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公开(公告)号：CN117473559B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311810061.X
申请日：2023-12-27
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习和边缘计算的两方隐私保护方法及系统，涉及群智感知技术和人工智能技术交叉技术领域。该方法在任务分配阶段，任务发布者向众包平台提交任务约束，众包平台根据任务约束寻找工人，并将选中的工人信息下发给任务发布者；在任务执行阶段，任务发布者将众包任务进行加密上传到众包平台，工人从众包平台获取任务匹配信息，解密后开始执行任务；工人利用任务相关的感知数据训练成本地模型，并对本地模型进行扰动；感知数据聚合后以组为单位将感知数据提交至平台；任务发布者对感知数据进行评估，将评估合格的感知数据聚合得到全局模型。本发明能够保护任务发布者和工人双方的隐私信息，同时保证提交感知数据的质量。
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公开(公告)号：CN117473559A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311810061.X
申请日：2023-12-27
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习和边缘计算的两方隐私保护方法及系统，涉及群智感知技术和人工智能技术交叉技术领域。该方法在任务分配阶段，任务发布者向众包平台提交任务约束，众包平台根据任务约束寻找工人，并将选中的工人信息下发给任务发布者；在任务执行阶段，任务发布者将众包任务进行加密上传到众包平台，工人从众包平台获取任务匹配信息，解密后开始执行任务；工人利用任务相关的感知数据训练成本地模型，并对本地模型进行扰动；感知数据聚合后以组为单位将感知数据提交至平台；任务发布者对感知数据进行评估，将评估合格的感知数据聚合得到全局模型。本发明能够保护任务发布者和工人双方的隐私信息，同时保证提交感知数据的质量。
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公开(公告)号：CN118660289B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411131725.4
申请日：2024-08-19
Applicant: 烟台大学
IPC: H04W12/02 , H04W12/03 , H04W12/041 , H04W12/0471 , H04W12/00 , H04L9/14 , G06F21/62 , G06F21/60
Abstract: 本发明涉及群智感知与人工智能的交叉技术领域，尤其是涉及一种多任务场景下基于隐私保护的工人选择方法及系统。包括获取工人信息和平台认证密钥；基于工人信息和平台认证密钥计算工人之间的协作效益；获取任务信息，并对任务信息进行分解得到子任务；计算工人对于完成子任务的能力效益，并通过赋予工人假身份和加密密钥对能力效益进行加密；根据能力效益和协作效益确定每个子任务的候选工人组，并计算工人对于每个子任务的任务完成效益；在子任务预算约束下，根据工人的任务完成效益为每个子任务选择最佳协作工人组。该方案既能同时保护工人的任务竞争信息和感知数据隐私，又能保证任务分配的准确性和上传数据的质量。
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公开(公告)号：CN118660289A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411131725.4
申请日：2024-08-19
Applicant: 烟台大学
IPC: H04W12/02 , H04W12/03 , H04W12/041 , H04W12/0471 , H04W12/00 , H04L9/14 , G06F21/62 , G06F21/60
Abstract: 本发明涉及群智感知与人工智能的交叉技术领域，尤其是涉及一种多任务场景下基于隐私保护的工人选择方法及系统。包括获取工人信息和平台认证密钥；基于工人信息和平台认证密钥计算工人之间的协作效益；获取任务信息，并对任务信息进行分解得到子任务；计算工人对于完成子任务的能力效益，并通过赋予工人假身份和加密密钥对能力效益进行加密；根据能力效益和协作效益确定每个子任务的候选工人组，并计算工人对于每个子任务的任务完成效益；在子任务预算约束下，根据工人的任务完成效益为每个子任务选择最佳协作工人组。该方案既能同时保护工人的任务竞争信息和感知数据隐私，又能保证任务分配的准确性和上传数据的质量。
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