具有相同盾牌的人工智能技术再次获得国家专利许可

来源:网络  时间:2020-06-21 09:20:12

中国新闻。[中新社亚洲六月十八日电]随着新兴科技领域新兴科技的长期专注研究与开发,科技创新的要素正以同样的屏蔽技术不断落地。继上个月...

中国新闻。[中新社亚洲六月十八日电]随着新兴科技领域新兴科技的长期专注研究与开发,科技创新的要素正以同样的屏蔽技术不断落地。继上个月的知识联盟防疫技术之后,由同东科学技术研究所开发的用于行为分析的元知识联盟技术再次获得了国家专利许可。在此背后,来自同一个屏蔽机构的专利申请数量正在绘制一条陡峭的上升曲线。

这项专利的目的是解决如何在不触及用户隐私的情况下更好地实现用户行为分析的目的。在最常用的金融场景中,当用户登录一些银行在手机上的应用程序时,他们需要先输入密码,但银行无法确定他们是否为自己操作,如果添加了行为认证的步骤,他们基本上可以验证成功,这将大大提高安全性。但是,如果在传统的技术逻辑中,用户的行为特征会触及用户隐私的敏感神经,金融机构无法为特定用户收集相应的样本,此时可以使用面向行为的元知识联合技术,通过元学习+知识联合模型,保证敏感数据的安全性。打破孤立的数据孤岛,让信息和知识充分流动。

目前,随着全社会信息化水平的不断提高和5G移动网络的普及,许多人的工作和生活方式已经离线,如购物、银行等,这势必引起人们对敏感个人信息泄露、银行账户被盗、用户行为认证等安全问题的担忧,是保障用户账户安全的良好途径。

通常用于身份验证的用户行为包括用户敲击键盘、鼠标点击和移动侧的触摸屏行为。现有的行为认证方法通常通过服务器端的某些机器学习(svm、决策树等)或深度学习(cnn、全连接网络等)来训练模型。

然后出现了这样的问题:首先,用于训练模型的行为数据量相对较大,通常难以满足;另一个问题是,用户行为数据是敏感数据,如果需要上传到服务器端,就会出现数据安全问题。

虽然我们处在大数据时代,但在具体的现实场景中,最有价值的部分数据对于企业来说,小而分散是常态。如何利用小数据来实现大的智能化,同时在整个过程中保证数据的绝对安全性,一直是困扰业界的一个问题。鉴于此,同敦提出了行为分析的元知识联盟技术,并创造性地提出了元学习+知识联合的模式。

具体而言,通过元学习让模型学习元知识来解决数据量小的问题。通过知识联盟解决数据安全问题,同时在服务器端对知识进行融合和反馈,进一步提高认证模型的有效性。最初,服务器向每个客户端发送一个基本的行为身份验证模型。根据所有的行为数据和该基本模型,每个客户端通过元学习获得相应的行为元知识,对元知识进行加密,并将其传输到服务器端。在接收到每个客户端传输的元知识后,服务器将这些元知识聚合起来,然后再次加密新的元知识,并将其反馈给客户端。客户端根据聚合的元知识更新本地模型。

图:用于行为分析的元知识联盟方案

在保证敏感数据安全的前提下,元知识联盟方案可以打破孤立的数据孤岛,使信息和知识充分流动,使人工智能能够帮助各种因数据而无法登陆的应用。

不久前,杭州专利示范企业名单于2019年公布。未来余杭区科技城共有八家企业被评为杭州市专利示范企业,同东被评为科技城明星企业。目前,通东技术的智能分析和决策解决方案已应用于银行、保险、信托、互联网、政府和公共事务等多个领域。