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公开(公告)号：CN110866277A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911107523.5
申请日：2019-11-13
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种DaaS应用的数据集成的隐私保护方法，包括如下步骤，步骤一、在满足数据匿名的条件下，通过租户间多轮协作，每轮采用信息增益最大的属性加细数据集；步骤二、设定云服务提供商的信誉等级，并根据信誉等级划分云服务提供商；步骤三、对于低于预设信誉等级的云服务提供商，采用基于分割的隐私保护机制，隐藏数据之间的关联关系，并通过分组均衡化的方式，确保属性的值域均衡分布，防止云服务提供商泄露租户数据隐私；对于高于预设信誉等级的云服务提供商，采用分类索引树数据结构，验证云服务提供商返回数据的正确性及完整性。本发明通过分类索引树数据结构，使云租户有能力验证云服务提供商返回结果集的正确性及完整性。
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公开(公告)号：CN110866276A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911107507.6
申请日：2019-11-13
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明属于数据的隐私保护的技术领域，具体涉及一种混合云环境下数据的隐私保护方法，包括如下步骤，步骤一、将DaaS承载平台作为混合云，根据高维稀疏数据的特征及数据发布模式，分析引入云平台后数据隐私泄露的潜在风险；步骤二、在匿名分割策略的基础上，通过贪心策略，分析数据可用性最大化的约束场景；步骤三、利用交互型差分隐私保护的统计搜索，分析加噪对数据可用性的影响；步骤四、针对并行化匿名分割造成的数据误分割，通过共享聚合簇，减小保留在私有云上的数据量。本发明能够减少信息损失，提高算法的执行效率，从而提高数据的隐私保护的可行性和实用性。
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公开(公告)号：CN110874348A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201911106280.3
申请日：2019-11-13
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明属于大数据的技术领域，具体涉及一种混合云环境下隐私的差异化数据检索方法，包括确定目标关键字，向数据文件输入检索请求，显示数据文件的关键字，度量数据文件的关键字与目标关键字的距离值，通过距离值构建数据检索索引，获得检索结果。本发明不仅同时提高了用户在大数据中的搜索速度和在大数据中信息的传输速度，还扩大了搜索的空间和搜索关键字的语义空间，从而使攻击者不能准确地推断出文件的内容，有效地解决了混合云环境下隐私泄露的问题。
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公开(公告)号：CN110866275A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911106252.1
申请日：2019-11-13
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: G06F21/62 , G06F16/953 , G06F16/2458
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，具体涉及一种隐私保护的大数据的近似检索方法，包括步骤1、用户提出数据搜索请求，并将该请求提交给搜索引擎；步骤2、搜索引擎接收搜索请求，搜集当前数据平台的状态信息，并对搜索请求的可行性进行预估；步骤3、若预估结果与搜索请求不同，则拒绝该请求；若预估结果与搜索请求一致，则进行实施；步骤4、数据平台将实施结果返回给搜索引擎，并由搜索引擎呈现给用户。与现有技术相比，本发明针对大数据搜索目前尚无“精度、时效、隐私保护粒度”等多维一体的整体性解决方案的问题，实现大数据搜索三大维度相协的数据检索方案，解决了由同构搜索、数据版本更新所带来的重搜索问题，提升通用搜索的检索效率。
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公开(公告)号：CN110795473A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911106961.X
申请日：2019-11-13
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: G06F16/2458 , G06F16/242 , G06F16/27 , G06F9/445
Abstract: 本发明属于检索技术领域，具体涉及一种基于自举法的加速搜索方法，包括S1.将Hadoop架构下的用户搜索请求设置为三元组Q(Op,D,ρ)，其中，Op表示用户对目标数据集合D的搜索操作，ρ为用户设置的搜索精度下限值；S2.从数据集合D中抽取初始样本S，然后以S为论域进行m次有放回采样{S1,...,Sm}；S3.对步骤S2中实施操作Op(D)产生的m个结果{Op(S1),...,Op(Sm)}进行近似计算，得到变异系数的相对误差值；S4.根据步骤S3中的相对误差进行评估，得出满足用户近似精度的搜索结果。与现有技术相比，本发明采用自举法进行抽样，有效地降低了抽样过程中样本的数量，同时由于只需要从原始数据集中抽取一个较小的随机均匀抽样，因此，可以显著降低采样过程的磁盘成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114567426B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202111665671.6
申请日：2021-12-31
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明公开了一种数据共享方法及系统，包括：第一用户端从云服务获取第二用户端的加密密文；将第一用户端的公钥与标识进行拆分，且与加密密文的元数据上传至多个的中心节点，并请求密钥；中心节点根据元数据，查询得到第二用户端的信息；每个中心节点向第二用户端发送元数据与部分第一用户端的公钥与标识，并请求密钥；第二用户端查询元数据中的密钥标识符得到密钥，将多个部分第一用户端的PKE公钥与标识对密钥进行加密，再分别返回发送请求的中心节点，多个中心节点将多个加密密钥返回至第一用户端；第一用户端使用私钥对多个加密密钥进行解密得到密钥，使用密钥解密加密密文。本发明解决了用户间的密钥分享问题，可安全地共享数据。
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公开(公告)号：CN114373178A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111607416.6
申请日：2021-12-27
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: G06V30/14 , G06V30/16 , G06V30/164 , G06V30/19 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种图片文字检测与识别方法及系统，该方法包括：采集图片训练模型的数据集；将待识别图片进行预处理去除噪声，输入至第一CNN模型提取图片特征；使用RPN网络处理第一CNN模型提取的最后一层特征图，生成K个文本框；将K个文本框输入到第一双向LSTM网络，同时将第一双向LSTM网络的输出与全连接层连接进行特征融合，预测每个文本预测框的分类和位置回归，得到文本区域；将文本区域输入至第二CNN模型提取图片特征，输出特征中间向量，之后连接到第二双向LSTM网络生成的中间状态，再输入到注意力模型，最后通过一层LSTM解码器网络得到最终输出文字。本发明能够提升了对图片文字的检测效果，同时能够识别背景复杂的图片文字。
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公开(公告)号：CN114329606A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111671609.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: G06F21/62 , G06F40/289 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种敏感数据识别脱敏方法、装置与系统，该方法包括：截取用户上传的协议，并对非结构化数据进行解析，得到图像和/或文本；将图像与文本进行区分，分别输入图像文本敏感数据识别模型进行敏感数据识别；对识别的敏感数据进行脱敏操作；将经过脱敏操作的敏感数据重新组装成新的文件数据，并将脱敏数据填充入协议的数据内容中，最后转发至云服务器。本发明通过将图像与文本进行区分，分别进入图像文本敏感数据识别模型的不同层进行敏感数据的识别，从而提高识别的范围与精度，方便后续的脱敏操作，通过将脱敏后的敏感数据重新组装成新的文件数据，保证了数据的完整性。
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公开(公告)号：CN114567426A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202111665671.6
申请日：2021-12-31
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明公开了一种数据共享方法及系统，包括：第一用户端从云服务获取第二用户端的加密密文；将第一用户端的公钥与标识进行拆分，且与加密密文的元数据上传至多个的中心节点，并请求密钥；中心节点根据元数据，查询得到第二用户端的信息；每个中心节点向第二用户端发送元数据与部分第一用户端的公钥与标识，并请求密钥；第二用户端查询元数据中的密钥标识符得到密钥，将多个部分第一用户端的PKE公钥与标识对密钥进行加密，再分别返回发送请求的中心节点，多个中心节点将多个加密密钥返回至第一用户端；第一用户端使用私钥对多个加密密钥进行解密得到密钥，使用密钥解密加密密文。本发明解决了用户间的密钥分享问题，可安全地共享数据。
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公开(公告)号：CN114329588A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111619248.2
申请日：2021-12-27
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: G06F21/62 , G06F21/64 , G06F16/901 , G06F16/906
Abstract: 本发明涉及数据储存技术领域，尤其是指一种云环境下多源融合的数据隐私保护方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、在数据即服务DaaS模式下，各云租户将原数据进行匿名化处理；步骤二、将各云租户匿名化处理之后的原数据进行多轮加细匿名算法，得到数据集，在满足数据匿名的条件下通过云租户多轮协作每轮采集信息增益最大的属性加细数据集；步骤三、将数据集上传至云端，云租房将数据集的最终控制器交给云服务提供商；本发明在对原数据进行匿名化处理的通过通过多轮加细匿名算法对数据进行合并保存，并且对云服务提供商的数据泄密情况进行监控，可有效的杜绝数据泄密。
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