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公开(公告)号：CN111159745A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911404391.2
申请日：2019-12-30
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于区块链的验证方法及装置，其中方法为：加密节点按照预设的加密算法，通过主公钥、N个加密干扰值和q阶循环群中不同的生成元对待加密信息进行加密，得到加密密文；所述加密节点按照所述加密算法，通过所述N个替代加密干扰值和所述生成元对所述替代加密信息进行加密，得到替代加密密文，所述加密节点将所述加密密文和密文格式证明上传至区块链。上述方法应用于金融科技(Fintech)时，从而通过密文格式证明，可以在不暴露待加密信息和N个替代加密干扰值的基础上，即可验证加密密文的加密正确性。
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公开(公告)号：CN113094747A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110409104.8
申请日：2021-04-16
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及金融科技(Fintech)领域，公开一种图像查找方法、区块链、云服务器及图像查找装置，区块链接收查询方发送的图像查询请求，图像查询请求包括加密查询向量；区块链从链上存储的加密索引中，查找与加密查询向量匹配的目标加密索引向量；每个加密索引包括加密索引向量和哈希值；区块链发送索引信息至云服务器并接收云服务器发送的目标密文图像；区块链校验目标密文图像对应的第一哈希值与目标加密索引向量对应的第二哈希值是否一致，并将校验结果上链。凭借区块链去中心化的优势可对链上存储的全部加密索引进行查找，可克服背景技术中云服务器对密文图像检索不完备的弊端；基于区块链对目标密文图像的校验，可克服云服务器篡改密文图像的问题。
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公开(公告)号：CN111080296A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911235411.8
申请日：2019-12-05
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于区块链系统的验证方法及装置，待验证节点基于椭圆曲线加密算法生成至少两个待验证信息对应的待验证数据，并发送给验证节点，验证节点使用椭圆曲线加密算法对应的解密算法对待验证数据中的第一信息和至少两个第二信息进行计算，得到第三信息，并根据第三信息与第一信息确定是否通过验证。通过椭圆曲线加密算法得到待验证数据，在降低验证的难度的同时，还能提高验证的准确性；且，本方案中的待验证数据是由两个或两个以上的待验证信息生成的，如此，验证节点通过一次验证过程即可完成对待验证节点中的两个或两个以上的待验证信息的验证，从而提高验证的效率。
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公开(公告)号：CN113987144A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111210427.0
申请日：2021-10-18
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司 , 西安电子科技大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/31 , G06F16/36 , G06F16/387
Abstract: 本发明公开了一种空间文本的查询方法及装置，包括：获取查询请求；查询请求包括查询范围和查询关键字集；查询范围是通过查询曲线形成的闭合区域；对查询关键字集进行编码，得到查询关键字向量；对查询曲线进行多项式拟合，确定查询范围向量；基于查询范围向量和查询关键字向量，得到第一下三角矩阵；将第一下三角矩阵经第一加密矩阵加密，得到查询子陷门；基于各查询子陷门及空间文本数据集中各对象的索引，将满足预设条件的对象确定为查询结果；任一对象的索引是根据所述对象的空间位置和关键字集得到的第二下三角矩阵经第二加密矩阵加密后得到的。从而满足用户实际需要的查询范围，提高了查询的准确度。
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公开(公告)号：CN113095510A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110398076.4
申请日：2021-04-14
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于区块链的联邦学习方法及装置，该方法包括第一节点基于本地训练数据对第i轮本地模型进行训练，确定训练后的第i+1轮本地模型梯度信息，基于梯度裁剪量化规则对第i+1轮本地模型梯度信息中各第一子梯度信息分别进行裁剪量化，得到各第二子梯度信息，按照梯度合并规则，将各第二子梯度信息中每m个第二子梯度信息进行合并，得到n类第三子梯度信息，对n类第三子梯度信息分别进行同态加密，得到n类密文，并将n类密文发送给区块链。由于将本地模型梯度信息中各第一子梯度信息分别进行裁剪量化及合并处理，再进行同态加密，因此可以降低同态加密所产生的计算资源消耗，并可以减少密文传输过程中所消耗的网络资源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114237970B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202111459202.9
申请日：2021-12-02
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司 , 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种扩展纠删码存储系统的方法及装置，该方法为：确定存储系统中的数据，对数据进行编码，并将数据分散存储在各个节点，获得各个节点的空间位置分布信息；基于扩展需求信息，确定每个条带上新增的节点个数，并基于新增的节点个数和空间位置分布信息，确定每个条带上的扩展节点信息；其中，条带包括具有编码关系的数据块和校验块；基于扩展节点信息和最小公倍数规则，确定扩展组，并对扩展组进行拆分处理，获得包括多个被选择的条带的目标组；对目标组执行扩展算法，获得对应的目标扩展组，目标扩展组包括扩展数据块和扩展校验块。基于上述方法，可提高纠删码存储系统的扩展效率。
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公开(公告)号：CN111738858B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202010601244.0
申请日：2020-06-28
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种区块链交易数据并行解码的方法及装置，该方法包括获取区块链的智能合约得到的交易数据，提取交易数据中的函数ID，确定出函数ID对应的参数偏移量表，使用参数偏移量表和智能合约的ABI对所述交易数据进行解析，为函数ID对应的函数中的每个参数创建解码任务，并行执行每个参数的解码任务，得到交易数据的解码结果。通过使用函数ID对于的参数偏移量表以及ABI为交易数据中每个参数创建解码任务后，并行执行所有的解码任务，可以提高解码的效率，解决现有技术中存在的依据参数顺序解码交易数据效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN119853887A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510003175.6
申请日：2025-01-02
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种异步交易的执行方法和装置，应用于区块链技术领域，包括：获取用户发送的针对第一交易的交易请求并将第一交易记录至第一区块，第一交易为设置有执行条件的交易，执行条件为基于预设时间获取的链外数据作为交易执行的参照信息；在出块时间满足预设时间时，获取第一交易指示的链外数据并存储至本地；在满足获取数据截止时间时，产生针对第二交易的交易请求，第二交易中携带有自身获取的链外数据；通过区块链系统，以第二交易中携带的链外数据为参照信息，执行第一交易并将第一交易的执行结果记录至第二区块。本申请支持原生区块链获取链外数据，不需要额外搭建预言机，使得获取的链外数据的效率较高。
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公开(公告)号：CN119809826A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510003709.5
申请日：2025-01-02
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种隐私交易方法及装置，应用在区块链应用技术领域，针对任一轮次的强化学习，包括：获取交易发起方发送的交易记录和交易证明，交易记录为交易发起方基于隐私交易确定的，交易记录中包括交易金额信息、指向交易发起方的第一证明信息和指向交易接收方的第二证明信息；交易发起方和交易接收方至少一方参与交易的地址为隐私地址；通过调用隐私交易合约对交易证明进行零知识证明的验证；验证通过则将交易记录保存至区块链的交易记录集合中并更新隐私交易合约的总账户金额。本申请利用零知识证明技术对所有隐私交易信息进行选择性隐藏，确保敏感交易细节不被泄露，在保证隐私交易合法性的同时有效保护了用户的隐私。
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公开(公告)号：CN119759951A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411835154.2
申请日：2024-12-13
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
IPC: G06F16/2453 , G06F16/242 , G06F16/2458 , G06F16/901
Abstract: 本申请提供了一种数据联合分析方法及相关装置，方法包括：获取目标SQL查询语句；根据目标SQL查询语句构建DAG执行计划；将DAG执行计划中多个节点的多个SQL算子划分为联合执行算子和本地明文算子；向第一数据处理系统发送第一执行队列中的本地明文算子，以及向第一MPC节点发送第二执行队列中的联合执行算子。通过根据SQL查询语句构建DAG执行计划，将DAG执行计划中多个节点的多个SQL算子划分为联合执行算子和本地明文算子，本地明文算子在本地第一数据处理系统运算，联合执行算子在MPC节点联合运算，相比于所有SQL算子全部在MPC节点运算，有利于减少数据传输成本，有利于节省算力。
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