公开(公告)号：CN119398123A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411236847.X

申请日：2024-09-04

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 于海阳 ,  王熙贵 ,  范静依 ,  杨震

IPC: G06N3/082 ,  G06N3/098 ,  H04L9/06

Abstract: 本发明提出了支持模型剪枝的可验证联邦学习方法，在保护用户隐私并验证模型聚合基础上支持对模型剪枝结果验证的联邦学习方法。本发明使用零知识证明技术(Bulletproofs协议)，首次实现了对剪枝过程的可信验证，同时无需提供任何有关被剪枝参数的原始信息。除此之外，本发明关注性能异构的边缘训练客户端，允许用户自主选择所需的剪枝率，并在不同轮次中动态调整剪枝率以适应其性能。通过巧妙地结合同态哈希技术和承诺方案，本发明实现了对聚合结果的验证，并通过异构掩码技术在不需要云服务器端进行额外计算的情况下，保护了异构边缘客户端的隐私。

公开(公告)号：CN114491669B

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202210083632.3

申请日：2022-01-24

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 胡琪 ,  杨震 ,  于海阳

IPC: G06F21/64

Abstract: 本发明属于数据完整性审计领域，具体涉及一种去中心化存储中的大数据完整性持续审计方案。包含数据所有者和存储提供者，其中数据所有者为验证方，存储提供者为证明方。该方案的步骤如下：数据所有者对数据进行预处理，生成公共参数。数据所有者使用数据和公共参数，生成标签集，并将公共参数发送给存储提供者。存储提供者采用持续可验证延迟函数和、可检索性证明技术和可验证随机函数，通过数据和公共参数进行计算，得到结果集、证明集和质询集。然后将生成的结果集发送给数据所有者。数据所有者针对收到的结果集进行验证计算，得到验证结果。本发明不仅保证可以持续进行数据完整性的准确验证，还可以降低质询阶段和证明阶段的传输成本。

公开(公告)号：CN116094719B

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202211436657.3

申请日：2022-11-16

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 单小虎 ,  于海阳 ,  杨震

IPC: H04L9/32

Abstract: 本发明提供基于物理不可克隆函数的轻量级工业传感器数据流完整性验证方法。SCADA系统的边界由工业传感器监控，面临着最严峻的安全挑战。然而，目前的SCADA通信协议缺乏适当的安全策略来保护现场传感器的安全和数据流的完整性。此外，由于传感器是资源有限的物理设备，复杂而昂贵的加密算法并不适用。本发明提出了一种基于工业物联网的物理不可克隆函数的轻量级工业传感器数据流完整性验证方案，可以保护数据流的完整性和传感器的物理安全，保证工业传感器数据流的安全传输。安全分析分析了该方案对已知安全漏洞的抵抗力。实验结果表明，该方案在通信开销和计算开销方面具有优势。

公开(公告)号：CN118590665A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410831266.4

申请日：2024-06-26

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 邓勇舰 ,  刘宇涵 ,  姚博文 ,  杨震

IPC: H04N19/587 ,  H04N19/51 ,  H04N19/167

Abstract: 本发明公开了一种基于事件相机重建参考的多模态视频插帧方法，首先通过事件生成模型从高速视频中生成事件流并与帧在时间尺度上对齐，保证训练过程中能够在任意时刻进行视频内插帧。事件流被处理为体素以及事件关注掩码，体素被输入参考帧重建网络生成参考帧。经过事件关注掩码策略处理的参考帧和视频帧一起输入基于参考帧的合成网络进行双向对齐，从而合成粗插入帧。最后将粗插入帧、事件体素以及两个视频关键帧一起被输入插入帧细化网络来生成清晰的插入帧。本发明利用基于事件的参考直接合成中间帧，避免了显式运动估计的必要性，从而大大增强了处理运动遮挡的能力。

公开(公告)号：CN111079031B

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN201911387714.1

申请日：2019-12-27

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王鹤松 ,  杨震

IPC: G06F16/9536 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和XGBoost算法的博文关于灾难信息重要性加权分类方法，包括以下步骤：步骤(1)接收社交媒体文本数据并预处理；步骤(2)构建灾难单词预训练词向量表，用于社交媒体文本数据转化为词向量；步骤(3)通过步骤(2)更新后的词向量表，把经过步骤(1)预处理后的社交媒体文本数据转化成维度为d的词向量，并利用XGBoost算法对社交媒体文本数据进行信息类别分类和重要性类别分类；步骤(4)对社交媒体文本数据的信息分类结果和警报性分类结果进行加权确定所含文本信息的重要性。实验结果表明，社交媒体文本数据的信息重要性分类效果有明显提升。

公开(公告)号：CN112073406B

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202010918309.4

申请日：2020-09-03

Applicant: 北京工业大学(CN)

Inventor： 陈渝文 ,  于海阳 ,  杨震

IPC: H04L9/40 ,  H04L9/08

Abstract: 本发明涉及一种基于双线性映射的可扩展分组多数据保护方法，用于解决窃听攻击和共谋攻击，保护用户用电隐私问题。首先将智能电表分成不同的组；聚合器以组为单位，利用组内其他电表为各个电表生成加密自己数据的一个密钥；同时为公共事业服务提供商生成一个解密密钥；多数据聚合，用于公共事业服务商接收并解密所有电表的用电量之和，包括：聚合每个电表的多组数据并加密，然后发送至聚合器；聚合器验证所有电表加密数据的合法性，并将接收的所有电表的合法加密数据之和发送至公共事业服务商；公共事业服务商再次验证数据合法性，并利用解密密钥结算所有电表的数据总和。本发明有效的解决了隐私保护问题，还缓解了坏电表问题和扩展性问题。

公开(公告)号：CN114726498A

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202210340042.4

申请日：2022-03-31

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 徐小平 ,  杨震 ,  陈渝文

IPC: H04L9/00 ,  H04L9/08 ,  H04L9/40 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于网络分层且采用同态加密进行交互的智能家居数据分析方法，该方法的步骤如下：在云端服务器训练针对特定任务的DNN模型；将模型以选定的中间层划分，前半段部署到用户本地，后半段保留在云端；将智能家居系统中传感器等设备获取的输入传入前半段网络，并得到中间层的输出；在本地通过Paillier同态加密的方式与云端的网络后半段进行交互，并最终得到网络的输出结果；云端服务器根据网络的输出对智能家居系统进行及时的响应。本方法在使用传统神经网络进行数据分析的基础上，采用本地与云端加密的交互式分析方法，利用同态加密的安全性以及网络分层对本地较小的计算开销，解决了智能家居系统数据分析中的安全问题。使用网络分层且加密的交互式数据分析方法具有很高的隐私安全性和模型部署场景的适用性。

公开(公告)号：CN113961759A

公开(公告)日：2022-01-21

申请号：CN202111237311.6

申请日：2021-10-22

Applicant: 北京工业大学 ,  绿盟科技集团股份有限公司

Inventor： 李童 ,  岳豪 ,  张润滋 ,  李战士 ,  杨震

IPC: G06F16/901 ,  G06F16/903 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于属性图表示学习的异常检测方法，该方法的步骤如下：获取属性图数据集；针对属性图中的节点之间的相似度，扩展数据集中的属性图拓扑结构；使用属性图中拓扑结构数据导入TransE模块得到节点的嵌入向量集；将前面两个步骤得到的扩展之后的属性图数据集和嵌入向量集作为输入，运行编码模块进行属性图编码；将编码得到的编码数据集进行结构重构解码；将编码得到的编码数据集进行属性重构解码；根据编码解码得到的结构重构误差和属性重构误差进行异常节点的预测和排序。本方法解决了节点属性与属性图拓扑结构关联不紧密的问题。基于属性图表示学习的异常检测方法检测性能比原来的基于图卷积异常检测方法性能显著提升。

公开(公告)号：CN113904795A

公开(公告)日：2022-01-07

申请号：CN202110992646.2

申请日：2021-08-27

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 李如玮 ,  赵广涛 ,  杨震

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/142 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于网络安全探针的流量快速精确检测方法，基于流量特征的设备资产识别接入控制技术及基于设备的智能安全管理模型。通过基于流量特征提取的设备资产识别方法,通过设置白名单，构建流量特征指纹库并通过在现有流识别算法基础上创新性的引入改进的随机森林算法与K‑Means聚类算法相结合的而提出的新的K‑Random聚类算法来训练设备识别模型以及通过主被动的扫描，从而达到更全面的获取设备分类以及相关的流量,从而实现了对设备的分类，对非白名单设备的接入控制；通过在现有的流量监测算法基础上创新性的设计一种基于sketch算法与哈希算法相结合从而设计出最优的未知流量监测算法CMⅡ‑Sketch算法，从而实现对流量的精准识别。

公开(公告)号：CN109885763B

公开(公告)日：2021-04-16

申请号：CN201910076661.5

申请日：2019-01-26

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 孟青伟 ,  杨震 ,  李童

IPC: G06F16/9535

Abstract: 本发明公开了一种基于用户头像的博文推荐方法，本方法主要分为以下五步：步骤(1)下载话题并查询扩展；步骤(2)接收推特数据并预处理；步骤(3)计算话题和推文的相关性得到基础推送列表；步骤(4)头像分类；步骤(5)对基础推送列表进行重排；本方法在推文文本的基础上，加入了用户的头像信息，通过对用户头像的分类划分用户，建立用户族群与话题之间的关联程度，对基础的推荐列表做调整，得到最终的推荐列表。实验结果表明，加入用户头像信息的性能有明显提升。