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ShanghaiTech University Knowledge Management System
一种可验证的隐私保护的卷积神经网络系统 | |
申请号 | CN202211619094.1 |
2023-06-09 | |
公开(公告)号 | CN116244731A |
公开日期 | 2023-06-09 |
摘要 | 本发明公开了一种可验证的隐私保护的卷积神经网络系统,在隐私数据上使用给定的已通过训练的卷积神经网络,其特征在于,采用私有可验证方案或采用公开可验证方案。本发明提供了一种可验证的隐私保护的卷积神经网络系统,其特点是同时实现了数据隐私性、可验证性。该系统提供了两个方案以满足不同应用场景的需求,这两个方案都实现了数据隐私性和可验证性。不同之处在于,一个是验证速度较快但验证过程需要私钥的私有可验证方案,另一个是验证速度较慢但验证过程不需要私钥的公开可验证方案。本发明公开的系统有很强的应用价值。 |
当前权利人 | 上海科技大学 |
专利代理人 | 翁若莹 ; 柏子雵 |
代理机构 | 上海申汇专利代理有限公司 31001 |
专利申请人 | 上海科技大学 |
公开国别 | CN |
公开国别简称 | CN |
IPC 分类号 | G06F21//62 ; G06F21//60 ; G06N3//0464 |
专利有效性 | 审中 |
专利类型 | 发明申请 |
专利类型字典 | 1 |
当前法律状态 | 实质审查 |
简单同族 | CN116244731A |
扩展同族 | CN116244731A |
INPADOC 同族 | CN116244731A |
文献类型 | 专利 |
条目标识符 | https://kms.shanghaitech.edu.cn/handle/2MSLDSTB/306503 |
专题 | 信息科学与技术学院_博士生 信息科学与技术学院_PI研究组_张良峰组 |
作者单位 | 上海科技大学 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 陈昕,张良峰. 一种可验证的隐私保护的卷积神经网络系统. CN202211619094.1[P]. 2023-06-09. |
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文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 |
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