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公开(公告)号：CN118586040B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411044584.2
申请日：2024-08-01
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明公开了一种基于高效聚合联邦学习的车联网数据处理方法及系统，属于数据安全与隐私保护技术领域。包括：获取车联网数据；以车联网数据为输入，利用训练好的全局模型进行处理，获取数据处理结果；全局模型为在联邦学习的过程中，通过动态加权聚合算法对符合性能要求的局部模型进行聚合生成，局部模型的训练轮数根据全局模型的训练结果、局部模型的训练结果以及车辆节点的设备性能和数据质量动态调整。本发明通过结合基于AUC值的模型筛选机制和基于车辆性能评价的训练轮数动态调整机制，加快模型收敛速率，减少了模型聚合轮数，大幅降低联邦学习的训练成本；解决现有动态变化的车辆网数据环境下，联邦学习训练效果和训练效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN118590217A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202411068812.X
申请日：2024-08-06
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及区块链安全技术领域，公开了一种基于区块链的可自派生跨域身份认证方法及系统，所述方法包括：用户客户端基于自身的公私钥对，向区块链发送属性的承诺和零知识证明，同时向区块链发送证书颁发请求；区块链对接收到的数据进行验证，验证通过后对接收数据进行签名，生成原始身份证书，将原始身份证书返回给用户客户端；用户客户端得到自派生身份证书；所述自派生身份证书，是不可链接的匿名一次性身份证书；用户客户端基于自派生身份证书，向不同域中的不同服务提供服务器进行身份认证；如果用户客户端满足目标服务提供服务器的访问条件，身份认证通过后，可获得服务的访问权限。在没有可信仲裁者的情况下实现了安全的可问责性。
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公开(公告)号：CN118586040A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202411044584.2
申请日：2024-08-01
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明公开了一种基于高效聚合联邦学习的车联网数据处理方法及系统，属于数据安全与隐私保护技术领域。包括：获取车联网数据；以车联网数据为输入，利用训练好的全局模型进行处理，获取数据处理结果；全局模型为在联邦学习的过程中，通过动态加权聚合算法对符合性能要求的局部模型进行聚合生成，局部模型的训练轮数根据全局模型的训练结果、局部模型的训练结果以及车辆节点的设备性能和数据质量动态调整。本发明通过结合基于AUC值的模型筛选机制和基于车辆性能评价的训练轮数动态调整机制，加快模型收敛速率，减少了模型聚合轮数，大幅降低联邦学习的训练成本；解决现有动态变化的车辆网数据环境下，联邦学习训练效果和训练效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN117896075A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311710898.7
申请日：2023-12-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本公开提供了一种基于区块链和数字水印的数据操作行为审计系统及方法，所述方案具体为：数据拥有方将嵌入了鲁棒性水印的数据外包存储在云端；授权数据使用者对云端数据进行操作，记录操作行为并将脆弱性水印嵌入到操作行为记录中，发送给云服务提供方；云服务提供方利用脆弱性验证操作行为记录的完整性，利用链上存储的数据访问记录、云服务提供方存储的操作权限表和脆弱性水印验证操作的合规性，验证通过后将操作行为记录打包成块，计算其哈希值并存储在区块链上；用区块链代替可信第三方，以链上链下协同的方式调用智能合约，采用挑战证明的方法进行审计，并将审计结果存储在区块链上，实现了对日志数据的可信审计，并保障了日志数据的安全性。
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