-
公开(公告)号：CN118469252B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410916880.0
申请日：2024-07-10
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 北京理工大学 , 国网山东省电力公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于区块链的电力系统多能源协同优化调度系统及方法，属于电力能源调度领域，包括数据采集模块、传输加密模块、区块存储模块、电力预测模块、分析决策模块、协同调度模块、方案优化模块、区块调度模块、调度优化模块、用户交互模块；本发明能够有效减少因预测误差带来的不确定性，提高预测的精确度和可靠性，能够提前做出响应，能够更好地调度不同能源的使用，最大化资源利用效率，减少电力浪费，减少调度过程中的无效操作和调整频次，提高整体调度效率，能够更加精准地评估调度路径的风险和收益，实现系统调度的最优性能，能够在遍历时保证结果的可靠性和准确性，使得系统调度不仅高效，而且安全可靠地实现多能源的协同调度。
-
公开(公告)号：CN118631432A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410701197.5
申请日：2024-05-31
Applicant: 北京理工大学 , 北京数缘科技有限公司
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明提出一种针对防护型后量子密码算法的侧信道分析方法，属于后量子密码安全领域。本发明可针对带防护的防护Dilithium算法，通过分析密码算法执行过程中的功耗曲线获取密钥，主要采用曲线截取、曲线识别、密钥假设、相关系数分析等手段，根据密钥长度和每次分析长度不同进而分析不同的次数，直至分析出完整密钥。
-
公开(公告)号：CN115174092B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210600398.7
申请日：2022-05-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/1095 , H04L67/1097
Abstract: 本发明涉及一种基于理想格的区块链匿名投票技术，属于区块链隐私保护技术领域。本发明针对现有的电子投票系统存在依赖可信第三方、不抗量子攻击等缺陷，为解决在量子环境下基于区块链匿名投票的隐私安全性问题，采用基于理想格陷门的环签名技术，在能够抵抗量子计算攻击的同时可以缩小签名的长度和签名的效率。本发明对投票的内容进行了加密，保护了公开在链上的选票的内容，避免投票结果被提前获知。同时，不需要依赖可信的第三方进行票数统计，所有用户都可以进行验票，可以无争议地达成共识。
-
公开(公告)号：CN115361167B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202210828801.1
申请日：2022-07-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种支持任意地理范围查询的非线性效率用户选择方法，属于移动群智感知及隐私保护技术领域。本方法通过构造基于双云服务器模型防护合谋攻击，基于矩阵分解技术生成加密与重加密密钥，基于多项式拟合技术生成用户的位置信息和查询范围，基于随机矩阵乘法技术执行检索操作，基于历史查询索引构造技术实现地理范围查询索引。对比现有技术，本方法支持在不透露用户位置和查询隐私的情况下，实现非线性查询效率的任意地理范围的用户选择功能，极大地减少了用户检索的开销，同时大幅提高了检索效率。本方法在数据隐私性、检索操作效率、检索准确性和模型安全性以及去中心化程度方面，具有显著优势。
-
公开(公告)号：CN118469252A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410916880.0
申请日：2024-07-10
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 北京理工大学 , 国网山东省电力公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于区块链的电力系统多能源协同优化调度系统及方法，属于电力能源调度领域，包括数据采集模块、传输加密模块、区块存储模块、电力预测模块、分析决策模块、协同调度模块、方案优化模块、区块调度模块、调度优化模块、用户交互模块；本发明能够有效减少因预测误差带来的不确定性，提高预测的精确度和可靠性，能够提前做出响应，能够更好地调度不同能源的使用，最大化资源利用效率，减少电力浪费，减少调度过程中的无效操作和调整频次，提高整体调度效率，能够更加精准地评估调度路径的风险和收益，实现系统调度的最优性能，能够在遍历时保证结果的可靠性和准确性，使得系统调度不仅高效，而且安全可靠地实现多能源的协同调度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118378259A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410424305.9
申请日：2024-04-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于TEE的代码与数据异步提供的远程证明方法，其中该方法，包括：使用可信第三方对各个参与方的身份进行认证和审核并颁发证书给合法参与方；可信第三方在验证代码提供方与数据提供方的证书成功后，向代码提供方与数据提供方发送可信执行环境的节点地址；代码提供方基于节点地址与可信执行环境进行身份认证和密钥协商派生出代码提供方的加密密钥和完整性密钥，并基于密钥向可信执行环境的上位机传输密文代码和密文数据；基于密文代码和密文数据完成本地度量计算。本发明通过引入哈希链校验模式，可以有效保护TEE，防止回滚攻击，同时保证了计算任务的完整性，大大提高了对于流数据处理时的性能。
-
公开(公告)号：CN115080989B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210408193.9
申请日：2022-04-19
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了车联网中支持标签范围查询的道路交通网络图加密方法，属于车联网与图加密技术领域。本发明使用分布式解密的公钥加密方法，对距离值进行加密，并利用对称密钥加密密码系统和伪随机函数对顶点信息和关键词信息进行加密与混淆处理。云服务器的所有操作均在密文数据下进行，因此无法知道图数据的原始信息以及用户的当前位置、进行标签范围查询的关键词和对应范围，保护了图数据的隐私和用户的查询隐私。本发明支持车联网场景下对加密道路交通网络图的标签范围查询，具有很强的实用性。本发明提出的图加密方法，对范围阈值没有限制，同时加密与存储成本较低，可以实现100％的查询准确率。
-
公开(公告)号：CN118114277A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410253727.4
申请日：2024-03-06
Applicant: 北京理工大学 , 中科信息安全共性技术国家工程研究中心有限公司
IPC: G06F21/60 , G06F16/901 , G06F16/23 , G06F16/903
Abstract: 一种保护后向安全的图可搜索加密方案是利用阈值受限可穿刺伪随机函数技术，由代理控制边的删除，并生成对应的中间陷门，实现对密文解密的细粒度操作；对于每一条边，在服务器存储其数据的同时在代理也存储一简化副本，当希望删除某条边时，直接向代理发送请求将该边标记为删除；服务器在查询过程需要解密边密文时向代理发送请求，代理根据记录的删除情况生成一个只能解密未删除条目的中间陷门。有益效果在于：使用本方案后，用户可以将自己持有的图数据加密后外包给服务器，同时用户可以通过向服务器发送更新陷门控制自己的数据进行更新和删除，该方案能够保证前向安全和Ⅱ型后向安全，用户发送查询陷门并发送给服务器后，服务器与代理一起共同执行相关协议运行Dijkstra算法精确计算最短距离。
-
公开(公告)号：CN118074914A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410198395.4
申请日：2024-02-22
Applicant: 北京理工大学 , 中科信息安全共性技术国家工程研究中心有限公司
IPC: H04L9/32 , H04L9/00 , H04L9/08 , H04L67/1097 , H04L9/40
Abstract: 一种高效和安全的去中心化区块链认证存储方法是将抗量子无状态签名技术应用到区块链场景中，并且将该技术解耦成认证和存储两部分，在存储部分，典型的FORC结构是静态的，FORC一旦构造完成，除非达到签名阈值，否则不会更改私钥，FORC结构也不会进行任何修改。有益效果在于：使用了本发明，面向公有区块链场景，在保证量子安全的基础上，实现区块链应用中高效地认证存储，降低计算成本，同时平衡签名（证明）大小和验证效率之间的关系，还不需要可信第三方的参与，由于本发明所述方法只有哈希函数，因此效率上会比基于数学安全假设的多项式承诺的方案要高很多。
-
公开(公告)号：CN118041567A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202310912941.1
申请日：2023-07-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/08 , G06F18/22 , G06F18/24 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开的一种基于多流时序特征的小样本恶意流量检测方法，属于网络服务安全技术领域。本发明实现方法为：捕获位于目标网络结点的每次请求正常服务或恶意服务的流量，将一次请求的产生的正常流量或恶意流量作为一个样本，并形成识别样本的重要特征信息。将一个样本包含的所有单流都转换为一组时空二维直方图，组合得到一个三维的多流样本；构建用于实现恶意流量实时检测的孪生神经网络模型，分别将支持集和查询集的样本输入到模型的两个子网络中进行训练；通过恶意流量检测的孪生神经网络模型识别恶意攻击类型，充分利用多流之间的时序信息，解决长度较短的单流特征不足的情形。本发明适用于加密流量场景下的恶意流量检测，避免用户的损失。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
444
records
(took 0.059 seconds)
