-
公开(公告)号：CN115913667A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211360060.5
申请日：2022-11-02
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/1095
Abstract: 本发明涉及一种支持策略模糊匹配和双向访问控制的数据共享方法，属于云计算数据处理技术领域。本方法利用云边计算服务模式、匹配加密技术、拉格朗日插值定理和隐私保护集合求交技术，实现支持策略模糊匹配机制和双向访问控制机制的数据共享。构造通过基于云边计算服务模式降低数据共享资源开销，通过匹配加密技术实现支持双向隐私保护的双向访问控制，通过拉格朗日插值定理实现策略模糊匹配，通过隐私保护集合求交技术实现安全的匹配运算代理。本方法具有同时支持双向访问控制机制和策略模糊匹配机制的功能优势，在数据隐私性、数据共享效率、用户端资源开销和模型安全性方面具有显著优势。
-
公开(公告)号：CN118967316A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410958316.5
申请日：2024-07-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明属于跨区块链交易数据审计技术领域，提供一种面向跨区块链的数据交易审计方法，该方法所适用的数据发送者和数据接收者分处于不同的区块链中，其特征在于，包括以下五个环节：参数初始化、数据预处理、数据正确性审计、数据完整性审计以及数据解密；利用双线性映射与密码学难题的理论基础，构建一个高效且安全的数据审计框架。此框架通过分块验证确保数据正确性，使用对称加密技术保护交易数据隐私，同时在中继链上记录审计轨迹，确保审计过程的透明性和不可篡改性。
-
公开(公告)号：CN117952187A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311830786.5
申请日：2023-12-28
Applicant: 北京理工大学 , 中科信息安全共性技术国家工程研究中心有限公司
IPC: G06N3/094 , G06N3/084 , G06N3/0475 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 一种破坏通道混合和令牌混合机制的对抗样本生成方法通过使用MA遮蔽Mixer层的部分输入，实现类似于Dropout的效果，防止生成的对抗样本对MLP‑Mixer过拟合，提高对抗样本攻击目标模型的欺骗率，解决了现有技术在白盒MLP‑Mixer模型上生成的对抗样本转移性效果差，攻击未知结构黑盒模型成功率低等不足。
-
公开(公告)号：CN117951744A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410201654.4
申请日：2024-02-23
Applicant: 北京理工大学 , 中科信息安全共性技术国家工程研究中心有限公司
Abstract: 一种基于属性基加密技术的隐私保护数据使用权治理方法包括：Setup给定安全参数，KGC生成公共参数PP和主密钥msk；KeyGen是用户利用属性集#imgabs0#来应用密钥#imgabs1#且用于验证数据处理权限；Upload是所有者通过处理限制策略#imgabs2#对其数据m进行屏蔽，并将屏蔽后的数据C上传到服务节点以享受数据库服务；IndCon是服务节点接收来自所有者的n屏蔽数据#imgabs3#，构建基于树的索引结构#imgabs4#供算子进行数据处理操作；Process是操作者利用自己的密钥#imgabs5#来验证数据处理权限并获得处理结果R。有益效果在于：授权经营者和数据拥有者可以通过服务提供者对数据进行交互访问，而未经授权的操作者无法通过服务提供者访问树型索引的数据，从而实现授权用户才能访问特定数据，而无法访问其他未经授权数据的目的，提升了数据访问的安全性。
-
公开(公告)号：CN117240551A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311202637.4
申请日：2023-09-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种面向区块链的隐私保护数据权限细粒度治理方法，属于区块链隐私保护技术领域。本方法面向许可区块链场景，通过基于牛顿插值定理的秘密共享技术控制变色龙哈希陷门和可读性解密密钥的分布，通过变色龙哈希技术控制区块链可编辑性，通过基于属性加密技术控制区块链数据可读性，通过代理重加密技术的思想，实现了用户高效撤销的隐私保护数据权限细粒度治理方法。对比现有技术，本方法具有隐私保护数据权限细粒度治理和支持用户撤销的功能优势，并在用户隐私保护程度、数据权限治理效率、用户端资源开销和模型安全性方面也具有显著优势。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116629862A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310322615.5
申请日：2023-03-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的高效且隐私保护的异步支付方法，属于区块链隐私保护技术领域。本方法支持在系统中用户产生多个交易的情况下保护用户隐私。用户的所有交易签名被聚合为一个单独的聚合签名，用于聚合验证。本方法将局部可验证签名的单一验证扩展到子集验证。稍后，在服务提供者不知道所有用户交易的情况下，需要延期付款的交易子集可以从这个聚合签名中解压缩。本方法部署服务器来提供时间密钥，以便延迟支付服务提供商只能在特定的时间点改写链上交易。通过变色龙哈希的陷门对交易进行后续更改只需要节点网络验证，与生成新交易相比节省了时间和算术能力。本方法具有实用的安全特性，在计算复杂度和通信开销方面具有更可接受的效率。
-
公开(公告)号：CN115361167A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210828801.1
申请日：2022-07-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种支持任意地理范围查询的非线性效率用户选择方法，属于移动群智感知及隐私保护技术领域。本方法通过构造基于双云服务器模型防护合谋攻击，基于矩阵分解技术生成加密与重加密密钥，基于多项式拟合技术生成用户的位置信息和查询范围，基于随机矩阵乘法技术执行检索操作，基于历史查询索引构造技术实现地理范围查询索引。对比现有技术，本方法支持在不透露用户位置和查询隐私的情况下，实现非线性查询效率的任意地理范围的用户选择功能，极大地减少了用户检索的开销，同时大幅提高了检索效率。本方法在数据隐私性、检索操作效率、检索准确性和模型安全性以及去中心化程度方面，具有显著优势。
-
公开(公告)号：CN115062331A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210559125.2
申请日：2022-05-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明属于机器学习中的深度学习技术领域，具体涉及一种基于加性同态加密的隐私保护深度学习方法。本发明提出的基于加性同态加密的高效率隐私保护深度学习方法致力于解决上述两大挑战，该方法将用户从繁重的迭代训练过程中解放出来，减少用户的传输消耗，同时借助加性同态加密和随机梯度下降训练具有良好可用性和保密性的多层感知模型。通过巧妙的数学逻辑关系实现了通信高效，大大降低了参与实体的通信开销。
-
公开(公告)号：CN109300540B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201811232958.8
申请日：2018-10-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种电子医疗系统中的隐私保护医疗服务推荐方法，属于医疗服务推荐以及隐私保护技术领域。该推荐方法主要是根据用户需求与医生信息的相似度以及医生的信誉分数来进行推荐，具体来说包括相似度计算、医生推荐以及医生信誉分数计算三部分。相似度计算即服务器根据用户需求向量与医生个人信息的向量进行相似度计算；医生推荐即服务器根据用户需求与医生信息的相似度和医生的相似度这两个因素进行医生推荐；医生信誉分数计算即服务器处理用户对医生的反馈评分并更新医生的信誉分数。本发明可实现密文下的相似度和信誉分数计算，实现了用户个人信息在推荐过程中的隐私保护。
-
公开(公告)号：CN109347829A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811233139.5
申请日：2018-10-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于隐私保护的群智感知网络真值发现方法，属于物联网群智感知技术领域。通过在消息传输中使用经过改进的Paillier加密算法来保证消息的私密性，使用单向哈希链保证用户的身份认证，使用超线性序列保证输出的高效性。其中，身份认证过程能够适应真值发现环境中终端设备的认证需求，抵抗外部攻击者的攻击；安全真值发现过程能够得到真实的感知数据并满足整个系统的安全和隐私保护。与传统方法相比，本发明能够保护用户的数据和权重隐私，极大地减少终端设备的计算和带宽消耗，提升整个系统的效率和安全性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
50
records
(took 0.027 seconds)
