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公开(公告)号：CN110213231B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201910345813.7
申请日：2019-04-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于云计算技术领域，公开了一种面向SGX的轻量级的外包数据访问控制方法，该方法分为两部分：ξ算法和SGX函数调用顺序的可信证明方案。ξ算法是本发明提出的一个轻量级密钥管理机制来实现对多用户的数据访问控制。本发明利用SGX技术进行隐私保护的数据分析来提高数据处理效率。然而，SGX不能保证其可信函数调用过程的可信性，非授权实体可能会打乱可信函数的调用顺序来获取非授权的数据计算结果，这仍然会导致数据的隐私泄露。本发明针对该问题提出了一个构建可信证明的方法解决由SGX编程机制而引发的数据处理安全问题。
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公开(公告)号：CN115242369B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210511832.4
申请日：2022-05-11
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多密钥同态加密的联邦学习隐私保护方法及其装置，包括：用户端采集数据，形成数据集，用户端获取第一密钥；用户端对预设的训练模型进行训练，先编码，再加密，得到密文，将密文发送至服务器；服务器检测密文是否丢失，如果丢失，生成补充密文，进行聚合；如果没有丢失，将密文进行聚合；在聚合的过程中，判断补充密文或密文的噪声预算是否充足，如果充足，将补充密文或密文继续进行聚合，得到聚合后的密文；如果不充足，对补充密文或密文进行噪声刷新，噪声刷新后，将补充密文或密文继续进行聚合，得到聚合后的密文；将聚合后的密文返回至用户端，用户端根据第一密钥解密。本申请通过以上加密过程，保证加密安全性和高效性。
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公开(公告)号：CN118233144A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410199018.2
申请日：2024-02-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向隐私数据分析结果的属性隐藏访问控制方法及系统，方法包括：属性权威机构生成公共参数和主密钥；云服务器与可信执行环境共同确定全局参数；数据提供者根据全局参数对自身数据加密得到[mi]；云服务器对[mi]预处理得到密文#imgabs0#可信执行环境根据公共参数、访控密钥ck和#imgabs1#确定密文#imgabs2#和密文CK，对[mi]对应的访问控制策略隐藏处理得到属性布隆姆过滤器；云服务器根据#imgabs3#确定密文#imgabs4#数据请求者根据公共参数和属性布隆姆过滤器查询[mi]对应的访问控制策略，并在查询结果表征允许访问时基于数据请求者自己的属性私钥和CK对#imgabs5#解密，得到解密结果。
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公开(公告)号：CN117992917A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410161306.9
申请日：2024-02-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式隐私图注意力网络模型的图数据预测方法，包括：将待预测图数据输入至训练好的分布式隐私图注意力网络模型，得到待预测图数据的预测特征；分布式隐私图注意力网络模型是根据来自不同数据持有端的同性化数据训练的，同性化数据是数据持有端根据本地图数据的集群特征点和数据平均特征点之间的欧氏距离对本地图数据进行异构性消除处理得到的。根据本发明提供的方法，通过根据来自不同数据持有端的同性化数据训练得到的训练好的分布式隐私图注意力网络模型来预测图数据特征，能够实现多源图数据的有效融合，避免数据异构对预测准确率的影响。
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公开(公告)号：CN117217328A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311132778.3
申请日：2023-09-04
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于约束因子的联邦学习客户端选择方法，具体实现步骤为：初始化联邦学习系统；每个客户端获取训练样本集；中心服务器初始化全局模型并广播模型参数；每个客户端对全局模型进行本地训练；中心服务器基于约束因子和余弦相似度获取客户端选择结果。本发明在联邦学习客户端选择阶段首先通过比较每个客户端的约束因子与约束因子阈值选出备选客户端，能够限制每个客户端被选择的次数上限，然后再根据备选客户端中的本地模型参数与全局模型参数的余弦相似度来获得最终的客户端选择结果，充分考虑了每个客户端的参与程度及其对全局模型的贡献程度，避免了模型易陷入局部最优的缺陷，有效提高了模型的准确性和联邦学习的公平性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115834130A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211310748.2
申请日：2022-10-25
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种实现了部分策略隐藏的属性基加密方法，包括：属性权威和云服务器初始化系统参数；属性权威向数据请求者分发请求者属性私钥；数据拥有者生成访问控制结构并对明文数据加密，将加密生成的密文发送云服务器；数据请求者向云服务器发送密文数据请求；云服务器根据用户可用信息表过滤密文数据请求对应的密文数据，将过滤的密文数据发送数据请求者；数据请求者加密部分属性私钥和密文数据，将其发送云服务器；云服务器根据数据请求者发送的数据为数据请求者代为执行解密测试计算，将解密测试结果发送数据请求者；数据请求者根据解密测试结果对密文数据进行解密得到明文数据。本发明设计了一种全新的多功能且安全高效的属性基加密方案。
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公开(公告)号：CN110147681B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN201910261510.7
申请日：2019-04-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于云计算数据处理技术领域，公开了一种支持灵活访问控制的隐私保护大数据除法分析处理方法及系统；DP调用加密算法EncTK将分子和分母加密后上传给云服务器；DSP选取随机数执行预处理操作对原始数据进行隐藏，调用PDec1解密算法部分解密并将得到的另一加密数据包发送给CP；CP收到数据包后调用PDec2算法解密计算得到中间结果并用数据请求者或者ABE算法生成的公钥加密中间结果后发送给DSP；DSP利用加法同态性质移除加在密文上的随机扰动得到最终的密文结果；DR解密访问数据。本发明无需进行运算转换，可直接执行除法运算，确保计算效率；另外，本发明设计了四个不同的数据处理方案，以适应更多的应用场景，并实现了用户对处理结果的细粒度访问控制。
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公开(公告)号：CN115242369A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210511832.4
申请日：2022-05-11
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多密钥同态加密的联邦学习隐私保护方法及其装置，包括：用户端采集数据，形成数据集，用户端获取第一密钥；用户端对预设的训练模型进行训练，先编码，再加密，得到密文，将密文发送至服务器；服务器检测密文是否丢失，如果丢失，生成补充密文，进行聚合；如果没有丢失，将密文进行聚合；在聚合的过程中，判断补充密文或密文的噪声预算是否充足，如果充足，将补充密文或密文继续进行聚合，得到聚合后的密文；如果不充足，对补充密文或密文进行噪声刷新，噪声刷新后，将补充密文或密文继续进行聚合，得到聚合后的密文；将聚合后的密文返回至用户端，用户端根据第一密钥解密。本申请通过以上加密过程，保证加密安全性和高效性。
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公开(公告)号：CN119276465A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411385188.6
申请日：2024-09-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种安全高效的Ascon轻量级密码算法的硬件实现系统，该系统核心模块中：有限状态机模块用于通过使用输入复用去组合某些状态的方式，将实现认证加密模式和哈希函数模式所需的7个状态的FSM重新定义为包含4个状态的FSM，且将每个状态相关输入从7个变为3个，并根据重新定义的FSM设计基于ROM的有限状态机模块，根据基于ROM的有限状态机模块实现4个状态的转移并输出对应操作；轮操作_异或模块用于根据用户设定的侧信道防护级别设计对应的引入DOM技术的轮操作模块，根据接收的操作和当前系统所处状态对状态数据完成对应异或操作和轮操作。本发明支持认证加密模式和哈希函数模式，以及任意级别侧信道安全防御。
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公开(公告)号：CN114722400B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210266971.5
申请日：2022-03-18
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F21/57 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于侧信道漏洞检测技术领域，公开了一种侧信道漏洞检测的方法、系统、介质、设备及终端，输入待检测的软件程序代码；顺序执行两个检测模块检测三种类型的漏洞变体：设计基于确定有限状态自动机和字典树DFA‑Trie的检测模块一检测漏洞变体1和2，设计基于长短期记忆神经网络分类器LSTM‑NNC的检测模块二检测漏洞变体3。针对侧信道漏洞检测效率低的问题，本发明设计了DFA‑Trie检测模块和LSTM‑NNC检测模块，实现了大规模软件的高效侧信道漏洞检测，可适应现实世界中新漏洞频繁暴露场景以及多种编程语言编写的可编译成LLVM IR的程序中的侧信道漏洞的检测，可实现对侧信道漏洞的变体的检测。
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