申请/专利权人：桂林电子科技大学;暨南大学

申请日：2021-08-31

公开（公告）日：2024-02-09

公开（公告）号：CN113837235B

主分类号：G06F21/55

分类号：G06F21/55;G06F21/62;G06F18/22;G06F40/194;G06F18/24

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.09#授权;2024.01.05#专利申请权的转移;2022.01.11#实质审查的生效;2021.12.24#公开

摘要：本发明公开了一种基于社交网络隐私协商系统的智能体行为追责方法，通过定性追责和定量追责过程实现智能体行为追责，在定性追责过程中采用正向模拟协商过程和逆向复现协商过程的方法，准确判断隐私协商智能体是否存在不当行为并在存在不当行为时精准锁定其具体发生位置。进一步提出了简单量化方法、加权马氏距离方法、改进Minhash方法共3种定量追责方法，能够求得隐私协商智能体的责任量化值，从而对不当行为的严重程度进行量化。本发明解决了当前社交网络隐私协商系统中智能体存在的不可信、不安全、恶意行为问题。

主权项：1.一种基于社交网络隐私协商系统的智能体行为追责方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1、确定参与协商的智能体，从协商数据库中提取实际协商数据；步骤2、判断是否进行了协商，若未进行协商，直接转到步骤6，否则，继续执行下一步骤；步骤3、正向模拟协商过程获得所需协商过程数据，并将所述所需协商过程数据设置为正向阈值；步骤4、逆向复现协商过程计算各个所述智能体应有的行为数据，并将所述行为数据设置为逆向阈值；逆向复现协商过程即从协商结果出发，依次逆向计算各个智能体应有的行为数据，具体为计算交互中发起者智能体观众、积分、效用值、协商结果的行为指标阈值，并计算协商者智能体敏感观众、权重、效用值、协商结果的行为指标阈值；步骤5、综合所述正向阈值和所述逆向阈值判断智能体不当行为及所述不当行为的发生位置；步骤6、输出定性追责结果，若存在责任，继续执行下一步，否则，结束追责；步骤7、提取定性追责确定的不当行为，使用简单量化方法验证定性追责结果；步骤8、计算责任量化值，输出定量追责结果；在计算责任量化值的步骤中，判断所述实际协商数据中是否包含文本型数据，若无文本型数据，即仅包含数值型数据，则使用加权马氏距离方法计算；若包含文本型数据，则使用改进Minhash方法计算。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 桂林电子科技大学;暨南大学 基于社交网络隐私协商系统的智能体行为追责方法

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