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公开(公告)号：CN119854039A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510322618.8
申请日：2025-03-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本公开提供一种道路交通网络的道路终端接入方法及相关设备。该方法包括：获取来自道路终端的接入请求，所述接入请求包括所述道路终端的属性信息；基于所述接入请求对所述道路终端进行第一次身份认证；响应于所述第一次身份认证通过，向所述道路终端发送随机挑战值和第二次身份认证请求；接收来自所述道路终端针对第二次身份认证请求返回的密文和签名；其中，所述密文基于所述随机挑战值得到，所述签名基于所述密文得到；基于所述密文和所述签名进行第二次身份认证；响应于所述第二次身份认证通过，对所述道路终端的运行环境进行评估以得到评估结果；响应于所述评估结果符合预设要求，允许所述道路终端接入所述道路交通网络。
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公开(公告)号：CN118133328A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410573742.7
申请日：2024-05-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本申请提供的一种去中心化学习方法、系统及相关设备，包括：获取初始参数，对本地区块链模型进行训练，得到梯度更新参数；根据梯度更新参数确定欧几里得范数；对梯度更新参数进行加密得到加密梯度更新参数；获取范数约束，根据范数约束确定零知识证明；获取其他客户端的加密梯度更新参数及零知识证明，对其他客户端的零知识证明进行验证，生成第一验证结果；响应于客户端属于合规客户端集合，确定合规客户端集合中每个客户端对应的加密梯度更新参数，并计算聚合盲因子，对聚合盲因子进行正确性验证，生成第二验证结果；响应于客户端属于更新后的合规客户端集合，进行安全多方计算得到聚合更新参数；根据聚合更新参数对梯度更新参数进行调整。
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公开(公告)号：CN119854037A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510322615.4
申请日：2025-03-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H04L9/40 , H04L67/12 , H04L67/2885 , H04L41/0631 , H04L41/14 , H04L41/16 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本申请提供一种道路交通网络异常检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法应用于云边协同交通网络系统，包括：设备层、边缘计算层和云计算层；所述方法包括：利用设备层采集网络流量数据，并将网络流量数据发送至边缘计算层；利用边缘计算层下载的异常检测模型对网络流量数据进行分类，确定正常流量和异常流量，并将异常流量发送至云计算层；异常检测模型预设于云计算层；利用云计算层预设的深度学习模型识别异常流量的攻击技术，根据攻击技术结合ATT&CK框架确定攻击路径图；利用攻击路径图确定攻击链，根据攻击路径图及攻击链确定攻击目标和攻击源。通过云边协同架构，分层处理网络流量数据的分类和攻击行为识别。
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公开(公告)号：CN118133355A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410546083.8
申请日：2024-05-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本申请提供一种基于身份基同态签名的联邦学习方法及相关设备；该方法包括：用户端：利用用户标识生成身份私钥的第一部分，利用第一哈希函数和用户标识生成身份私钥的第二部分，将第一部分和第二部分组成身份私钥；对本地模型进行训练得到本地模型参数；对本地模型参数加密，并利用身份私钥和标签对加密后的本地模型参数进行签名，将签名和加密的本地模型参数发送至服务器端。服务器端：接收各用户端发来的签名，利用标签和用户标识对各签名进行验证；签名有效则接收加密的本地模型参数并解密；聚合本地模型参数得到聚合参数，对聚合参数进行加密，利用各用户端的签名对加密的聚合参数计算生成同态签名，将加密的聚合参数和同态签名发送至用户端。
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公开(公告)号：CN119961851A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510450757.9
申请日：2025-04-11
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F18/2433 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 本公开提供一种异常检测方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，该方法包括：确定待检测任务的未标注数据，对未标注数据进行局部特征提取，得到至少一个未标注数据特征；通过预先构建的特征匹配模型对至少一个未标注数据特征进行特征匹配，得到至少一个未标注数据特征对应的至少一个近邻特征片段；对至少一个未标注数据特征和至少一个近邻特征片段进行距离计算，得到至少一个未标注数据特征对应的至少一个异常分数；基于至少一个异常分数进行检测，得到异常区域。本公开能够提升对动态数据和未知异常的检测性能，更贴近实际应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119854038A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510322616.9
申请日：2025-03-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本申请提供一种用于认证加密与解密数据的方法及相关设备。该方法包括：获取原始数据包，所述原始数据包是利用XDP技术在链路层捕获的；对所述原始数据包的有效载荷进行加密，以得到第一数据包；生成消息摘要并对所述消息摘要进行签名，以生成消息认证码；将所述消息认证码和所述第一数据包进行封装，以得到第二数据包；对所述第二数据包的真实性进行验证；响应于所述第二数据包验证通过，将所述第二数据包写入解密线程队列进行解密，以得到所述原始数据包。通过上述方法实现了终端与业务系统之间数据传输的认证加密，使得终端与业务系统之间的数据传输更加安全。
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公开(公告)号：CN118114774B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410535818.7
申请日：2024-04-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06N5/04 , G06F40/284 , G06N3/02 , G06F17/16
Abstract: 本公开提供一种大模型推断方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，包括：向客户端发送词嵌入的嵌入矩阵，接收客户端发送的基于待推断词语、第一秘密共享份额和嵌入矩阵得到的第二密文，以得到第二秘密共享份额，将第一神经网络的参数和第二秘密共享份额发送到所述客户端，得到第一关联结果，基于第一关联结果和第一神经网络的参数得到第一待截断信息，通过预先构建的第一扰动信息对第一待截断信息进行截断，以完成第一神经网络中的矩阵乘法，基于矩阵乘法结果进行处理得到第一输出结果，基于第二神经网络对第一输出结果进行处理，得到第二输出结果，并进行转化处理，得到推断结果。本公开传输数据量较小，计算时间较短，因此效率较高。
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公开(公告)号：CN111479032B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202010194956.5
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种彩色图像加密方法、装置和存储介质，方法包括：矩阵提取步骤，提取彩色图像的像素矩阵P；跨平面置乱步骤，将所述像素矩阵输入第一预设模型，置乱所述像素矩阵P中的元素，得到置乱矩阵S；非顺序扩散步骤，将所述置乱矩阵S输入到第二预设模型，改变所述置乱矩阵中的元素值，输出结果矩阵C。本发明充分考虑彩色图像的内在特性，通过跨平面置乱步骤和非顺序扩散步骤快速地同时改变彩色图像三个颜色平面的所有像素位置和像素值，达到很好的加密效果和很高的安全性。
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公开(公告)号：CN111479032A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010194956.5
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种彩色图像加密方法、装置和存储介质，方法包括：矩阵提取步骤，提取彩色图像的像素矩阵P；跨平面置乱步骤，将所述像素矩阵输入第一预设模型，置乱所述像素矩阵P中的元素，得到置乱矩阵S；非顺序扩散步骤，将所述置乱矩阵S输入到第二预设模型，改变所述置乱矩阵中的元素值，输出结果矩阵C。本发明充分考虑彩色图像的内在特性，通过跨平面置乱步骤和非顺序扩散步骤快速地同时改变彩色图像三个颜色平面的所有像素位置和像素值，达到很好的加密效果和很高的安全性。
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公开(公告)号：CN118114676B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410535821.9
申请日：2024-04-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F40/295 , G06F21/60
Abstract: 本公开提供一种命名实体识别方法、系统、设备、存储介质及程序产品，该方法包括：接收模型持有者端发送的模型秘密共享份额和数据持有者端发送的数据秘密共享份额；其中，模型秘密共享份额由基于秘密共享技术对命名实体识别模型进行加密得到，数据秘密共享份额由基于秘密共享技术对待识别数据进行加密得到；在秘密共享域下，基于模型秘密共享份额对数据秘密共享份额进行识别，得到识别结果秘密共享份额；将识别结果秘密共享份额发送到数据持有者端。其中，第三方服务器上处理的是由基于秘密共享技术对命名实体识别模型进行加密得到的模型秘密共享份额和由基于秘密共享技术对待识别数据进行加密得到的数据秘密共享份额，避免了隐私泄露的问题。
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