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公开(公告)号：CN115632761A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211038350.8
申请日：2022-08-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于秘密共享的多用户分布式隐私保护回归方法及装置，方法包括下述步骤：数据提供方C1，C2，...，Cn分别将各自的隐私数据(x1，y1)，(x2，y2)，...，(xn，yn)通过加性算术秘密共享分发给第一服务器S0和第二服务器S1，得到数据特征的秘密份额和数据标签的秘密份额；第一服务器S0和第二服务器S1基于获得的数据特征的秘密份额和数据标签的秘密份额进行安全两方计算；第一服务器S0和第二服务器S1分别将各自的模型参数的秘密份额 0和 1发送给数据使用方，然后数据使用方在本地重构出完整的模型参数w＝ 0+ 1。本发明在保证较高安全性的同时，以较低通信代价和较少交互次数完成模型训练任务。
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公开(公告)号：CN114139637B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202111470623.1
申请日：2021-12-03
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本申请公开了一种多智能体信息融合方法、装置、电子设备及可读存储介质。其中，方法包括构建操作预测网络模型和门控注意力机制模型，门控注意力机制模型根据不同来源信息以交互过程中学习的比例进行融合，且各智能体基于自身数据和通信信息融合结果共同确定是否接收通信信息融合结果。将多智能体应用模拟环境的状态信息输入至操作预测网络模型，得到各智能体的预测动作；根据多智能体应用模拟环境基于各智能体的预测动作信息输出的各预测动作得分和下一时刻的状态信息、每个智能体的价值评估信息，基于门控注意力机制模型的强化学习算法更新操作预测网络模型，循环训练操作预测网络模型直至收敛。本申请提升了多智能体信息融合效果。
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公开(公告)号：CN110404264B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN201910676407.9
申请日：2019-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种基于虚拟自我对局的多人非完备信息博弈策略求解方法、装置、系统及存储介质，该方法包括：针对二人博弈情况，使用多类别逻辑回归和蓄水池抽样实现了平均策略的生成，使用DQN和环形缓冲记忆实现了最优反应策略的生成；针对多人博弈情况，使用多智能体近端策略优化算法MAPPO实现最优反应策略，同时使用多智能体NFSP调节智能体的训练。本发明的有益效果是：本发明引入了虚拟自我对局的算法框架，将德州扑克策略优化过程分为最优反应策略学习和平均策略学习两个部分，并分别用模仿学习和深度强化学习来实现，设计出了更为通用的多智能体最优策略学习方法。
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公开(公告)号：CN115208767A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210512262.0
申请日：2022-05-12
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于仿真技术的以太坊网络探测方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：采集数据，所述数据包括节点间相识关系和节点元数据；创建启动节点后，通过利用节点发现协议的特点，对对等节点进行反复查询并聚合去重，节点数据库得到此前未被分析的节点相识关系；根据所述节点间相识关系和节点元数据，对以太坊网络中节点的行为进行分析。本发明通过利用节点发现协议的特点，对对等节点进行反复查询并聚合去重，节点数据库得到此前未被分析的节点相识关系，进而根据节点相识关系和节点元数据对以太坊网络中节点的行为进行分析，发现的活跃节点数量比现有其他方法都多，表明本方法可以更加完整的展现以太坊网络性质。
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公开(公告)号：CN112329052A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011155392.0
申请日：2020-10-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本申请公开了一种模型隐私保护方法，该方法包括以下步骤：基于当前训练场景，确定用于对模型进行隐私保护的目标保护方式；如果目标保护方式为PATE方式，则在使用训练数据集进行模型训练过程中，对中间产生的投票结果进行加噪处理，训练完成后，获得最终的待使用第一模型；如果目标保护方式为差分隐私随机梯度下降DPSGD方式，则在使用训练数据集进行模型训练过程中，对将训练数据集输入到模型后计算得到的梯度进行加噪处理，训练完成后，获得最终的待使用第二模型。应用本申请所提供的技术方案，可以较好地且有效地进行隐私保护，提高训练数据及模型的安全性。本申请还公开了一种模型隐私保护装置，具有相应技术效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111931233A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010806166.8
申请日：2020-08-12
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F21/62 , G06F16/2458 , G06F16/27
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于区块链和本地化差分隐私保护的信息推荐方法及系统，用于在进行信息推荐的同时保证用户数据的安全性和确保用户隐私信息不被泄露。本申请实施例方法包括：对区块链用户的用户数据进行聚类分析，以及对该区块链用户的预处理数据进行本地化差分隐私处理而得到模糊化数据，并由星际文件系统对该模糊化数据进行哈希计算而得到哈希值，在得到区块链用户的桶号以及哈希值之后，可以基于该桶号及哈希值，根据推荐算法向目标区块链用户进行信息推荐。本申请实施例中，免除了中心服务器的参与，避免中心服务器被攻击而导致用户信息泄露，同时本地化差分隐私处理也保证了用户数据的隐秘性，增强了数据的安全性，降低隐私泄露的风险。
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公开(公告)号：CN109740376B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201811570419.5
申请日：2018-12-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F21/62 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开一种基于近邻查询的位置隐私保护方法、系统、设备及介质。该方法包括LBS客户端执行的如下步骤：基于目标位置和兴趣点类型，查询预先基于四叉树和Z‑order曲线创建的Z‑order树，获取目标节点和目标子树；遍历目标子树中的叶子节点，获取目标节点截断坐标和相邻节点截断坐标；基于私有密钥，采用改进的隐私同态加密算法进行加密计算，获取目标节点加密数据和相邻节点加密数据并发送给LBS服务器，接收LBS服务器返回的秘密距离数据；基于私有密钥，采用改进的隐私同态解密算法对秘密距离数据进行解密，分别获取目标节点与相邻节点之间的距离并进行排序，获取与近邻数目相对应的近邻兴趣点。该方法可快速实现快速定位和查询，计算开销低且保密效果好。
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公开(公告)号：CN111159766A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911393276.X
申请日：2019-12-30
Applicant: 任子行网络技术股份有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种具有隐私保护的网约车服务方法、系统及存储介质，该网约车服务方法包括：密钥生成步骤、加密步骤、随机数生成步骤、计算步骤、解密步骤、距离计算步骤、比较步骤和匹配步骤。本发明的有益效果是：对比传统的网约车中保护隐私的方法，本发明能解决传统方案的一些存在问题，在保证安全性的同时还能实现更精确的匹配以及更高的效率。
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公开(公告)号：CN106657059B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201611189991.8
申请日：2016-12-21
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供一种具有访问控制功能的数据库查询方法和系统，属于数据库查询领域。本发明系统包括密钥产生中心：用于生成主密钥、查询密钥和密钥；数据上传者：对每一条记录建立属性索引，并对记录及属性索引加密，得到记录密文和索引密文，然后将查询密钥进行加密，并把加密后的查询密钥发送给数据查询用户；数据查询用户：采用密钥和加密后的查询密钥解密得到查询密钥，然后通过查询密钥和查询条件生成谓词陷门，发送给服务器，并采用密钥解密记录密文，得到查询结果；服务器：用于对数据库的数据进行查询，将符合条件的记录密文数据返回给数据查询用户。本发明既能够对数据查询用户访问数据库的权限进行控制，又能够保证数据和查询条件的机密性。
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公开(公告)号：CN110404264A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910676407.9
申请日：2019-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种基于虚拟自我对局的多人非完备信息博弈策略求解方法、装置、系统及存储介质，该方法包括：针对二人博弈情况，使用多类别逻辑回归和蓄水池抽样实现了平均策略的生成，使用DQN和环形缓冲记忆实现了最优反应策略的生成；针对多人博弈情况，使用多智能体近端策略优化算法MAPPO实现最优反应策略，同时使用多智能体NFSP调节智能体的训练。本发明的有益效果是：本发明引入了虚拟自我对局的算法框架，将德州扑克策略优化过程分为最优反应策略学习和平均策略学习两个部分，并分别用模仿学习和深度强化学习来实现，设计出了更为通用的多智能体最优策略学习方法。
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