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公开(公告)号：CN108632033A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810564227.7
申请日：2018-06-04
Applicant: 湖北工业大学
CPC classification number: H04L9/008 , H04L9/002 , H04L9/0861
Abstract: 本发明公开了一种外包计算中基于随机加权酉矩阵的同态加密方法。本方法与基本酉矩阵方法一样，既有全同态加密特性，又能应用于非整数域计算，同时具有全数域的诚实性校验特性，还有更好的安全性。相比经典密码学方案只能应用于整数域，本方法同样可以应用于任何矩阵可以操作的数域，包括实数，复数等；相比现有同类型加密方法，本方案不仅具有全同态特性，而且因为采用了加权酉矩阵，在不会给加密后计算引入病态条件数同时，又能抗针对酉矩阵不变性的统计攻击，例如特征值攻击，矩阵迹攻击等，从而具有真实的校验特性。本方法适合于任何矩阵加密，因为同态性好，特别适用于计算与加密独立的应用场合，例如外包计算。
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公开(公告)号：CN104270351B
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201410486139.1
申请日：2014-09-22
Applicant: 湖北工业大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提出了一种基于移动终端隐私保护信息匹配的方法及系统，首先对参数进行预处理，然后对移动终端的物理位置进行匹配，然后再对用户的兴趣爱好进行匹配，最后对用户的信息匹配度进行计算，得到信息匹配度；本发明具有很高的隐私保护安全性和实用性，避免了使用第三方服务带来的安全隐患，用户可以直接和其他用户进行通信，保证了各自隐私信息不被泄露的同时，也能达到和以前相同的功能；本发明还实现了对隐私信息的匹配进行验证的功能，规定了各部分信息必须要达到的匹配信息比例，这让用户更加方便快捷的使用。
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公开(公告)号：CN105812128A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610132478.9
申请日：2016-03-09
Applicant: 湖北工业大学
CPC classification number: H04L9/14 , H04L63/0478
Abstract: 本发明公开了一种智能电网抗恶意数据挖掘攻击的数据聚合系统及方法，系统包括控制中心CC、网关GW、家域网HAN；假设系统内有n个用户，家域网HAN由部署在某个用户家中的智能电表、智能设备组成，用于实时采集该用户的用电信息；网关GW通过WiFi与n个家域网HAN进行双向通信，家域网HAN利用WiFi将加密后的用户电量发送给网关GW；网关GW通过有线网络与控制中心CC进行双向通信，网关GW利用有线网络将聚合电量发送给控制中心CC。方法包括系统参数和验证密钥的生成、实体注册、数据加密及用户报告的生成、具有抗恶意数据挖掘攻击的用户电量聚合、聚合密文的验证和解密5部分；本发明能够保证在恶意数据挖掘攻击下用户隐私不被泄露。
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公开(公告)号：CN105187303A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510706236.1
申请日：2015-10-27
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种抗逆向工程的电子邮件安全转发系统及方法，系统包括秘密邮件重加密模块以及重加密邮件恢复模块。其中，秘密邮件重加密模块包括预处理参数生成单元、重加密元组生成单元、混淆过的重加密处理单元、重加密输出单元；重加密邮件恢复模块包括重加密邮件接收单元、重加密邮件解密单元、原始邮件搜索单元；方法包括电子邮件重加密方法和电子邮件重加密后恢复方法；本发明具有实现复杂度低、安全性高、易恢复等特点，适用于在不泄漏邮件原始接收者和邮件代理接收者私钥、并且不泄漏邮件本身任何信息的情况下通过第三方邮件服务商对邮件进行重加密转发。
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公开(公告)号：CN104270351A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410486139.1
申请日：2014-09-22
Applicant: 湖北工业大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提出了一种基于移动终端隐私保护信息匹配的方法及系统，首先对参数进行预处理，然后对移动终端的物理位置进行匹配，然后再对用户的兴趣爱好进行匹配，最后对用户的信息匹配度进行计算，得到信息匹配度；本发明具有很高的隐私保护安全性和实用性，避免了使用第三方服务带来的安全隐患，用户可以直接和其他用户进行通信，保证了各自隐私信息不被泄露的同时，也能达到和以前相同的功能；本发明还实现了对隐私信息的匹配进行验证的功能，规定了各部分信息必须要达到的匹配信息比例，这让用户更加方便快捷的使用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104202412A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410470192.2
申请日：2014-09-15
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多云端的图片存储方法和系统，本方法和系统通过将一张要保存的原图，进行干扰变换，得到初步加密的图片，采用哥德尔编码技术将加密后图片分存成一定数量的子图，将这些子图保存在云端，替代将原图保存在云端的方法，解决云端存在安全隐患的问题同时实现了用户图片的隐私保护和安全存储。
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公开(公告)号：CN120050060A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202411938573.9
申请日：2024-12-26
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本申请提供一种基于联邦学习的抗拜占庭攻击检测方法及系统，涉及隐私保护技术领域。该方法包括：聚合所有车辆的本地梯度训练待训练全局模型，得到已训练全局模型；确定已训练全局模型中的参数总数，并根据参数总数为所有所述车辆生成一组常数序列，将一组常数序列发送给所有所述车辆；接收车辆发送的本地梯度和；确定已训练全局模型的全局梯度和；根据本地梯度和与全局梯度和进行拜占庭攻击检测；本地梯度和是对应的车辆根据一组常数序列、本地梯度与一组混淆因子得到的；一组混淆因子是交通管理部门为车辆生成的。本申请能够确保本地梯度在上传和聚合过程中不会泄露隐私，降低计算开销，保证模型参数安全，同时减少拜占庭攻击。
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公开(公告)号：CN115033903B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210664896.8
申请日：2022-06-13
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06F21/60 , G06F21/62 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种神经网络训练中不完整数据的隐私保护方法及系统，参与者包括可信的第三方TA、数据提供者DP、云服务器CS；假设有T个参与训练的数据提供者DP，可信机构TA为每个DP生成并分发密钥，不参与任何计算。DP拥有一个专用数据集，希望与其他参与者在任意划分的数据集上进行协作式的神经网络学习，通过接入云端保持在线。DP之间不会向TA以外的任何参与方披露各自的隐私数据。DP也不允许CS了解原始数据集和训练的中间结果等敏感信息。本发明让云服务器CS对加密后的数据集进行填补，于神经网络中进行训练，直至满足终止条件。本发明不仅保证了神经网络中分布式训练时数据的隐私，且具备良好的通信和运算效率，同时拥有较高的扩展性。
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公开(公告)号：CN115174033B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202210666840.6
申请日：2022-06-13
Applicant: 湖北工业大学
IPC: H04L9/00 , H04L9/40 , H04W12/122
Abstract: 本发明公开了一种移动群智感知中抗感知平台和用户共谋攻击的方法及系统，参与者包括一组请求者、一个感知平台CSP和一群客户端设备；假设有K个客户端设备，用Pi表示第i个客户端设备。请求者会控制自己的设备去和CSP交互训练以得到一个良好的机器学习模型。感知平台CSP生成系统参数并且选择合适的客户端设备来进行联邦学习，还要负责将训练完成后的联邦学习全局模型安全地发放给请求者。客户端设备Pi负责将自己的局部模型参数安全地上传给感知平台CSP以进行模型训练。本发明不仅能保护移动群智感知中客户端的原始数据隐私免受外部敌手攻击，同时还能够抵抗客户端和服务器一同发起共谋攻击，使得他们无法得到其他客户端的隐私数据。
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公开(公告)号：CN117455722B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311798004.4
申请日：2023-12-26
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了基于个性化差分隐私保护的智能电网数据聚合方法及系统，其中的方法首先根据智能电网终端用户的个性化隐私保护需求，将其划分为多个隐私群体，同一群体中的用户隐私保护需求相同。其次，每个群体中的智能终端用户根据其个性化隐私需求，对其用电数据进行个性化的离散化处理，再进行个性化随机响应进行扰动处理，将扰动后的用电数据发送给网关。然后，网关分别对收到的不同群体的数据进行统计分析和数据矫正，并将来自不同群体的统计信息进行有效合并，将合并后的结果发送给控制中心。相较于已有的基于本地化差分隐私的智能电网数据聚合方案，本发明可以实现个性化的隐私保护，同时具有较好的统计分析效用。
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