隐私保护机器学习
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109416721A

    公开(公告)日:2019-03-01

    申请号:CN201780039382.0

    申请日:2017-06-15

    Abstract: 描述了一种多方隐私保护机器学习系统,其具有包括至少一个受保护的存储器区域的可信执行环境。在系统处的代码加载器将从多方中的至少一方接收的机器学习代码加载到受保护的存储器区域中。数据上传器将从多方中的至少一方接收的机密数据上传到受保护的存储器区域。可信执行环境使用至少一个数据不经意程序来执行机器学习代码以处理机密数据并且将结果返回给多方中的至少一方,其中数据不经意程序是其中任何的存储器访问的模式、磁盘访问的模式和网络访问的模式使得无法从模式预测机密数据的过程。

    传输层安全计算机设备和方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119948808A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202380068146.7

    申请日:2023-09-02

    Abstract: 计算机设备实例化具有对处理器的可信执行环境(TEE)的访问权限的第一传输层安全(TLS)端点;在该TEE中生成绑定到第一TLS端点的端点专用公钥‑私钥对;生成证明数据,该证明数据验证端点专用公钥‑私钥对是在TEE中生成并且被绑定到第一TLS端点;以及使用被安全地嵌入到处理器中的TEE私钥在TEE中签署证明数据。该设备使用端点专用公钥‑私钥对中的端点专用私钥生成TEE签名;以及向第一TLS端点和第二TLS端点之间的TLS握手消息交换内的第二TLS端点指示证明数据、端点专用公共公钥‑私钥对中的端点专用公钥以及TEE签名。

    隐私保护机器学习
    4.
    发明授权

    公开(公告)号:CN109416721B

    公开(公告)日:2022-09-09

    申请号:CN201780039382.0

    申请日:2017-06-15

    Abstract: 描述了一种多方隐私保护机器学习系统,其具有包括至少一个受保护的存储器区域的可信执行环境。在系统处的代码加载器将从多方中的至少一方接收的机器学习代码加载到受保护的存储器区域中。数据上传器将从多方中的至少一方接收的机密数据上传到受保护的存储器区域。可信执行环境使用至少一个数据不经意程序来执行机器学习代码以处理机密数据并且将结果返回给多方中的至少一方,其中数据不经意程序是其中任何的存储器访问的模式、磁盘访问的模式和网络访问的模式使得无法从模式预测机密数据的过程。

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