一种针对图神经网络的隐私保护与数据安全访问方法

AITNT
正文
推荐专利
一种针对图神经网络的隐私保护与数据安全访问方法
申请号:CN202510022849
申请日期:2025-01-07
公开号:CN119939658A
公开日期:2025-05-06
类型:发明专利
摘要
本发明属于信息安全技术领域,具体涉及一种针对图神经网络的隐私保护与数据安全访问方法。适用于在隐私保护情况下对数据进行安全访问,处理过程包括如下步骤:步骤1明文数据秘密共享;步骤2秘密碎片转换;步骤3密文数组旋转与索引随机化;步骤4隐私保护数据访问;步骤5重构明文访问数据。本发明能够在保护数组元素和索引信息不被泄露的情况下实现数据的安全访问。在存在多次调用隐私保护数组访问方法的场景中,本发明能够显著节省时间开销和服务器成本。
技术关键词
数据安全访问方法 隐私保护数据 明文 生成随机数 索引 执行算法 转换算法 信息安全技术 对象 共享算法 重构算法 元素 数据访问 种子 服务器 实体 场景
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于基学习器和元学习器的医疗文本分类方法
医疗文本分类方法 学习器 文本分类模型 异构 BiLSTM模型
2
一种基于CSD阵列的隐私信息检索方法及系统
隐私信息检索方法 阵列 任务分配策略 分片 多级流水线结构
3
一种人体运动序列的生成模型训练方法、生成方法及系统
火柴 运动向量 线条 运动编码器 运动噪声
4
一种基于自适应语义退化学习的开放世界目标检测方法
场景 标签 阶段 训练集 学习方法
5
基于频域块和高效查询注意力的目标跟踪方法与系统
令牌 分支 跟踪方法 模板特征 搜索特征
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号