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公开(公告)号：CN109685501B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201811471842.X
申请日：2018-12-04
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链激励机制下可审计的隐私保护深度学习平台建设方法，解决了深度学习模型训练中的参数缺乏的问题，使得多个相似模型的训练者可以在保护隐私同时可审计共享参数正确性的情况下合作进行深度学习模型的训练。该发明取得的技术效果如下：首先，模型训练者使用的加密方法保证了参数的隐私性，且解密更新后参数的过程需要所有参与者协同，从而更进一步降低参数泄露的可能性；其次，加密后的参数以状态的形式存放于区块链中，只有参与者及授权的矿工才能访问；第三，基于区块链的激励机制的存在，保证了参数的有效性；参与者在提交参数时需要缴纳抵押金，如果参数无效，则抵押金会被没收，从而保证了共享参数的可审计性。
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公开(公告)号：CN112532580B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202011145558.0
申请日：2020-10-23
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链及代理重加密的数据传输方法及系统，该系统包括数据拥有者终端、数据代理终端和数据请求者终端；数据请求者终端发起数据传输请求，数据拥有者终端生成代理密钥，然后将代理密钥发送至数据代理终端中，由代理终端将第一密文重新加密，生成可以由数据请求者的密钥进行解密的第二密文，然后传输至数据请求者终端，由数据请求者终端进行解密即可得到明文。通过本发明数据拥有者终端在接收数据传输请求时，就不需要将已上传的待传输数据重新下载，然后重新加密后，再上传，极大的减少了数据传输过程中的通信代价。
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公开(公告)号：CN112532580A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011145558.0
申请日：2020-10-23
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链及代理重加密的数据传输方法及系统，该系统包括数据拥有者终端、数据代理终端和数据请求者终端；数据请求者终端发起数据传输请求，数据拥有者终端生成代理密钥，然后将代理密钥发送至数据代理终端中，由代理终端将第一密文重新加密，生成可以由数据请求者的密钥进行解密的第二密文，然后传输至数据请求者终端，由数据请求者终端进行解密即可得到明文。通过本发明数据拥有者终端在接收数据传输请求时，就不需要将已上传的待传输数据重新下载，然后重新加密后，再上传，极大的减少了数据传输过程中的通信代价。
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