参数更新，并计算出联邦学习梯度数据；S8：发送联邦学习梯度数据给服务器；S9：服务器更新；S10：迭代直到所有客户端装置完成了隐私保护下的数据恢复。本发明方法可以确保在隐私保护下准确的实现电力数据恢复。
📄 2024107638214
📂 G06F11_14
👤 西南大学; 国网能源研究院有限公司; 国网青海省电力公司经济技术研究院
📅 2024-06-09
本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种基于隐私保护的增量宽度学习系统及方法，包括以下具体步骤：S1、服务端个客户端通过广播发送询问请求S2、服务端将所有客户端分为若干个客户端组，并将分组记录发送给中介；第一轮训练的第一个客户端组生成并发送初始矩阵给中介；中介根据分组记录分别发送初始矩阵给其余客户端组；S3、服务端与客户端组对每个客户端组进行数据加密；S4、服务端计算生成隐藏层输出矩阵；增量更新全局隐藏层输出矩阵和全局输出层权重矩阵；S5、判断客户端是否新增数据；若是则回到步骤S1进行下一轮训练；若否则完成增量宽度学习。本发明解决现有技术无法满足多个隐私数据参与方的数据合作的问题，其具有输出精度高的特点。
📄 202310850681X
📂 G06N3_098
👤 广东工业大学
📅 2023-07-11
本发明属于智能网联车信息安全技术领域，公开了一种不依赖可信方的智能网联车数据隐私保护系统及方法，车载隐私保护系统用于收集车辆安全报警报文，计算格式化后形成隐私源数据结构，在本地进行扰动处理隐藏原始数据信息，形成扰动隐私数据；智能网联车数据中心收集大量的扰动隐私数据并进行统计和分析，以支持后续的智慧化服务与安全预警需求。本发明将本地车辆安全数据经过统计和扰动后上传，剔除了原始数据间的关联关系，避免了海量数据中深度关联所带来隐私泄露问题。本发明单次通信传输量极少，毫秒级能完成，适应高速移动的车辆。通信和数据中心收集的均是扰动后的数据，避免了现有通信线路和收集方的隐私泄露问题。
📄 201910602780X
📂 G06F21_62
👤 成都信息工程大学
📅 2019-07-05
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