[发明专利]一种基于深度学习的大数据隐私保护方法在审

专利信息
申请号: 202110507079.7 申请日: 2021-05-10
公开(公告)号: CN113158252A 公开(公告)日: 2021-07-23
发明(设计)人: 江耀;刘东升 申请(专利权)人: 浙江工商大学
主分类号: G06F21/62 分类号: G06F21/62;G06N20/00
代理公司: 北京翔石知识产权代理事务所(普通合伙) 11816 代理人: 薛晓军
地址: 310018 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种大数据领域及计算机领域基于深度学习的大数据隐私保护方法,该方法的具体步骤如下S1通过众包方式采集用户数据;S2将采集的用户数据存入云数据库并进行格式统一;S3利用深度学习算法训练出一个特征提取器;S4对特征提取器设置变量因子λ并调整λ数值得到最优解;S5利用训练好的最优λ特征提取器从原始数据中提取特征;S6数据搜集器模块汇总提取后的数据中间表征。本发明通过提出来一个可以提供隐私保护的数据特征提取器,保证从数据中提取出的特征尽可能少的包含所需要保护的隐私信息,满足隐私安全性需求;同时保证提取的中间特征尽可能多的保留有效的信息,防止大数据时代用户个人信息被滥用。
搜索关键词: 一种 基于 深度 学习 数据 隐私 保护 方法
【主权项】:
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