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公开(公告)号：CN119692437A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510192098.3
申请日：2025-02-21
Applicant: 泉城省实验室
IPC: G06N3/098 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06F18/23
Abstract: 本发明涉及针对异构资源的隐私增强自适应聚类联邦学习方法及系统，属于联邦学习技术领域。包括：（1）基于上行时延的参与方聚类；应用不同的聚类标准对异构设备进行聚类；（2）算力相似簇内的本地训练；根据设备计算能力对用户进行聚类，优化训练效率；（3）基于谱嵌入的安全簇模型聚合；采用基于梯度向量相似性的软聚类，允许用户模型聚合成多个聚类模型，并使用多个聚类模型更新本地模型。本发明通过在聚类过程中对用户的梯度向量进行混洗来确保隐私和机密性。此外，方法采用同态加密和双线性聚合签名来验证用户身份并保护梯度共享。
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公开(公告)号：CN119544211A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411725138.8
申请日：2024-11-28
Applicant: 泉城省实验室
Abstract: 本发明涉及一种基于哈希证明系统的非平衡隐私集合交集计算方法及系统，包括：1.1密钥生成及参数交换；1.2客户端预处理；对于客户端的本地元素，利用三组哈希函数H1、H2、H3将所有元素插入到一个布谷鸟哈希表中；1.3服务器端预处理；利用三组哈希函数H1、H2、H3将所有元素插入到一个简单哈希表中；2.1求交；2.2验证；本发明能够在不泄露参与方隐私数据的前提下，由客户端安全地得到两方集合的交集，协议在线阶段仅需一轮通信，总通信量仅与小集合大小呈线性关系而与大集合大小无关。
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公开(公告)号：CN118250098A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410660764.7
申请日：2024-05-27
Applicant: 泉城省实验室
Abstract: 本发明涉及基于分组聚合的抵御恶意客户端投毒攻击的方法及系统；属于网络安全技术领域；通过中心服务器与若干客户端运行实现，包括：客户端中，每个用户训练本地模型；每个用户对本地模型梯度进行盲化后加密上传至中心服务器；中心服务器通过分组聚合的策略找出尝试进行投毒攻击的恶意客户端并剔除，在不泄露每个客户端的盲化梯度的前提下，聚合通过验证的客户端的盲化梯度，得到聚合梯度密文，并下发客户端；用户解密获得全局模型梯度，更新本地模型后开始新一轮的本地模型训练；采用训练后全局模块，通过分组聚合的策略找出尝试进行投毒攻击的恶意客户端并剔除。本发明根据不同场景调整检测的粗细粒度，在模型精度和安全性两方面实现动态调整。
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公开(公告)号：CN116701440A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310712462.5
申请日：2023-06-15
Applicant: 泉城省实验室
IPC: G06F16/245 , G06F16/22
Abstract: 本发明提出了一种布谷鸟过滤器及数据插入、查询、删除方法，涉及计算机信息表示与检索技术领域，布谷鸟过滤器由指纹记录表和位置标记表构成；所述指纹记录表，由m个桶组成，用来保存插入的数据指纹，其中，每个桶有b个保存数据指纹的槽；所述位置标记表，由m个向量组成，为每个桶创建一个向量，用来记录数据指纹在指纹记录表中的插入位置信息；其中，每个数据指纹对应两个候选桶，从中选择一个桶的一个槽来保存数据指纹，当且仅当最终保存在第二个候选桶中时，在第二个候选桶对应的向量中，记录槽的位置下标值；本发明具有更高的数据指纹计算效率、更低的数据查询假阳率，解决布谷鸟过滤器存在查询假阳的技术问题。
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公开(公告)号：CN119538013A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510096644.3
申请日：2025-01-22
Applicant: 泉城省实验室
IPC: G06F18/24 , G06Q20/40 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了基于多维度对比学习的以太坊钓鱼账户检测方法和系统，主要涉及信息安全技术领域。包括：以下步骤：获取正常账户和钓鱼账户的交易地址和交易账户的交易记录；根据交易账户的交易记录进行时间纵向的数据增强算法；从空间、时序、交易属性三个维度对交易账户进行特征提取；构建以太坊交易图谱，获取空间、时序、交易属性三个维度的增强特征；采用多头注意力机制进行特征融合，并对融合后的特征嵌入进行检测。本发明的有益效果在于：它能实现在提高模型泛化能力和准确率的同时，充分提取模型中的特征，提高模型解释性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116132017B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202211434319.6
申请日：2022-11-16
Applicant: 泉城省实验室
Abstract: 本发明公开了隐私保护机器学习推理加速的方法及系统，SGX接收机器学习过程中的待推理数据，判断待推理数据是线性还是非线性，如果是非线性，则在SGX中进行非线性运算；如果是线性，SGX将线性数据部分进行加密，并将加密处理后的线性数据部分发送给FPGA；FPGA对加密处理后的线性数据部分进行解密处理，并将解密后的线性数据部分进行线性运算；线性运算结束后，FPGA将线性运算结果进行加密，并将加密的密文返回给SGX；SGX对接收到的密文进行解密后，再对解密后的数据进行非线性运算，至此完成机器学习的一次推理过程，继续完成机器学习的后续线性数据部分的处理，直至机器学习的所有待推理数据均被处理完毕。
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公开(公告)号：CN119623583A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510163854.X
申请日：2025-02-14
Applicant: 泉城省实验室
Abstract: 本发明涉及联邦学习Krum算法硬件加速与优化系统及方法，属于联邦学习与硬件加速技术领域。包括数据控制模块、数据FIFO模块及算法计算模块；数据控制模块、数据FIFO模块及算法计算模块依次连接，数据控制模块连接算法计算模块；数据控制模块用于整个Krum算法的流水控制；数据FIFO模块用于缓存一方客户端模型梯度参数并进行循环读取；算法计算模块则用于计算krum算法，包括欧几里得距离计算和最小梯度计算。每个模块独立且功能明确的模块，分别负责特定的任务，提高了算法的可维护性、可扩展性和性能优化的灵活性。
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公开(公告)号：CN116701440B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202310712462.5
申请日：2023-06-15
Applicant: 泉城省实验室
IPC: G06F16/245 , G06F16/22
Abstract: 本发明提出了一种布谷鸟过滤器及数据插入、查询、删除方法，涉及计算机信息表示与检索技术领域，布谷鸟过滤器由指纹记录表和位置标记表构成；所述指纹记录表，由m个桶组成，用来保存插入的数据指纹，其中，每个桶有b个保存数据指纹的槽；所述位置标记表，由m个向量组成，为每个桶创建一个向量，用来记录数据指纹在指纹记录表中的插入位置信息；其中，每个数据指纹对应两个候选桶，从中选择一个桶的一个槽来保存数据指纹，当且仅当最终保存在第二个候选桶中时，在第二个候选桶对应的向量中，记录槽的位置下标值；本发明具有更高的数据指纹计算效率、更低的数据查询假阳率，解决布谷鸟过滤器存在查询假阳的技术问题。
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公开(公告)号：CN118504709B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202410611222.0
申请日：2024-05-16
Applicant: 济南大学
Abstract: 本公开提出了一种基于本地差分隐私噪声控制的联邦学习方法及系统，方法包括：客户端将本地模型和全局模型之间的差异作为约束因子，更新本地局部模型；基于更新的本地局部模型参数和全局模型参数，采用互信息计算扰动添加值；将扰动添加值添加到更新的本地局部模型的参数中，将添加扰动的本地局部模型参数发送给中心服务器；中心服务器对接收到的添加扰动的本地局部模型参数进行聚合，根据聚合后的数据对模型进行重构得到本轮训练的全局模型，再下发给各客户端。通过将本地模型和全局模型之间的距离作为约束因子对本地模型进行训练，并利用互信息计算待添加扰动，实现了在保护客户端本地隐私的同时保证联邦学习全局模型训练的性能。
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