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公开(公告)号:CN116938933A
公开(公告)日:2023-10-24
申请号:CN202310946329.6
申请日:2023-07-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于边缘服务器的面向IoT数据的可验证分布式计算方法,涉及5G物联网技术领域。本发明设计了面向移动边缘计算的可验证分布式计算方案,包括密钥生成算法、初始化算法、分布式计算算法、验证算法、结果恢复算法、更新算法。对多项式进行编码,将单一计算任务分配给服务器集群,来提升外包计算的效率。同时提出将分布式计算与可验证计算方案相结合,并交由边缘服务器为终端设备执行验证操作,保证模型的公共可验证性和计算结果的不可伪造性。本发明保障IoT应用的实时性,提升外包计算的效率,并且对返回数据结果进行验证,保障IoT终端数据的完整性。
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公开(公告)号:CN119646688A
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202411724248.2
申请日:2024-11-28
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/2431 , H04L9/00 , H04L9/40 , H04L9/32 , G06F18/2415 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种移动通信系统中可验证训练分类模型及其分类方法,涉及云服务技术领域,本发明设计了一个保护隐私的云边协同分类器训练框架,将耗时的操作安全地外包给ES,从而减少了SMD和CS的计算负担。同时,可以提高分类服务的计算效率,扩大数据量。其次,进一步设计了一个基于多密钥全同态加密的算法库,它支持加密数据的距离、比较计算操作。此外,该算法库还可以以模块化的方式构建其他隐私保护分类器训练服务。最后,提出了一种移动通信系统中可验证训练分类模型的分类方法,实现轻量级完整性验证。SMD只需要执行简单的在线签名操作,而大部分耗时的离线操作都安全地外包给边缘服务,确保任何加密的聚合数据在解密之前都不会被替换或篡改。
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公开(公告)号:CN119646896A
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202411724245.9
申请日:2024-11-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种去中心化授权和访问控制的决策树分类模型及其构建方法,涉及决策树技术领域,本发明将数据加密和数据计算逻辑解耦,实现数据存储和计算的分离,允许不同授权方的用户共同参与计算。同时设计了一种不受信任中介的数据访问控制策略和访问授权的去中心化存储服务方案,满足外包环境中数据隐私的安全需求。
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