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公开(公告)号：CN111352845B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202010151049.2
申请日：2020-03-06
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司 , 清华大学
IPC: G06F11/3668
Abstract: 本发明公开了一种测试序列场景生成方法及装置，其中方法为：获取待测试软件的全量测试序列有向图和配置信息；确定所述全量测试序列有向图的各测试序列生成有向子图；针对所述各测试序列有向子图中每个测试序列有向子图，根据所述测试序列有向子图及在所述配置信息中对应的子配置信息，生成所述测试序列有向子图的测试序列场景。上述方法应用于金融科技(Fintech)时，确定所述全量测试序列有向图的各测试序列生成有向子图后，可以生成指示应用程序接口的调用顺序、调用资源及约束关系的测试序列场景，从而可以复用全量测试序列有向图和配置信息，提升了应用软件的测试序列场景的效率。
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公开(公告)号：CN110263536B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN201910541002.4
申请日：2019-06-21
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明实施例涉及科技金融(Fintech)领域，尤其涉及一种区块链中智能合约的监控方法及装置，用以提高智能合约的安全性。本发明实施例包括：获取交易请求；根据所述交易请求，调用对应的智能合约；在所述智能合约执行所述交易请求的过程中，若确定调用的操作码为需关注的操作码，则判断所述需关注的操作码是否满足监控规则的错误条件；若是，则根据所述监控规则，输出所述调用的操作码的异常结果，并执行针对所述操作码的阻断操作。
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公开(公告)号：CN117668894A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311463319.3
申请日：2023-11-03
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司 , 中山大学
Abstract: 一种去中心化应用前后端权限一致性验证方法及装置，用以对去中心化应用前后端权限的一致性进行验证。方法包括：构造去中心化应用前端的交易请求；将所述交易请求发送到所述去中心化应用前端，并获取所述去中心化应用前端执行所述交易请求的第一执行结果；在所述第一执行结果表征交易不合法时，基于所述去中心化应用前端与去中心化应用后端之间的参数匹配关系，确定所述交易请求在去中心化应用后端对应的第一智能合约交易；将所述第一智能合约交易发送到所述去中心化应用后端，并获取所述去中心化应用后端执行所述第一智能合约交易的第二执行结果；若所述第二执行结果表征交易合法时，则确定所述去中心化应用前后端权限不一致。
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公开(公告)号：CN110866546B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN201911044256.1
申请日：2019-10-30
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司 , 南京大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2321
Abstract: 本申请提供一种共识节点的评估方法及装置，涉及区块链技术领域，方法包括：获取各待评估共识节点的共识属性信息，所述共识属性信息至少能够表征各待评估节点在共识过程中的性能，各待评估共识节点用于构成基于拜占庭共识算法的区块链；根据迭代自组织数据分析ISODATA算法以及各待评估共识节点的共识属性信息对各待评估共识节点进行分类，得到不同类别的待评估共识节点集合；根据区块链的构建需求对各待评估集合中的各待评估共识节点进行评估。根据实际联盟链需求的不同侧重维度，进行节点类别数据的评估，完成共识节点分类评估工作，为之后正式的联盟链搭建和动态评估共识节点提供解决样例方案。
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公开(公告)号：CN113987144A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111210427.0
申请日：2021-10-18
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司 , 西安电子科技大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/31 , G06F16/36 , G06F16/387
Abstract: 本发明公开了一种空间文本的查询方法及装置，包括：获取查询请求；查询请求包括查询范围和查询关键字集；查询范围是通过查询曲线形成的闭合区域；对查询关键字集进行编码，得到查询关键字向量；对查询曲线进行多项式拟合，确定查询范围向量；基于查询范围向量和查询关键字向量，得到第一下三角矩阵；将第一下三角矩阵经第一加密矩阵加密，得到查询子陷门；基于各查询子陷门及空间文本数据集中各对象的索引，将满足预设条件的对象确定为查询结果；任一对象的索引是根据所述对象的空间位置和关键字集得到的第二下三角矩阵经第二加密矩阵加密后得到的。从而满足用户实际需要的查询范围，提高了查询的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113095510A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110398076.4
申请日：2021-04-14
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于区块链的联邦学习方法及装置，该方法包括第一节点基于本地训练数据对第i轮本地模型进行训练，确定训练后的第i+1轮本地模型梯度信息，基于梯度裁剪量化规则对第i+1轮本地模型梯度信息中各第一子梯度信息分别进行裁剪量化，得到各第二子梯度信息，按照梯度合并规则，将各第二子梯度信息中每m个第二子梯度信息进行合并，得到n类第三子梯度信息，对n类第三子梯度信息分别进行同态加密，得到n类密文，并将n类密文发送给区块链。由于将本地模型梯度信息中各第一子梯度信息分别进行裁剪量化及合并处理，再进行同态加密，因此可以降低同态加密所产生的计算资源消耗，并可以减少密文传输过程中所消耗的网络资源。
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公开(公告)号：CN112131227A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011049423.4
申请日：2020-09-29
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司 , 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联盟链的数据查询方法及装置，其中方法为：数据查询方生成第一请求，并根据目标加密数据在目标数据库的目标索引值、所述第一请求，基于预设运算，生成第二请求；所述数据查询方将所述第一请求和所述第二请求通过目标中间节点发送至对应的记账节点；所述目标中间节点和所述记账节点为联盟链中的节点；所述数据查询方通过所述目标中间节点获取来自对应的记账节点的第一响应消息和第二响应消息；所述数据查询方根据所述第一响应消息和所述第二响应消息，得到所述目标加密数据；所述数据查询方对所述目标加密数据解密，得到所述目标加密数据的解密数据。
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公开(公告)号：CN111352845A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010151049.2
申请日：2020-03-06
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司 , 清华大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种测试序列场景生成方法及装置，其中方法为：获取待测试软件的全量测试序列有向图和配置信息；确定所述全量测试序列有向图的各测试序列生成有向子图；针对所述各测试序列有向子图中每个测试序列有向子图，根据所述测试序列有向子图及在所述配置信息中对应的子配置信息，生成所述测试序列有向子图的测试序列场景。上述方法应用于金融科技(Fintech)时，确定所述全量测试序列有向图的各测试序列生成有向子图后，可以生成指示应用程序接口的调用顺序、调用资源及约束关系的测试序列场景，从而可以复用全量测试序列有向图和配置信息，提升了应用软件的测试序列场景的效率。
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公开(公告)号：CN119645632A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411695167.4
申请日：2024-11-25
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司 , 香港科技大学
Abstract: 本申请实施例提供了一种分布式强化学习系统的数据处理方法及装置，应用在云计算技术领域，针对任一轮次的强化学习，包括：工作节点中的任一智能体以无服务器计算进程的形式，获取CPU资源；并通过CPU资源，产生经验数据；工作节点中的任一智能体将经验数据写入第一共享内存后，停止智能体并释放CPU资源；工作节点中的数据传输器将第一共享内存中的经验数据发送至主节点的数据缓存器；主节点用于根据各工作节点发送的经验数据，更新策略网络参数；策略网络参数用于指示任一工作节点在下一轮次的工作。本申请通过将分布式强化学习系统的数据处理的工作进程部署为无服务器计算函数，对计算资源按需使用和及时回收，避免了计算资源空闲造成浪费。
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公开(公告)号：CN119514641A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411733480.2
申请日：2024-11-29
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司 , 香港科技大学
Abstract: 本发明实施例提供一种分布式强化学习系统、数据处理方法及装置，适用于并行处理多个训练任务；分布式强化学习系统中的主节点和各工作节点通过如下方式处理任一训练任务的任一轮：任一工作节点用于通过采集进程采集的经验数据并将经验数据发送至主节点；主节点用于在接收任一工作节点采集的经验数据后，调用训练任务在该轮对应的GPU对任一工作节点采集的经验数据进行计算；在通过计算得到训练任务在该轮的待更新参数后，释放训练任务在该轮对应的GPU并将训练任务在该轮的待更新参数发送至各工作节点；任一工作节点还用于根据训练任务在该轮的待更新参数更新自身存储的训练任务对应的模型参数。
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