恭喜华南理工大学丁碧莹获国家专利权
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龙图腾网恭喜华南理工大学申请的专利一种基于神经网络模型的计算机系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119577817B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510138891.5,技术领域涉及:G06F21/60;该发明授权一种基于神经网络模型的计算机系统是由丁碧莹;阳林设计研发完成,并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于神经网络模型的计算机系统在说明书摘要公布了:本发明申请提供了一种基于神经网络模型的计算机系统,包括特征提取模块、模型构建模块、优化模块、存储模块、目标数据加密模块;特征提取模块从历史加密数据中提取数据特征;模型构建模块构建基于决策树算法的动态加密解密模型;优化模块通过动态加密解密模型的输出,对预设神经网络模型进行优化,获得目标神经网络模型;存储模块将目标神经网络模型拆分为若干子模型,对子模型的模型参数和结构信息进行加密,获得加密数据;目标数据加密模块获取并解密所述加密数据,获得解密数据;组装得到目标神经网络模型,用于对目标数据的加密。本发明申请可以生成高复杂度和不可预测的加密方法用于目标数据的加密,可以有效降低数据的安全风险。
本发明授权一种基于神经网络模型的计算机系统在权利要求书中公布了:1.一种基于神经网络模型的计算机系统,其特征在于,包括特征提取模块、模型构建模块、优化模块、存储模块、目标数据加密模块和多个计算节点;其中,所述特征提取模块,用于获取若干加密算法和若干加密密钥的历史加密数据,从所述历史加密数据中提取数据特征;所述模型构建模块,用于基于所述数据特征,构建基于决策树算法的动态加密解密模型;所述优化模块,用于通过所述动态加密解密模型的输出,对预设神经网络模型进行优化,获得目标神经网络模型;所述存储模块,用于将所述目标神经网络模型拆分为若干子模型,对各子模型的模型参数和结构信息进行加密,获得加密数据,并将所述加密数据存储在区块链网络中;将各子模型分别随机存储在至少两个所述计算节点上;所述目标数据加密模块,用于获取并响应待加密的目标数据,访问所述区块链网络,从所述区块链网络获取并解密所述加密数据,获得解密数据;访问所述多个计算节点从而获取各子模型,进而组装得到所述目标神经网络模型;并通过所述解密数据和合成得到的目标神经网络模型,实现对目标数据的加密;所述模型构建模块基于所述数据特征,构建基于决策树算法的动态加密解密模型,包括:所述模型构建模块从所述数据特征中选取若干风险因子;所述风险因子的类型包括数据敏感度、访问频率和用户权限;基于决策树C5算法,通过信息增益比对所述风险因子进行划分,从而递归构建决策树模型;根据所述决策树模型的叶子节点以及分支路径上的风险因子组合,获得决策树模型输出的若干加密解密映射关系;通过所述风险因子对所述决策树模型进行迭代更新,并在迭代更新的过程中对所述决策树模型进行十折交叉验证,根据决策树模型输出的若干加密解密映射关系,自适应调整数据的加密强度和粒度;将更新好的加密解密映射关系模型确定为所述动态加密解密模型;所述目标数据加密模块访问所述多个计算节点从而获取各子模型,进而组装得到所述目标神经网络模型,包括:所述目标数据加密模块根据预设的安全多方计算协议,访问所述多个计算节点,获取各子模型;通过秘密共享技术对各子模型实现多线程安全计算,基于计算结果组装得到初始神经网络模型;采用共识机制对所述初始神经网络模型进行完整性验证,在验证通过时,动态调整所述初始神经网络模型的网络层数和卷积核大小,获得目标神经网络模型。
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