一种基于区块链的户外广告采集方法及装置

    公开(公告)号:CN110175875A

    公开(公告)日:2019-08-27

    申请号:CN201910453463.6

    申请日:2019-05-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的户外广告采集方法及装置,包括:由广告采集平台、执法部门和司法鉴定机构分别为区块链内的各成员节点,所述各成员节点共同组成联盟链;其中,广告采集平台节点,被配置为用于采集户外广告样本,构建广告样本取证数据;将所述取证数据上传至区块链;同时,将包含违规内容的广告数据推送给执法部门;执法部门节点,被配置为接收包含违规内容的广告数据,并根据违规程度进行处理;司法鉴定机构节点,被配置为在执法过程中对广告内容产生异议时,进行司法鉴定。本发明实现了户外广告采集数据的可信存储,为执法部门、司法鉴定机构提供了可靠的判断依据。

    一种基于区块链的可自派生跨域身份认证方法及系统

    公开(公告)号:CN118590217B

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202411068812.X

    申请日:2024-08-06

    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。

    一种可审计、可强制撤销的区块链修改方法及系统

    公开(公告)号:CN115858687B

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202310186418.5

    申请日:2023-03-02

    Abstract: 本发明提出了一种可审计、可强制撤销的区块链修改方法及系统,涉及区块链安全技术领域,具体方案包括:基于用户和审计者的密钥,对上链数据进行内外两层变色龙哈希上链;审计者对用户的修改的新数据进行审计,为审计通过的修改的新数据生成审计证明;基于审计证明、修改的新数据和内层变色龙哈希的原数据,用户对区块链上数据进行修改;审计者对修改后的数据进行周期性检查,通过外层变色龙哈希的陷门,对未通过检查的修改进行强制撤销;本发明确保新的修改的新数据在上链前经过内容审计,以及在修改操作不合法时支持操作的撤回和修改者修改权限的吊销。

    一种分布式云安全存储方法、系统和存储介质

    公开(公告)号:CN113641648B

    公开(公告)日:2023-04-21

    申请号:CN202110947235.1

    申请日:2021-08-18

    Abstract: 本发明公开了一种分布式云安全存储方法、系统和存储介质,分布式云安全存储方法,包括:将目标文件分割为若干数据块,将数据块使用SM4或者AES加密算法进行分块加密,得到加密数据块;使用预设的置乱算法对加密数据块进行随机置乱;将置乱后的加密数据块上传至不同的云主机中分布式存储,并在本地主机建立存储索引;根据存储索引,从云主机下载目标文件对应的加密数据块,根据置乱密钥进行逆置乱,根据加密密钥分别进行解密,并重组目标文件。支持目标文件分块加密并进行随机置乱,传输云端多个不同的云主机分布式存储,授权用户可以打开系统,从云主机下载目标文件对应的加密数据块,支持用户无障碍浏览使用文件,可以有效避免传输过程中的数据泄密。

    内存片段恶意代码入侵检测方法、系统、存储介质及设备

    公开(公告)号:CN114692156B

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210603899.0

    申请日:2022-05-31

    Abstract: 本发明属于计算机恶意软件检测技术领域,提供了内存片段恶意代码入侵检测方法、系统、存储介质及设备,包括:获取待检测内存文件;对待检测内存文件依次进行二进制转化和分词预处理后,基于最优的片段位置和长度组合进行片段截取,得到预测片段;将预测片段输入最优的神经网络模型,对预测片段进行检测,得到待检测内存文件是否被植入恶意代码的结果;其中,神经网络模型采用嵌入层对输入预测片段进行升维后,通过卷积核大小不同的卷积层卷积后进行池化,最后通过展平层和全连接层转化后输入分类器。通过学习恶意代码的潜在的规则和特征,从而检测出尚未发现的病毒以及对现有的病毒进行检测。

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