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公开(公告)号：CN111800786B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202010507605.5
申请日：2020-06-05
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于k匿名的轨迹隐私保护方法，包括步骤：用户设备向LBS服务器申请进行注册，LBS服务器将位置缓存发送给用户设备；根据用户自身位置从位置缓存数据库中选择出多个用于对用户的真实位置进行混淆的数据，形成一个位置泛化区域；使用曼哈顿距离计算出多个假目的地；根据用户位置以及用户真实目的地、假目的地，生成包含多路径的查询集合；将查询集合发送到匿名服务器；匿名服务器将查询集合匿名转发给LBS服务器；LBS服务器根据用户的查询请求，将每个请求对应的路线均发送给用户，由用户筛选出自己需要的路线。本发明能够有效保护用户的轨迹隐私，提高用户的使用体验，降低通信开销，提供定制化的隐私保护体验。
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公开(公告)号：CN115392259B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211321734.0
申请日：2022-10-27
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F40/30 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06F18/214 , G06F16/35 , G06F40/289
Abstract: 本发明涉及自然语言处理的情感分析技术领域，公开了一种基于对抗训练融合BERT的微博文本情感分析方法及系统，包括：S1文本预处理步骤：读取原始微博文本数据集，进行数据扩充，得到预处理文本数据；S2预训练步骤：将预处理文本数据输入增量BERT模型中进行训练，得到增量预训练模型；S3下游微调步骤：将增量预训练模型结合预处理文本数据集进行微调，并结合对抗训练的方法，对Embeddings的权重矩阵进行扰动，输出保存为情感分类预测模型；通过所述情感分类预测模型执行目标任务，输出目标微博文本数据情感分析结果。本发明融合对抗训练和增加外部数据，提升了模型预测的精确性与鲁棒性，可以使BERT在微博情感分类领域的发挥更好的作用。
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公开(公告)号：CN112214749B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202010994886.1
申请日：2020-09-21
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动VR设备的无接触式用户安全认证方法，包括用户先向移动VR设备发起密码设置请求，基于移动VR设备，通过视觉注视的方式进行初始密码验证；用户再视觉选择移动VR设备在VR环境中输出的动态数字，从而完成数字密码长度和数字密码的设置，然后再视觉选择移动VR设备在VR环境中输出的图片块，从而完成图片密码的设置；用户向移动VR设备发起用户认证请求之后，通过视觉注视的方式输入对应数字密码长度的数字密码和图片密码，在移动VR设备判断所输入的密码是否与之前设置的密码一致的情况下密码验证通过，即完成用户认证。本发明可以非常方便安全地实现用户认证。
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公开(公告)号：CN111726225B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202010522365.6
申请日：2020-06-10
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/08 , H04L67/56 , H04L67/1097 , H04L67/01 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于秘密共享的外包隐私保护交集计算方法，包括步骤：多方数据库提供者将其各自持有的数据集按秘密共享的方式上传至两个代理中心服务器；客户端向两个代理中心服务器发起数据集交集计算请求；两个代理中心服务器分别在本地进行预运算操作；两个代理中心服务器运行安全多方计算中的GMW协议，并将计算结果发送给客户端；客户端获得两个代理中心服务器的计算结果，并根据结果判断所请求数据集是否存在于数据提供者的数据集中。本发明可在保证数据机密性的前提下，高效地完成多方数据集间的交集计算，且具有较高的实用性和可扩展性。
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公开(公告)号：CN112489458B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202011223598.2
申请日：2020-11-05
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于V2X技术的可信、隐私保护的智能红绿灯方法及系统，方法包括以下步骤：系统初始化；车辆注册；可信机构TA验证车辆身份是否合法，如果合法则颁布声誉证书；即将通过路口的车辆向红绿灯发送请求消息；红绿灯根据收到的请求消息进行车辆调度；红绿灯判断车辆的实际行为是否与车辆请求一致；可信机构TA更新声誉表。本发明能够根据路口交通状况动态地对交通信号灯进行调整，改变显示和时长，从而有效减少交通拥堵的发生；在保障车辆提供的信息真实可信的同时对隐私信息的安全性予以保护，尽可能保证红绿灯系统和车辆免受攻击者的各类攻击，确保在智能汽车驾驶过程中的车辆隐私安全和红绿灯系统所接收的信息安全可信。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112489458A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011223598.2
申请日：2020-11-05
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于V2X技术的可信、隐私保护的智能红绿灯方法及系统，方法包括以下步骤：系统初始化；车辆注册；可信机构TA验证车辆身份是否合法，如果合法则颁布声誉证书；即将通过路口的车辆向红绿灯发送请求消息；红绿灯根据收到的请求消息进行车辆调度；红绿灯判断车辆的实际行为是否与车辆请求一致；可信机构TA更新声誉表。本发明能够根据路口交通状况动态地对交通信号灯进行调整，改变显示和时长，从而有效减少交通拥堵的发生；在保障车辆提供的信息真实可信的同时对隐私信息的安全性予以保护，尽可能保证红绿灯系统和车辆免受攻击者的各类攻击，确保在智能汽车驾驶过程中的车辆隐私安全和红绿灯系统所接收的信息安全可信。
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公开(公告)号：CN112422133A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011186669.6
申请日：2020-10-30
Applicant: 暨南大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明公开了一种减法匹配追踪的二值稀疏信号恢复方法及其应用，该方法基于显式SMP或隐式SMP进行二值稀疏信号恢复；基于显式SMP具体步骤为：输入噪声观测向量，感知矩阵和稀疏度；数据初始化；在每次迭代中，感知矩阵对应索引为i的列向量与残差最相关，得到索引sk，通过减去感知矩阵对应索引为sk的列向量更新残差向量，直到迭代停止，输出估计稀疏信号；基于隐式SMP具体步骤为：输入噪声观测向量，感知矩阵和稀疏度；数据初始化；在每次迭代中，选择一个索引，获取列索引集，紧接着更新总的索引估计支集，更新相关性，循环迭代直到迭代停止；输出估计稀疏信号。本发明提高了稀疏信号恢复效率，实现稀疏信号的恢复性能更好的目的。
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公开(公告)号：CN112214749A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202010994886.1
申请日：2020-09-21
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动VR设备的无接触式用户安全认证方法，包括用户先向移动VR设备发起密码设置请求，基于移动VR设备，通过视觉注视的方式进行初始密码验证；用户再视觉选择移动VR设备在VR环境中输出的动态数字，从而完成数字密码长度和数字密码的设置，然后再视觉选择移动VR设备在VR环境中输出的图片块，从而完成图片密码的设置；用户向移动VR设备发起用户认证请求之后，通过视觉注视的方式输入对应数字密码长度的数字密码和图片密码，在移动VR设备判断所输入的密码是否与之前设置的密码一致的情况下密码验证通过，即完成用户认证。本发明可以非常方便安全地实现用户认证。
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公开(公告)号：CN111726225A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010522365.6
申请日：2020-06-10
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于秘密共享的外包隐私保护交集计算方法，包括步骤：多方数据库提供者将其各自持有的数据集按秘密共享的方式上传至两个代理中心服务器；客户端向两个代理中心服务器发起数据集交集计算请求；两个代理中心服务器分别在本地进行预运算操作；两个代理中心服务器运行安全多方计算中的GMW协议，并将计算结果发送给客户端；客户端获得两个代理中心服务器的计算结果，并根据结果判断所请求数据集是否存在于数据提供者的数据集中。本发明可在保证数据机密性的前提下，高效地完成多方数据集间的交集计算，且具有较高的实用性和可扩展性。
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公开(公告)号：CN120011533A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411932410.X
申请日：2024-12-26
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/334 , G06F16/335 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06N5/022 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于知识蒸馏与思维链的轻量化信息抽取方法及系统，涉及自然语言处理中的信息抽取技术领域，包括：首先，对领域文本进行预处理，利用少样本学习进行数据增强，生成伪数据以提高模型在特定领域的表现；随后，通过大语言模型进行微调，提取文本中的实体、关系和事件和推理中间结果等关键信息；接着，应用知识蒸馏技术，将微调后的大模型知识压缩至轻量化模型中。同时采用检索增强生成技术和思维链机制，结合实时查询外部知识库，精确地从文本中提取结构化信息，逐步完成复杂信息提取任务。本发明提升了信息抽取的准确性和模型的轻量化部署效果，适用于命名实体识别、关系抽取、事件检测和情感分析等多种任务。
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