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公开(公告)号：CN119602945A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411593088.2
申请日：2024-11-08
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于Shamir秘密共享的可信在线离线联邦学习方法及系统，涉及分布式计算和密码学技术领域。所述方法包括：密钥生成中心为新注册用户分配秘钥；模型请求者根据任务需求确定门限值，选取秘密值，并根据预分配的数据提供者总数进行秘密分割，将秘密份额传给服务器；数据提供者利用本地数据训练局部模型，并以模型请求者的公钥进行加密，将密文参数发送给服务器；服务器对秘密份额进行秘密恢复；若获取的秘密份额数量超过门限值要求，则恢复秘密成功，对模型参数进行聚合，发送给模型请求者；否则，服务器继续等待，直到获取的秘密份额数量达到门限值要求。本发明在数据隐私性、模型安全性、计算复杂度方面具有显著优势。
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公开(公告)号：CN118157923A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410229839.6
申请日：2024-02-29
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及数据共享隐私保护技术领域，特别是指一种基于双向访问控制的交通系统任务匹配方法及装置，包括：对系统中的发送方生成加密密钥；为系统中接收方生成解密密钥和陷门密钥；发送方对任务进行加密，将加密任务上传到云服务器和边缘节点；根据接收方的任务，生成任务兴趣标签；边缘节点收到发送方的加密任务、接收方的陷门密钥以及任务兴趣标签；边缘节点根据收集到的信息进行匹配操作，匹配成功后接收方收到目标加密任务。本发明在不透露用户敏感信息的情况下，支持双向访问控制的任务分配；具有更好的安全性，可以提供更实用、更有效的任务分配，在数据隐私性、计算复杂度以及通信开销方面也具有显著优势。
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