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公开(公告)号：CN111104968B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911215859.3
申请日：2019-12-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F21/60 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的安全SVM训练方法，能够有效解决在区块链平台下机器学习模型训练时面临的用户数据隐私泄露的问题，属于人工智能机器学习技术领域。本发明方法，在不引入可信第三方的条件下，基于区块链技术，建立安全的数据共享平台；各数据提供方在共享计算中间值时，将待共享的计算中间值通过门限同态加密算法进行加密，之后再共享到平台上，保证了用户数据在共享过程中的安全性；大部分模型训练工作在数据提供方本地进行，计算输入基于明文数据，从而保证了模型训练的高效性。本发明尤其适用于面向竖切数据集多方协作训练模型的场景。
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公开(公告)号：CN114998005A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210449217.5
申请日：2022-04-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于联邦图神经网络技术的比特币异常交易识别方法，属于区块链应用安全技术领域。本方法包括联邦学习训练和图神经网络训练。各个参与者在本地利用图神经网络对交易数据进行建模，并充分利用交易数据之间的邻居特征。在训练各自的本地模型之后，参与者将本地模型的梯度通过隐私保护的方式聚合到服务器，共同更新全局模型的参数，并将输出结果反馈给参与者进行迭代更新，从而实现在数据保护场景下进行比特币恶意交易联合识别分析。
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公开(公告)号：CN112217834B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202011134566.5
申请日：2020-10-21
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图结构的互联网加密流量交互特征提取方法，属于加密网络流量分类技术领域，应用于TLS加密过后的网络流量进行细粒度的分类。本发明从原始的包序列中提取基于图结构的加密流量交互特征，图结构特征中包含了数据包的顺序信息、包方向信息、包长度信息和突发流量信息等。通过定量计算，相对于包长度序列，使用图结构特征后，类内距离明显变小、类间距离变大。本方法能够获取维度更丰富、区分度更高的加密流量特征，进而与图神经网络等深度神经网络结合，开展加密流量的精细化分类与识别。通过大量实验数据实验证明，采用图结构特征结合图神经网络，与现有方法相比，具有更高的准确性、更低的误报率。
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公开(公告)号：CN112329839A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011206807.2
申请日：2020-11-03
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于单向突发流量特征的加密流量精细化分类方法，属于互联网加密流量分类技术领域。本方法首先从单向流量中提取区分度高且空间复杂度低的单向突发流量序列。然后与卷积神经网络等深度神经网络结合，能够在单向流量或双向流量的场景中开展加密流量的精细化分类与识别。本发明能适用于TLS加密的单向流量精细化分类，可以应用在单向和双向流量的场景中。单向突发流量序列不仅区分度高，而且相比于原始的包序列，空间复杂度大大降低。本发明使用没有全连接层的卷积神经网络从单向突发流量序列中提取高级特征然后分类，可以同时达到训练速度快和分类准确率高的目的。
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公开(公告)号：CN111652732A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010460583.1
申请日：2020-05-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于交易图匹配的比特币异常交易实体识别方法，属于区块链应用安全技术领域。所述方法，包含：1)处理比特币历史交易详细数据并进行地址聚类，构建地址集群数据集；2)基于交易输入及输出地址、交易时间戳和交易金额提取比特币异常交易实体输入和输出特征；3)构建比特币历史交易详细信息交易图；4)构建比特币异常交易实体的输入交易模式和输出交易模式；5)在3)构建的交易图中，利用子图匹配根据4)的比特币异常交易实体交易模式，分别对比特币异常交易实体的输入和输出交易模式进行匹配检测，从而识别出比特币异常交易实体。所述方法利用子图匹配使得异常交易实体直观且有效，协助降低比特币投资者的市场投资风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108510252B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201810309352.3
申请日：2018-04-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的智能电动汽车电网安全支付系统及方法，属于V2G网络的支付领域。本发明的系统按照角色划分，包括电动汽车用户、注册机构(RA)和区块链网络。按照功能划分，包括注册模块、支付执行模块和数据共享模块。基于区块链技术和密码学技术，采用特殊的注册机制、验证机制和新支付机制。本发明所述方法可以解决V2G网络支付领域的数据共享和用户的身份隐私保护问题，可以实现有效监管与隐私保护。能够降低外部攻击威胁，实现数据共享，更加符合实际的应用场景。能够支持有效的审计，能在支持审计的条件下保护隐私数据。能够兼顾交易数据共享和防止隐私信息泄露两方面的需求。
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公开(公告)号：CN110177109B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201910480335.0
申请日：2019-06-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于标识密码和联盟链的双代理跨域认证系统，属于物联网信息安全技术领域。所述系统包含实体层、代理层、区块链层和物理存储层；实体层包括若干实体和KGC服务器；KGC服务器包含系统初始化、实体密钥生成、BCAS服务器对接和AAS服务器对接四个模块；代理层包含AAS服务器和BCAS服务器；AAS服务器包含BCAS服务器对接、KGC服务器对接和认证代理三个模块，认证代理模块包括消息签名和签名验证模块；BCAS服务器包含智能合约、KGC服务器对接和AAS服务器对接三个模块。所述认证系统能构建管理域间的互信，缓解认证过程中实体计算开销、KGC服务器工作负载、区块链交易延时以及链上存储空间。
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公开(公告)号：CN110275887A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910535141.6
申请日：2019-06-20
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司 , 北京理工大学
Abstract: 本发明实施例涉及金融科技(Fintech)的区块链技术领域，公开了一种基于区块链系统的数据处理方法、系统及装置，其中方法包括：接收区块链系统中的第一节点发送的检索请求后，获取至少一条索引数据，进而从至少一条索引数据中获取与待检索数据的特征值匹配的目标索引数据，并将目标索引数据发送给第一节点。本发明实施例中，通过使用预设索引库中的多条索引数据执行检索过程，可以使得预设索引库中的多条索引数据被区块链系统中的节点所共享，从而实现了在区块链系统中的数据共享和数据检索过程；且，通过使用待检索数据的特征值进行检索，可以保证检索得到的目标索引数据与待检索数据具有相似的特征，从而可以提高数据检索的准确性。
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公开(公告)号：CN110197081A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910462974.4
申请日：2019-05-30
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的云数据共享隐私保护方案，属于数据共享技术领域，该方法包括6个过程：共享数据加密、共享数据上传、共享数据哈希值写入区块链、共享数据下载、共享数据解密、共享数据对比区块链上对应的哈希值，其中共享数据加、解密使用基于阈值t的Paillier同态密码系统实现，CA负责密钥的分发。对比现有技术，利用Paillier同态密码系统对共享数据进行加密，实现共享数据的保密性，而且支持共享数据在加密的状态下参与计算获得一定意义的结果；利用共享数据的哈希值作为验证共享数据完整性的有效数据，并将其写入区块链实现防篡改，从而保证共享数据的完整性。
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公开(公告)号：CN110138560A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910480375.5
申请日：2019-06-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于标识密码和联盟链的双代理跨域认证方法，属于物联网信息安全技术领域。包括1)管理域系统初始化：KGC服务器初始化系统参数组，生成系统主密钥，发送信息上链请求并附上管理域标识符、系统参数组和系统主密钥；BCAS服务器将上述信息存储在文件中，并计算文件哈希；调用信息上链智能合约，将文件的URI和哈希信息写入区块链；2)管理域B内实体EB认证管理域A内实体EA的过程。所述方法使用标识签名技术实现实体身份认证，认证过程不依赖于公钥基础设施且不需要数字证书，使系统的部署、维护简便，易于扩展，灵活性高；管理域间的互信构建过程并不依赖于第三方机构；能有效解决标识密码技术公钥的撤销和更新问题。
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