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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

13 篇 专利

馆藏范围

13 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

2 篇 新华三信息安全技...
2 篇 数据空间研究院
1 篇 湖南大学
1 篇 中兴通讯股份有限...
1 篇 复旦大学
1 篇 河南理工大学
1 篇 中国网络空间研究...
1 篇 中科数据智能研究...
1 篇 西安电子科技大学
1 篇 香港中文大学
1 篇 星环信息科技股份...
1 篇 浙江大学

作者

2 篇 冯福利
2 篇 张洋
2 篇 何向南
2 篇 张及之
2 篇 方姝
2 篇 史天昊
1 篇 赵娜
1 篇 王志波
1 篇 邵伟
1 篇 张敏
1 篇 郭丹丹
1 篇 宋首友
1 篇 姚立哲
1 篇 高诗慧
1 篇 宋成
1 篇 陈振强
1 篇 李其明
1 篇 卢艳
1 篇 欧露
1 篇 马立川

语言

13 篇 中文

检索条件"主题词=敏感属性信息"

共 13 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于知识图谱的有限敏感属性信息的公平性推荐方法

一种基于知识图谱的有限敏感属性信息的公平性推荐方法

引用

作者：李其明张钊庄福振徐勇军 361023 福建省厦门市软件园三期凤岐路208-3号

本发明涉及推荐算法应用技术领域，具体公开了一种基于知识图谱的有限敏感属性信息的公平性推荐方法，通过构建用户项目知识图谱丰富推荐数据，解决推荐数据稀疏性的技术问题，随后引入图神经网络来建模更有效的用户表示，之后通过用户... 详细信息

标准号: CN117194797A

本发明涉及推荐算法应用技术领域，具体公开了一种基于知识图谱的有限敏感属性信息的公平性推荐方法，通过构建用户项目知识图谱丰富推荐数据，解决推荐数据稀疏性的技术问题，随后引入图神经网络来建模更有效的用户表示，之后通过用户敏感属性估计网络，生成用户敏感属性标签，解决敏感属性有限的技术问题，最后通过用户敏感属性过滤网络生成公平的用户表示，解决用户敏感属性去除技术问题，从而实现公平性推荐，有效地提升了推荐系统的公平性，通过用户敏感属性估计网络能够为每个用户生成敏感属性标签，从而缓解敏感属性信息有限的问题，最后通过用户敏感属性过滤网络保证去除用户敏感属性，提供公平的推荐结果。

关键词：敏感属性公平性敏感属性信息去除过滤图谱标签有效的用户神经网络数据稀疏算法应用推荐系统网络生成用户表示用户生成用户项目网络有效地构建建模引入缓解保证

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面向图神经网络敏感信息去偏模型的构建方法及系统

面向图神经网络敏感信息去偏模型的构建方法及系统

引用

作者：王普马智秀姜伟宋首友肖阳裴庆祺马立川赵搏文 100037 北京市海淀区阜成路15号

本发明属于图神经网络公平预测技术领域，公开了一种面向图神经网络敏感信息去偏模型的构建方法及系统，设计了由敏感属性去偏器、敏感属性鉴别器、节点嵌入分类器三个组件组成的去偏系统；通过敏感属性鉴别器和节点嵌入分类器的训练，... 详细信息

标准号: CN117574952A

本发明属于图神经网络公平预测技术领域，公开了一种面向图神经网络敏感信息去偏模型的构建方法及系统，设计了由敏感属性去偏器、敏感属性鉴别器、节点嵌入分类器三个组件组成的去偏系统；通过敏感属性鉴别器和节点嵌入分类器的训练，来学习敏感属性去偏器的参数；固定原始GNN编码器的参数，利用对抗训练的思想，交替训练各个组件，进而得到各个组件的最优参数，即，使敏感属性去偏器的节点嵌入包含的敏感属性信息最少，这个去偏的节点嵌入可以在分类性能和公平性度量之间取得较好的权衡。实验结果表明，本发明的设计有较好的性能，并且可以适配其他GNN模型中，提高这些模型的去偏敏感属性的能力。

关键词：敏感属性嵌入去偏器神经网络分类器鉴别器敏感属性信息对抗训练分类性能敏感信息预测技术最优参数编码器公平性度量构建适配学习

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一种数据访问方法、装置、设备及存储介质

一种数据访问方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：靳峥陈振强 200233 上海市徐汇区虹漕路88号B栋11-12楼

本发明公开了一种数据访问方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取数据访问请求，数据访问请求包括大小写敏感属性信息；在大小写敏感属性信息为大小写不敏感的情况下，根据数据访问请求访问数据表中的伴生列和非伴生列，伴生列... 详细信息

标准号: CN117033402A

本发明公开了一种数据访问方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取数据访问请求，数据访问请求包括大小写敏感属性信息；在大小写敏感属性信息为大小写不敏感的情况下，根据数据访问请求访问数据表中的伴生列和非伴生列，伴生列用于存储目标数据列对应的大小写统一数据；非伴生列用于存储原始数据，通过在引擎中进行大小写不敏感语义的解析与处理，实现多模数据库的大小写不敏感语义的功能。

关键词：大小写伴生不敏感敏感属性信息数据访问请求语义存储目标数据存储原始数据存储介质访问请求获取数据数据访问多模解析引擎数据库访问统一

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基于几何叠加机制的属性图数据差分隐私保护方法

基于几何叠加机制的属性图数据差分隐私保护方法

引用

作者：高诗慧秦拯欧露黄冠东靳文强 410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路2号湖南大学

本发明公开了基于几何叠加机制的属性图数据差分隐私保护方法。设属性图是有向无权的，其节点的属性都是0‑1二元的，且相互独立，计算傅里叶变换矩阵，得到属性图的邻接矩阵的二维离散傅里叶变换和节点属性矩阵的图上的拉普拉斯变换，... 详细信息

标准号: CN117390663A

本发明公开了基于几何叠加机制的属性图数据差分隐私保护方法。设属性图是有向无权的，其节点的属性都是0‑1二元的，且相互独立，计算傅里叶变换矩阵，得到属性图的邻接矩阵的二维离散傅里叶变换和节点属性矩阵的图上的拉普拉斯变换，推导傅里叶变换矩阵的逆矩阵、邻接矩阵的傅里叶变换的噪声和加噪后的邻接矩阵的噪声的关系式，根据拉格朗日乘子法求解最优的噪声的拉普拉斯尺度参数，生成噪声矩阵，根据几何叠加机制为邻接矩阵的傅里叶变换添加噪声，逆变换得到加噪的邻接矩阵，然后计算得到加噪的拉普拉斯矩阵的特征矩阵，根据加噪的特征矩阵为节点属性矩阵的拉普拉斯变换做逆变换，得到加噪的节点属性矩阵，最后根据加噪的节点属性矩阵和加噪的邻接矩阵重构得到加噪的属性图。本发明不仅可以不仅可以有效防止敌手从查询结果中逆向推理得到图中节点的拓扑结构和敏感属性信息，同时还保障了属性图的数据效用。

关键词：邻接矩阵矩阵节点属性属性图噪声傅里叶变换傅里叶变换矩阵拉普拉斯变换特征矩阵逆变换叠加敏感属性信息属性图数据查询结果尺度参数二维离散数据效用拓扑结构隐私保护噪声矩阵逆矩阵求解推导推理有向重构

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一种基于有限用户敏感属性的公平推荐方法、设备及介质

一种基于有限用户敏感属性的公平推荐方法、设备及介质

引用

作者：冯福利史天昊何向南张洋张及之 230088 安徽省合肥市高新区柏堰科技园创新大道288号工投高新智谷B区

本发明公开了一种基于有限用户敏感属性的公平推荐方法、设备及介质，利用已有的敏感属性信息和用户的历史交互记录以重建用户的缺失敏感属性，基于用户的交互历史并使用机器学习技术或神经网络技术，推断得出缺失敏感属性的可能取值，... 详细信息

标准号: CN116720006A

本发明公开了一种基于有限用户敏感属性的公平推荐方法、设备及介质，利用已有的敏感属性信息和用户的历史交互记录以重建用户的缺失敏感属性，基于用户的交互历史并使用机器学习技术或神经网络技术，推断得出缺失敏感属性的可能取值，弥补已有的敏感属性信息的不完整性，数据导向方法、对抗学习方法、正则化方法、重新排序方法都假设全部用户的敏感属性已知，这在实践中往往是难以成立的，法律保护的原因，收集敏感属性需要得到用户的明确同意，这限制了这些方法的适用性，发明提出一种基于有限用户敏感属性的公平推荐方法，旨在为推荐系统提供一种更加普适且有效的推荐系统公平性解决方案。

关键词：敏感属性敏感属性信息推荐系统历史交互记录神经网络技术法律保护交互历史使用机器数据导向重新排序公平性正则化推断学习对抗重建

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基于域独立的联邦学习去偏方法及装置

基于域独立的联邦学习去偏方法及装置

引用

作者：吴杰柴洪峰李智鑫 200433 上海市杨浦区邯郸路220号

本发明提供一种基于域独立的联邦学习去偏方法及装置，由于在客户端的本地深度学习分类模型的训练过程中对敏感属性信息进行显式编码，并在预测过程中显式减轻敏感属性对预测属性的关联性，因此使训练好的本地深度学习分类模型在预测过... 详细信息

标准号: CN117669695A

本发明提供一种基于域独立的联邦学习去偏方法及装置，由于在客户端的本地深度学习分类模型的训练过程中对敏感属性信息进行显式编码，并在预测过程中显式减轻敏感属性对预测属性的关联性，因此使训练好的本地深度学习分类模型在预测过程中忽略预测属性与敏感属性的相关性，并且实现敏感属性上的人口学平等性，即减轻本地模型的偏见，提高本地模型的准确率和公平性，进而提升聚合后的全局深度学习分类模型的准确率和公平性。

关键词：分类模型敏感属性预测公平性准确率学习敏感属性信息显式编码训练过程关联性显式聚合客户全局

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一种基于有限用户敏感属性的公平推荐方法、设备及介质

一种基于有限用户敏感属性的公平推荐方法、设备及介质

引用

作者：冯福利史天昊何向南张洋张及之 230088 安徽省合肥市高新区柏堰科技园创新大道288号工投高新智谷B区

标准号: CN116720006B

关键词：敏感属性敏感属性信息推荐系统历史交互记录神经网络技术法律保护交互历史使用机器数据导向重新排序公平性正则化推断学习对抗重建

来源：评论

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一种基于信任度的跨域安全访问控制方法

一种基于信任度的跨域安全访问控制方法

引用

作者：彭维平刘雪贞张敏宋成赵娜贾宗璞王冠琼 454000 河南省焦作市高新区世纪大道2001号河南理工大学

本发明公开了一种基于信任度的跨域安全访问控制方法，控制方法包括实体属性信息初始化、注册证书、发送访问请求、信任度及敏感信息验证、信息提交及发送、信息通讯及信任度复核等7步。本发明在传统的跨域访问控制方法中加入了信任度... 详细信息

标准号: CN104735055B

本发明公开了一种基于信任度的跨域安全访问控制方法，控制方法包括实体属性信息初始化、注册证书、发送访问请求、信任度及敏感信息验证、信息提交及发送、信息通讯及信任度复核等7步。本发明在传统的跨域访问控制方法中加入了信任度属性、时效属性、时间衰减度函数及敏感属性信息属性，从而一方面可利用信任度值与敏感属性值的比较，实现了敏感属性的保护，并可通过用户的信任度值确定用户的角色集后，结合用户的其他属性确定最终角色，主体的访问权限将由访问控制策略决定，另一方面可防止用户访问初期表现良好，后期恶意攻击的问题发生，极大的提高了系统访问的安全性及可靠性。

关键词：信任度敏感属性安全访问控制访问控制策略跨域访问控制敏感属性信息实体属性信息发送恶意攻击访问请求访问权限敏感信息时间衰减属性确定系统访问信息提交信息通讯用户访问初始化传统的角色跨域复核验证表现

来源：评论

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一种基于距离相关性的公平表征学习方法

一种基于距离相关性的公平表征学习方法

引用

作者：郭丹丹王超杰王趵翔查宏远 518172 广东省深圳市龙岗区龙翔大道2001号

本发明公开了一种基于距离相关性的公平表征学习方法，属于机器学习算法技术领域，能够解决现有公平表征学习算法需调节的超参数较多、对敏感属性不具有灵活性、且难以实现效用与公平性的权衡的问题。所述方法包括：S1、获取样本数据及... 详细信息

标准号: CN114742164A

本发明公开了一种基于距离相关性的公平表征学习方法，属于机器学习算法技术领域，能够解决现有公平表征学习算法需调节的超参数较多、对敏感属性不具有灵活性、且难以实现效用与公平性的权衡的问题。所述方法包括：S1、获取样本数据及样本数据的敏感属性信息；S2、根据样本数据的敏感属性信息构造敏感属性的正则化邻接矩阵，并对敏感属性的正则化邻接矩阵进行中心化操作，得到敏感属性的双中心化邻接矩阵；S3、将样本数据输入编码器中，得到样本数据的样本表征；S4、根据敏感属性的双中心化邻接矩阵和样本数据的样本表征，构造编码器损失函数。本发明用于公平表征学习算法。

关键词：样本数据敏感属性邻接矩阵中心化敏感属性信息学习算法正则化样本机器学习算法输入编码器损失函数编码器公平性学习

来源：评论

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一种文件检测方法及装置

一种文件检测方法及装置

引用

作者：方姝 230001 安徽省合肥市高新区创新大道2800号创新产业园二期H2栋541室

本申请实施例提供了一种文件检测方法及装置，应用于通信技术领域，用以解决现有技术中文件文件检测的方法影响文件传输效率的问题。本申请实施例的方案包括：在传输文件之前，对文件进行扫描，若扫描发现文件中存在敏感信息，则为文件... 详细信息

标准号: CN109254868B

本申请实施例提供了一种文件检测方法及装置，应用于通信技术领域，用以解决现有技术中文件文件检测的方法影响文件传输效率的问题。本申请实施例的方案包括：在传输文件之前，对文件进行扫描，若扫描发现文件中存在敏感信息，则为文件添加敏感属性信息，敏感属性信息用于标识文件为敏感文件，然后向文件检测设备发送文件，以使得文件检测设备根据敏感属性信息检测文件是否为敏感文件。

关键词：敏感属性信息文件检测设备敏感文件扫描通信技术领域标识文件传输文件传输效率发送文件检测文件敏感信息文件检测文件添加文件文件影响文件申请检测应用发现

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