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公开(公告)号：CN114500043B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210086936.5
申请日：2022-01-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 江苏海洋大学
Abstract: 本发明公开了基于同源性分析的物联网固件漏洞检测方法，包括：建立函数漏洞库；提取待检测固件的可执行文件集合以及对应的指令架构，将在函数漏洞库中存在同名同架构的可执行文件作为待检测可执行文件；对待检测可执行文件进行反汇编，获取待检测可执行文件的函数集合，将在函数漏洞库中存在同名的函数作为待检测函数；对待检测函数的二进制文件进行反汇编，提取待检测函数的汇编代码，形成待检测函数指令集合，计算待检测函数指令集合与漏洞函数的指令集合的相似度。本发明还提供了基于同源性分析的物联网固件漏洞检测系统。本发明能够更加高效、精确地检测固件中存在的同源性漏洞。
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公开(公告)号：CN114500043A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210086936.5
申请日：2022-01-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 江苏海洋大学
Abstract: 本发明公开了基于同源性分析的物联网固件漏洞检测方法，包括：建立函数漏洞库；提取待检测固件的可执行文件集合以及对应的指令架构，将在函数漏洞库中存在同名同架构的可执行文件作为待检测可执行文件；对待检测可执行文件进行反汇编，获取待检测可执行文件的函数集合，将在函数漏洞库中存在同名的函数作为待检测函数；对待检测函数的二进制文件进行反汇编，提取待检测函数的汇编代码，形成待检测函数指令集合，计算待检测函数指令集合与漏洞函数的指令集合的相似度。本发明还提供了基于同源性分析的物联网固件漏洞检测系统。本发明能够更加高效、精确地检测固件中存在的同源性漏洞。
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公开(公告)号：CN119646885B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510173637.9
申请日：2025-02-18
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F21/62 , G06N3/098 , G06N3/0985
Abstract: 本发明属于联邦学习的技术领域，更具体地，涉及一种基于模型分层优化的保隐私个性化联邦学习方法。所述方法包括每个客户端获取服务器端的全局模型，使用自端的训练数据集更新本地模型，然后对本地模型进行分层优化，确定每一个客户端待上传的部分模型参数；对每个客户端待上传的部分模型参数进行裁剪，并引入差分隐私噪声，然后发送至服务器端；服务器端按照每个客户端数据量的大小为各个客户端分配权重，然后将各个客户端上传的模型参数进行聚合得到新的全局模型并发送至各个客户端；重复S1~S3至达到设置的训练轮次或收敛。本发明解决了在保障用户隐私的同时提高联邦学习中异构性带来的模型性能影响和通信效率的问题。
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公开(公告)号：CN119719387A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411893504.0
申请日：2024-12-20
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 潍柴动力股份有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/951 , G06F40/289 , G06F40/284 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06F21/56
Abstract: 本发明属于信息检索安全的技术领域，更具体地，涉及一种面向威胁情报处理的知识图谱构建方法、系统及计算机可读存储介质。所述方法包括收集结构化数据、半结构化数据和非结构化数据并分别处理；对所述待分析的威胁情报文本数据进行实体关系抽取，得到目标实体关系识别结果；最后进行知识图谱的构建。本发明解决了威胁情报的来源通常具有多源异构的特性，这种多样性导致了数据整合和分析的复杂性，对构建高质量知识图谱构成影响等问题。
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公开(公告)号：CN119646885A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510173637.9
申请日：2025-02-18
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F21/62 , G06N3/098 , G06N3/0985
Abstract: 本发明属于联邦学习的技术领域，更具体地，涉及一种基于模型分层优化的保隐私个性化联邦学习方法。所述方法包括每个客户端获取服务器端的全局模型，使用自端的训练数据集更新本地模型，然后对本地模型进行分层优化，确定每一个客户端待上传的部分模型参数；对每个客户端待上传的部分模型参数进行裁剪，并引入差分隐私噪声，然后发送至服务器端；服务器端按照每个客户端数据量的大小为各个客户端分配权重，然后将各个客户端上传的模型参数进行聚合得到新的全局模型并发送至各个客户端；重复S1~S3至达到设置的训练轮次或收敛。本发明解决了在保障用户隐私的同时提高联邦学习中异构性带来的模型性能影响和通信效率的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118886003A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411355197.0
申请日：2024-09-27
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F21/55 , G06N3/0442 , G06N3/092 , G06Q50/06 , G06N7/01
Abstract: 本发明属于电子数字数据处理的技术领域，更具体地，涉及面向智能电网隐蔽性攻击的时序预测强化学习检测方法。所述方法包括以下步骤：首先，对智能电网进行建模，获得仪器测量数据，并对数据进行预处理；其次，将预处理后的数据作为长短期记忆网络的输入，对智能电网进行状态估计；然后，将智能电网中的攻击检测问题建模为部分可观测马尔可夫决策问题；最后，利用强化学习方法解决部分可观测马尔可夫决策问题，实现智能电网隐蔽性攻击检测。本发明可以以较低的延迟和误检率来检测智能电网中的隐蔽攻击。
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公开(公告)号：CN118643055B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411102971.7
申请日：2024-08-13
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F16/242 , G06F21/62
Abstract: 本发明属于数据安全技术领域，具体涉及一种多属性成本约束下的隐私保护动态空间关键字查询方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：数据拥有者利用密钥加密空间对象以及构建安全树索引并上传至云服务器；用户向服务代理发送包含更新信息的请求，服务代理利用密钥加密更新信息生成更新陷门和更新空间对象的加密结果，用以更新安全树索引和加密空间对象；用户向服务代理发送包含搜索信息的请求，服务代理基于密钥和搜索信息生成搜索陷门，用以在安全树索引中搜索目标空间对象并计算其综合属性成本指数，以得到有序的#imgabs0#密文集合，对该#imgabs1#密文集合解密得到结果集，最后根据结果集找到相应密文信息并返回给用户进行解密。
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公开(公告)号：CN118468041A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410924362.3
申请日：2024-07-11
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F18/214 , G06F18/2135 , G06N3/094 , G06N3/098
Abstract: 本发明属于联邦学习数据安全的技术领域，更具体地，涉及基于生成对抗网络的联邦学习拜占庭节点检测方法、装置及计算机可读存储介质。包括客户端与服务器完成数据集的分配以及对客户端和服务器的模型进行初始化；客户端根据全局模型参数更新本地模型参数并进行训练，训练完成后，将更新后的本地模型参数发送至服务器；服务器进行拜占庭节点检测并排除掉拜占庭节点对应的本地模型参数后，对剩余的客户端本地模型参数进行聚合，得到新的全局模型参数，并下发至客户端；重复上述步骤至训练轮次阈值，得到优化的全局联邦学习模型参数。本发明解决了拜占庭攻击者可以通过对本地参数进行修改并发送给聚合服务器，以使得全局模型性能失稳的问题。
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公开(公告)号：CN117932125A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410331043.1
申请日：2024-03-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F16/903 , G06F21/62 , G06F21/60 , G06F16/901
Abstract: 本发明属于数据安全的技术领域，更具体地，涉及一种支持隐私保护的可验证空间关键字查询方法及装置。该方法包括：数据拥有者端加密其空间数据集，构建密文索引，并将空间数据集和密文索引上传云服务器端；查询用户端根据数据拥有者端提供的密钥信息和辅助参数生成搜索令牌并提交云服务器端；云服务器端根据搜索令牌检索密文索引，并向查询用户端返回相应的空间对象密文信息和验证信息；查询用户端基于密钥信息、辅助验证信息、空间对象密文信息和验证信息，先进行本地验证，再对验证通过的空间对象密文信息进行解密。本发明用于在用户给定的空间范围内返回其所期望的空间数据对象，在保证安全性的同时实现高效搜索，并支持对结果的验证。
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公开(公告)号：CN117349894B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311629347.8
申请日：2023-12-01
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06F21/33 , G06N5/022 , G06N5/02 , G06F16/36 , G06F16/901 , G06F16/903 , H04L9/40 , H04L9/00 , H04L9/06 , H04L9/08
Abstract: 本发明属于保密通信的技术领域，更具体地，涉及一种基于填充字典加密的图结构最短路径查询方法。所述方法包括数据拥有者构造填充字典结构的密文图；数据拥有者向有查询需求的用户通过安全信道发送授权令牌；生成查询令牌,用户将查询令牌发送至云服务器端；云服务器在接收到密文图和查询令牌之后，进行最短距离查询；获取明文查询结果。本发明解决了现有技术中用户的数据存储在第三方服务器上，可能会面临数据泄露和安全漏洞的风险以及查询效率较低的问题。(56)对比文件于莹莹.图数据精确最短距离的隐私保护外包计算方案《.计算机工程》.2023,第49卷(第9期),第158-171页.Xin Wang 等.App-Net: A Hybrid NeuralNetwork for Encrypted Mobile TrafficClassification《.IEEE INFOCOM 2020 - IEEEConference on Computer CommunicationsWorkshops (INFOCOM WKSHPS)》.2020,第424-429页.Meng Li 等.Graph Encryption forShortest Path Queries with k UnsortedNodes《.2022 IEEE International Conferenceon Trust, Security and Privacy inComputing and Communications (TrustCom)》.2022,第89-96页.
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