一种基于深度学习的无线信号中用户行为隐私的滤除方法、系统及无线信号收发装置

发明专利有效专利

申请号：
CN202110359213.3
IPC分类号：H04W12/02;H04W12/68;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-04-02
申请人：
浙江大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于深度学习的无线信号中用户行为隐私的滤除方法、系统及无线信号收发装置
申请号	CN202110359213.3	申请日期	2021-04-02
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-10	公开/公告号	CN113242547A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04W12/02 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H04 电通信技术 H04W 无线通信网络〔2009.01〕 H04W12/00 安全装置，例如接入安全或欺诈检测；鉴权，例如检验用户身份或权限；保密或匿名〔2009.01〕 H04W12/02 保密或匿名〔2009.01〕	IPC分类号	H;0;4;W;1;2;/;0;2;;;H;0;4;W;1;2;/;6;8;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	浙江大学	申请人地址	浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浙江大学	当前权利人	浙江大学
发明人	刘建伟;韩劲松;肖超玮;许贤;任奎;毛续飞
代理机构	杭州求是专利事务所有限公司	代理人	邱启旺

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的无线信号中用户行为隐私的滤除方法、系统、无线信号收发装置，该方法利用收集包含不同用户行为信息和被保留信息的无线信号样本，将所有信号样本打上用户行为标签和被保留信息标签，作为训练数据集训练一个基于暹罗网络的深度神经网络，获得用户行为隐私滤除网络。本发明利用一个基于暹罗网络的深度神经网络学习无线信号中被保留信息与行为信息的关系，使用相似度损失和识别损失结合的损失函数来计算损失，并利用计算得到的损失反向传播更新深度神经网络中的参数，使该深度神经网络具有滤除用户行为信息但保留欲保留信息的能力。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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