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公开(公告)号：CN114828006B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202210343556.5
申请日：2022-03-31
Applicant: 广东省农村信用社联合社 , 北京邮电大学
IPC: H04W12/069 , H04W12/03 , H04W12/02 , H04W12/0431 , H04W4/029 , H04L67/104
Abstract: 本发明提供一种用户位置信息共享方法及系统，包括：向证书签发机构发送位置信息请求，接收所述证书签发机构验证所述位置信息请求后发送的临时会话密钥；利用所述临时会话密钥对基于混沌算法输出的匿名区域进行加密，得到加密位置信息，向接收用户发送所述加密位置信息；待所述接收用户通过所述证书签发机构和位置服务提供商对所述加密位置信息进行验证和解密后，所述接收用户获取共享位置信息。本发明通过在用户位置数据的匿名化中引入混沌，实现移动社交网络中的P2P位置共享，减少了通信开销，降低了系统架构成本，兼顾了位置匿名及位置共享方案中数据的可用性以及系统的高效性。
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公开(公告)号：CN114827989B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202210345290.8
申请日：2022-03-31
Applicant: 广东省农村信用社联合社 , 北京邮电大学
IPC: H04W12/02 , H04W12/069 , H04W12/122 , H04W4/029
Abstract: 本发明提供一种用户位置信息保护方法及系统，包括：待用户获取认证信息，接收所述用户发送的第一查询请求；响应所述第一查询请求，利用区域自适应匿名算法确定匿名区域，向位置服务提供商发送根据所述匿名区域生成的加密查询请求；接收所述位置服务提供商依据证书签发机构认证通过所获取的加密位置兴趣点信息，将所述加密位置兴趣点信息转发至所述用户，以供所述用户对所述加密位置兴趣点信息，获取目标位置信息。本发明通过对用户个人数据和位置数据进行解耦，在抵御推断攻击时提高了安全性，降低了通信开销和用户终端的计算开销，且有效实现用户位置隐私和服务质量之间的平衡。
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公开(公告)号：CN114828006A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210343556.5
申请日：2022-03-31
Applicant: 广东省农村信用社联合社 , 北京邮电大学
IPC: H04W12/069 , H04W12/03 , H04W12/02 , H04W12/0431 , H04W4/029 , H04L67/104
Abstract: 本发明提供一种用户位置信息共享方法及系统，包括：向证书签发机构发送位置信息请求，接收所述证书签发机构验证所述位置信息请求后发送的临时会话密钥；利用所述临时会话密钥对基于混沌算法输出的匿名区域进行加密，得到加密位置信息，向接收用户发送所述加密位置信息；待所述接收用户通过所述证书签发机构和位置服务提供商对所述加密位置信息进行验证和解密后，所述接收用户获取共享位置信息。本发明通过在用户位置数据的匿名化中引入混沌，实现移动社交网络中的P2P位置共享，减少了通信开销，降低了系统架构成本，兼顾了位置匿名及位置共享方案中数据的可用性以及系统的高效性。
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公开(公告)号：CN115481441A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211168249.4
申请日：2022-09-23
Applicant: 广东省农村信用社联合社 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种面向联邦学习的差分隐私保护方法及装置，该方法包括：获取参与当前轮学习的各个客户端上传的模型权重差；根据当前轮学习对应的裁剪参数，对所述各个客户端上传的模型权重差分别执行裁剪操作；对执行裁剪操作后的各个模型权重差进行聚合，并根据当前轮学习对应的高斯噪声分布对聚合后的模型权重差进行加噪处理，完成当前轮学习的模型更新；其中，当前轮学习对应的高斯噪声分布根据当前轮学习对应的噪声尺度和当前轮学习对应的裁剪参数确定，各轮次学习对应的噪声尺度随学习轮次的增加逐渐减小。能够使所加噪声贴合当前客户端上传的模型权重信息特点，从而获得更高的模型精度，并有效减少差分隐私保护中的隐私预算。
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公开(公告)号：CN114827989A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210345290.8
申请日：2022-03-31
Applicant: 广东省农村信用社联合社 , 北京邮电大学
IPC: H04W12/02 , H04W12/069 , H04W12/122 , H04W4/029
Abstract: 本发明提供一种用户位置信息保护方法及系统，包括：待用户获取认证信息，接收所述用户发送的第一查询请求；响应所述第一查询请求，利用区域自适应匿名算法确定匿名区域，向位置服务提供商发送根据所述匿名区域生成的加密查询请求；接收所述位置服务提供商依据证书签发机构认证通过所获取的加密位置兴趣点信息，将所述加密位置兴趣点信息转发至所述用户，以供所述用户对所述加密位置兴趣点信息，获取目标位置信息。本发明通过对用户个人数据和位置数据进行解耦，在抵御推断攻击时提高了安全性，降低了通信开销和用户终端的计算开销，且有效实现用户位置隐私和服务质量之间的平衡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116595094A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310537880.5
申请日：2023-05-12
Applicant: 广东省农村信用社联合社 , 北京邮电大学
IPC: G06F16/27 , G06N20/00 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于区块链的联邦学习激励方法、装置、设备和存储介质，涉及机器学习技术领域。其中方法包括：获取联邦学习参与方设备发送的第一模型参数，所述联邦学习参与方设备与所述区块生成节点关联，所述第一模型参数为所述联邦学习参与方设备迭代更新后的模型参数；基于所述第一模型参数，确定所述联邦学习参与方设备的训练贡献度；基于所述训练贡献度确定激励方案，以供所述主链基于所述主链的智能合约和所述激励方案对所述联邦学习参与方设备进行激励。本发明提高了联邦学习激励的可靠性以及激励资金的安全性。
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公开(公告)号：CN120011237A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510157047.7
申请日：2025-02-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F11/3668 , G06F11/3604
Abstract: 本发明属于软件测试领域，具体涉及一种基于依赖关系图的测试用例生成方法及系统，包括：构建一种自适应依赖关系图模型OPG＝(V,E,μ)；采用OPG遍历算法和逆序生成算法生成测试子图；采取多种生成策略结合的方法在测试过程中实时生成测试参数。利用本发明中构建的依赖关系图模型能更好的反映操作间的依赖关系，从操作与参数两个方面提升生成的测试用例的质量，基于良好的反馈机制，能够减少错误参数的数量，进一步减少生成测试用例的数量，避免测试用例规模过大的问题；同时生成测试子图作为测试用例，反映操作间更复杂的逻辑关系，能够提升测试用例的有效性，进而提升对测试目标的覆盖率。
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公开(公告)号：CN114944911B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210570594.4
申请日：2022-05-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于并行压缩感知和秘密共享的图像加密方法，首先利用性能良好的测量矩阵作为密钥对图像进行并行压缩，不仅实现了加密，而且减少了图像的大小，具有更低的存储和计算复杂度。其次对于非方阵图像引入分块Arnold变换加密，使图像显得杂乱无章，从而实现对并行压缩后的图像加密。然后，为了进一步提高系统的可靠性和保密性，防止秘密过于集中，利用(k,n)‑门限秘密共享技术对分块Arnold变换后的秘密图像进行处理，不仅实现了秘密图像的加密，而且分散了风险，容忍了入侵。最后，利用Zigzag混淆对由秘密共享技术生成的影子图像进行处理，干扰元素在影子图像中的位置，实现影子图像加密。
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公开(公告)号：CN119832917A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510154870.2
申请日：2025-02-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G10L17/04 , G10L17/18 , G10L25/51 , G10L25/30 , G06F18/241 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/0985 , G06N3/084
Abstract: 一种声纹识别与语音欺骗检测的集成方法，属于声纹识别领域，包括：将注册语音和测试语音同时输入到声纹识别子系统，测试语音输入到语音欺骗检测子系统，由声纹识别子系统输出注册语音声纹嵌入和测试语音声纹嵌入，语音欺骗检测子系统输出测试语音欺骗嵌入；将嵌入输入到基于交叉注意力机制的后端融合分类器，在嵌入之间使用交叉注意力机制进行融合以模拟全局特征交互，捕获两种任务的互补信息；经过基于模型无关元学习的集成模型分类后输出分类结果。本发明结合交叉注意力融合机制和模型无关元学习技术使模型能根据语音中的声纹信息判断说话人身份，抵御语音合成等恶意攻击，使模型能快速且灵活地适应任务场景，提升模型适应性与泛化能力。
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公开(公告)号：CN118747541A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410805661.5
申请日：2024-06-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种区块链驱动的智能电网联邦学习方法，属于智能电网领域，包括：描述智能电网系统；建立智能电网中联邦学习的优化目标；建立智能电网中数据的差异性度量方案；建立基于改进的MMD相似性度量的自适应聚合因子；节点认证与模型上链。本发明通过联邦学习使智能电网中的各个参与方可在本地设备上进行模型训练，打破了参与方间的数据孤岛，降低参与方本地数据泄露的风险；通过改进联邦学习算法引入MMD权重因子来提高模型的泛化能力和预测准确度；将区块链技术与联邦学习相结合，防止恶意节点攻击和干扰，并将联邦学习产生的本地模型及全局模型储存在区块链中，实现模型的溯源和防篡改，增强了系统透明度和可信度及数据可信度和模型安全性。
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