基于同态加密与非对称加密的多环节数据安全验证方法

    公开(公告)号:CN120034390A

    公开(公告)日:2025-05-23

    申请号:CN202510253281.X

    申请日:2025-03-05

    Abstract: 本发明涉及一种基于同态加密与非对称加密的多环节数据安全验证方法,属于通信领域的信息安全技术领域。本发明结合多个处理端,通过验证机制,确保数据在数据生成端、多个处理端和数据接收端之间传输时的安全性与隐私性。本发明结合同态加密与非对称加密技术,通过多层验证和计算机制,在确保数据隐私的同时,实现了安全、高效的数据传输和验证。该方法通过在数据生成端、多个处理端和数据接收端之间的安全传输链路,保障数据隐私和传输安全,确保在多方通信场景中进行信息验证与数据传递时的安全性与可信性。

    基于多层次特征融合的恶意流量检测方法

    公开(公告)号:CN118157929A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410246827.4

    申请日:2024-03-05

    Abstract: 本发明涉及一种基于多层次特征融合的恶意流量检测方法,属于互联网安全技术领域。本发明融合流量多层次特征,可将流量的空间特征、时间特征及时频特征进行融合从而捕捉多尺度的特征,提供更加全面且丰富的特征信息表达。使用图分类算法进行流量分类,可以在传统的特征工程方法提取的特征的基础上进一步建模,可以处理不同大小,不同形状,不同结构的图数据,图神经网络通过卷积神经网络对不同的结构数据进行自适应建模,从而提高模型的分类性能、泛化能力、自适应性。

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