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公开(公告)号：CN108055663A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711297720.9
申请日：2017-12-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种轻量级低轨星座组网认证与群组密钥协商协议，属于卫星通信及组网认证技术领域。本发明针对低轨星座网络的拓扑动态变化高，链路切换快的特点提出一种轻量级低轨星座组网认证与群组密钥协商协议；包括低轨星座组网认证协议能够适应低轨星座网络的认证需求，群组密钥协商协议能够在适应认证需求的前提下提高传输效率；与传统的低轨星座组网认证协议相比，本发明避免了单颗卫星被攻击的情况下其他卫星密钥的泄露；利用序列号SQN代替时间戳进行同步，保证了在星地传输时延较大的情况下能够防止重放攻击；使用群组密钥协商协议，提高了传输效率，避免了拒绝服务攻击。
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公开(公告)号：CN105553980A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510946531.4
申请日：2015-12-18
Applicant: 北京理工大学 , 中国人民解放军91655部队
CPC classification number: H04L63/0861 , H04L9/3231
Abstract: 本发明公开了一种基于云计算的安全指纹识别系统和方法，该系统包括客户端、数据库拥有者和云服务器三部分，其中，客户端，通过指纹向量提取算法API，将指纹图像提取为固定长度的向量并将其上传至数据库拥有者；数据库拥有者，当从客户端接收样本指纹向量时，将其加密并上传至云服务器进行存储；当接收到待验证指纹向量时，将其进行加密并上传至云服务器；云服务器，当接收到加密后的样本指纹信息时将其进行存储；当接收到加密后的待验证指纹信息时，将该信息中的数据与存储的待验证指纹信息中的数据进行匹配计算，返回索引，数据库拥有者根据该索引找出对应的样本指纹向量，向客户端返回结果。
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公开(公告)号：CN119814518A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411674945.1
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式协商方法及装置，应用于分布式系统中的任一节点，该方法包括：在进入当前轮后，将提案消息向所有节点广播，并开启第一计时器；在第一计时器到时后，根据提案消息，生成分发消息并广播至所有节点，开启第二计时器；在第二计时器到时后，根据分发消息确定预投票值；进入迭代点；生成预投票消息并广播至所有节点，开启第三计时器；在第三计时器到时后，根据预投票消息生成主投票消息，并广播至所有节点，开启第四计时器；在第四计时器到时后，根据收到的主投票消息，通过循环迭代决定多元协商值，在循环迭代时更新预投票值后进入迭代点。本发明可以实现分布式协商，效率高，且复杂度低。
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公开(公告)号：CN119071304A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410424288.9
申请日：2024-04-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L67/104 , H04L67/12 , H04L9/40
Abstract: 本发明提供了一种基于区块链和有向无环图的自适应可拓展共识方法，其中该方法，包括：初始化基于有向无环图的区块链网络；当区块链网络中的节点发起新的交易时，该节点将交易信息广播到区块链网络中；将有效的交易信息被添加到交易池；工作节点使用共识协议基于区块难度确定新区块的最大区块引用数，基于区块参考策略确定先前区块引用优先级并创建新区块，同时将交易池中的交易信息添加到新区块中；对新区块进行验证，并将通过验证后的新区块广播到区块链网络中。本发明通过将有向无环图技术引入到区块链系统中，可以将每个交易连接到多个先前的交易，从而使节点能并行处理多个交易，这使得区块链网络在处理交易时具有更高的并发性和吞吐量。
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公开(公告)号：CN119067661A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410983488.8
申请日：2024-07-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q20/38 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/243
Abstract: 本发明涉及一种基于复合特征节点类别挖掘的加密货币辅助监管方法，属于区块链监管领域。首先解析从区块链网络中抓取加密货币交易的广播流量，获取参与交互行为的节点列表和对应消息类型。对一段时间内的流量数据进行汇总分类，得到消息类型的统计量。将抓取的流量数据传入外部辅助系统，返回部分节点的类别判断结果和无法判断的节点列表。提升训练样本质量，基于聚类思想构建机器学习模型，并根据外部系统提供的粗粒度标签对模型进行调整。使用训练完成的模型对剩余的无法判断节点进行预测，得到高置信度的节点类别，将其中的轻节点纳入重点监管目标，强化范围性监管力度。本发明实现了加密货币节点类别挖掘，增大了监管平台的有效监管范围比例。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118568088A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410458931.X
申请日：2024-04-17
Applicant: 北京理工大学 , 国网山东省电力公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
Inventor： 祝烈煌 , 黄玮 , 张子剑 , 常英贤 , 张世超 , 孟祥军 , 樊静雨 , 胡恒瑞 , 刘冬兰 , 张昊 , 王睿 , 姚洪磊 , 孙莉莉 , 张方哲 , 赵夫慧 , 孙梦谦
Abstract: 本发明公开了区块链数据储存方法及装置，涉及区块链技术领域，包括生成数据储存装置，提供安全的身份验证和管理，当需要录入新身份数据信息时，本发明通过设置区块链接入模块、身份验证管理模块、相关领域模型架构和数据存储中心，生成完善的数据储存装置，在进行使用时提供安全的身份验证和管理，当需要录入新身份数据信息时，同时通过对数据存储装置启动前进行身份验证管理，减少了外部人员意外启动的情况，提高了整体机密性，对区块链技术及相应接入的领域分析结果进行管理、可视化和存储，有助于通过互联网云管控实现数据存储管理，提高数据存储管理的智能化水平，提高数据存储效率和安全性，进而提高整体的运行效率和稳定性。
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公开(公告)号：CN118552195A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410434142.2
申请日：2024-04-11
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
Abstract: 本发明涉及一种基于通信树的加密货币首发节点关联挖掘方法，属于区块链分析技术领域。首先对从区块链网络中获取交易信息，并查询获得所有交易对应的发起者账户信息集合。然后对账户集合中的各账户依次进行节点关联挖掘，查询账户发起的交易形成交易集合。在区块链网络中，分别抽取出每笔交易对应的网络流量，梳理转发流量并构建形成通信树。之后，根据通信树的特点保留接近树根的节点加入候选集，各交易均具有一个首发节点候选集。所有集合经过合并得到最终的账户对应节点候选集。最后，经过货币系统辅助判断，得到高置信度的关联节点。本发明实现了交易发起者与首发节点的关联挖掘，增强了监管平台对加密货币的监管效能。
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公开(公告)号：CN118378260A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410424312.9
申请日：2024-04-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种面向C语言的长安链智能合约安全性分析方法，涉及区块链技术领域，其包括：获取基于C语言编写的长安链智能合约代码数据集；对长安链智能合约代码数据集进行预处理，得到训练数据集；构建大语言检测模型，并基于训练数据集对大语言检测模型进行训练，得到训练好的大语言检测模型；基于训练好的大语言检测模型，对基于C语言编写的待测长安链智能合约代码进行检测，得到待测长安链智能合约代码存在的问题。本发明能够提供更全面的代码覆盖，减少误报并提高漏洞检测的准确性。
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公开(公告)号：CN115913526A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211103628.5
申请日：2022-09-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链数据隐蔽传输的匿名举报方法，该方法利用智能合约进行数据的传输，并用信息隐藏技术将举报信息嵌入普通数据，利用环签名技术和派生地址技术实现举报人的匿名性，攻击者无法识别出用户发送的数据中是否含有隐蔽信息，也无法确认信息发送者的真实身份，本发明的方案中包含三个实体：区块链网络、用户和官方，区块链网络是该方案使用的平台；用户会按照官方规定和合约要求向智能合约发送数据，如果用户要进行举报时，用户会将举报信息嵌入到发送的数据中；官方在区块链网络中部署智能合约来收集用户数据和隐蔽接收举报信息，并对其中有价值的数据或信息进行奖励。
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公开(公告)号：CN113837761B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111416453.9
申请日：2021-11-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链和可信执行环境的联邦学习方法及系统，属于人工智能机器学习技术领域。本发明结合区块链和可信执行环境技术，在任务征集阶段，任务所有者在区块链网络广播发起众包模型训练任务。收到任务后，满足要求的节点申请加入参与者合约，任务发布者从所有申请者中随机选择满足训练要求数目的参与者并下发任务。被选中的参与者在本地对模型进行训练，同时，在自己的TEE环境中，通过对比模型更新的哈希值是否一致生成模型训练的正确性证明。当完成所有模型训练更新后，参与者将更新的模型和证明发送至聚合合约进行模型聚合和验证，验证通过后向参与节点发放相应奖励。本发明实现了高置信度验证，解决了对训练参与者的不可信问题。
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