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公开(公告)号：CN113434898B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110561403.3
申请日：2021-05-22
Applicant: 西安电子科技大学 , 中移(苏州)软件技术有限公司
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，公开了一种非交互式的隐私保护逻辑回归联邦训练方法及系统，所述非交互式的隐私保护逻辑回归联邦训练方法包括：系统初始化与数据归一化；数据预处理和本地训练数据加密；密文训练数据聚合与解密；逻辑回归训练与测试。本发明采用非交互式的联邦学习逻辑回归训练方法，用户不必保证每轮训练过程的在线状态也不必耗费本地资源去参与训练，用户只需在最开始的时候对数据进行预处理与加密，将加密后的数据交由云服务提供商即可，由云服务提供商完成数据的聚合与解密，对全局数据集进行训练，最终得到全局的高效模型，实现本地数据的隐私保护和非交互式的联邦学习逻辑回归训练机制，能提供高效的服务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114168977A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111309861.4
申请日：2021-11-07
Applicant: 西安电子科技大学 , 中移(苏州)软件技术有限公司
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，公开了一种基于密文的数值安全排序方法及系统，所述数值安全排序方法包括：基于密文的数值安全排序算法，利用分布式加密密钥，对多个参与方持有的隐私数据进行加密处理；将密文数据发送给云服务器，所述云服务器利用数据大小比较协议对密文数据进行比较后，结合归并排序算法实现对密文数据的排序。本发明基于私钥拆分方法构造数据比较协议保证数据的隐私性，利用归并排序机制实现密文排序高效性。同时，针对分布式场景中的数据安全问题，本发明提供的面向安全多方排序模型设计的高效隐私保护的数值安全排序算法，能够确保多源数据排序过程中敏感信息的安全性，有效促进和推动大数据相关技术的蓬勃发展。
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公开(公告)号：CN113886868A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111006040.3
申请日：2021-08-30
Applicant: 西安电子科技大学 , 中移(苏州)软件技术有限公司
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，公开了一种多源垂直分布数据的逻辑回归安全训练方法及系统，所述逻辑回归安全训练方法在保证用户本地数据隐私的前提下，采用了非交互式联邦学习逻辑回归训练方法，用户不必保证每轮训练过程实时在线也不必耗费本地计算资源进行大量模型更新计算，用户只需要在训练开始时对本地训练数据进行预处理计算与加密计算，然后将密文数据交由云服务提供商，由云服务提供商完成数据聚合计算，并将密文全局逻辑回归训练数据交由模型训练发起者，由模型训练发起者对密文全局逻辑回归训练数据进行解密计算，并利用全局训练数据进行逻辑回归训练，最终得到了高效逻辑回归模型。
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公开(公告)号：CN111159727A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911269984.2
申请日：2019-12-11
Applicant: 西安交通大学医学院第一附属医院 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，公开了一种安全多方贝叶斯分类器生成系统及方法，包括系统初始化，密钥分发中心生成系统安全参数、分布式数据加密密钥和聚合数据解密密钥；本地训练数据加密，并将加密之后的数据发送给模型生成方；模型生成方对收到的各密文训练数据进行聚合计算，生成密文全局训练数据，并使用聚合数据解密密钥对密文全局训练数据进行解密，获取贝叶斯分类器训练参数；贝叶斯分类模型生成方利用获取的贝叶斯训练参数计算相应的条件概率与前验概率，生成贝叶斯分类器。本发明可用于分布式场景中贝叶斯分类器的生成与训练，能够在确保模型生成方获取高精度贝叶斯分类器的同时，实现对多数据中心敏感数据的安全聚合与隐私保护。
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公开(公告)号：CN106411533B
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201610987321.4
申请日：2016-11-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种双向隐私保护的在线指纹识别系统及方法，主要解决现有技术未涉及用户指纹数据和指纹模板数据的双向隐私保护问题。该系统包括可信中心(1)、指纹认证服务器(2)和用户终端(3)。可信中心(1)完成系统初始化，为用户终端和指纹认证服务器提供注册和密钥分发，同时采集用户指纹为认证模板，并将该模板以密文形式授权给合法指纹认证服务器；指纹认证服务器(2)提供隐私保护的在线加密指纹认证服务，并将认证结果回复给用户终端；用户终端(3)发送加密指纹认证请求给指纹认证服务器，对指纹认证服务器的回复解密得到认证结果。本发明实现了用户指纹数据和指纹模板数据的双向隐私保护，可用于提供安全的在线指纹认证服务。
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公开(公告)号：CN109194523A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811163660.6
申请日：2018-10-01
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，公开了一种隐私保护的多方诊断模型融合方法及系统、云端服务器；包括可信机构、云服务器和医疗中心终端。可信机构完成系统初始化，为医疗中心终端和云计算服务器提供系统参数和密钥分发；云计算服务器存储加密数据资源，将本地诊断模型进行融合，生成全局诊断模型；医疗中心终端产生本地诊断模型，并将本地诊断模型加密发送给云计算服务器，同时还承担云计算服务器发布的融合计算任务；医疗中心终端和云计算服务器在服务中会进行双向认证。本发明实现了医疗中心本地诊断模型和病例数据资源的隐私保护，提高了系统效率，可用于实际生活中为用户提供方便隐私的在线医疗服务。
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