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公开(公告)号：CN112614545B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202011590499.8
申请日：2020-12-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种支持多属性匿名认证的基因序列安全比对方法及系统，方法先是基因数据库拥有者将基因序列的阈值和访问属性集合发送给证书颁布者，然后根据计算需求设计混淆电路来从中找出查询用户可查询的基因序列，并向查询用户返回这些基因序列所对应的标签；查询用户向证书颁布者发起证书授权请求并与证书颁布者交互，获得属性证书集合后再向基因数据库拥有者发起针对某条基因序列的查询请求；基因数据库拥有者匿名验证查询用户的属性证书，判断查询用户的查询属性集合是否满足获取要求，满足情况下基因数据库拥有者向查询用户返回相应的明文基因序列。本发明可实现数据查询的安全性、隐私性、高效性以及可控性。
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公开(公告)号：CN113627904A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110752401.2
申请日：2021-07-02
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链与概率支付的流媒体平台实现方法，包括以下步骤：S1、平台初始化及账户注册阶段，商家和用户调用智能合约进行注册，商家进行流媒体信息的提交，当用户决定消费时，提交押金以及付款；S2、链下彩票游戏协议阶段，当一次交易完成后，用户和商家在链下执行彩票游戏协议，判断用户是否需要付款，根据判断结果在链下记录双方的金额变化；S3、提交链下资金变化阶段，用户或商家想结束消费时，将最新的双方链下金额记录提交到智能合约上，智能合约根据记录进行退款。本发明方法具有更灵活的收费模式与更有效的激励用户参与机制，并且去中心化能避免中心化管理方式所带来的问题。
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公开(公告)号：CN119940478A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510007584.3
申请日：2025-01-03
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自引导进化策略的通信优化联邦学习方法，属于隐私计算技术领域，包括：用户使用前几轮的全局模型梯度向量从实数空间中划分为主空间及其正交补空间，并分别在其中抽取伪随机评估向量；通过将高维的模型梯度向量转化为多个伪随机评估向量的适应度值并发送给服务器；服务器聚合本地适应度值并使用评估向量计算得到全局梯度向量，同时将全局适应度值发送给用户，用户和服务器基于所述全局适应度值和所述伪随机评估向量计算得到本轮的全局梯度向量，并更新全局模型。本发明不仅能够显著减少通信开销，还能通过自适应地利用历史估计梯度来提高搜索方向的有效性，从而加速收敛并提高模型性能。
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公开(公告)号：CN117955752B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410356612.8
申请日：2024-03-27
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明涉及数据安全技术领域，提出一种计算可控的数据隐私保护方法、系统及存储介质，其中，本发明结合加密算法、秘密分享技术和可信执行环境，实现了计算可控的隐私计算和结果发布；基于解密服务器的可信执行环境来实现对指定计算策略和用户访问策略下的结果密文的解密，能够有效保护计算策略和用户访问策略的隐私，确保只有密文解密方知道某一被解密的结果密文对应的计算策略和用户访问策略；利用秘密分享技术对解密私钥进行多份解密密钥份额的划分，从而抵御一定数量数据授权方合谋情况下也不能获取关于数据、计算结果、计算策略和访问策略的隐私，对各方数据隐私、计算策略和访问策略进行同时保护。
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公开(公告)号：CN116015630B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202211569337.5
申请日：2022-12-08
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本申请公开了一种轻量级可去重的密文完整性审计方法及系统，方法包括：选择用户密钥和审计私钥，基于审计私钥得到审计公钥；计算去重密钥，基于去重密钥对原文件进行加密，得到密态文件数据，基于用户密钥对去重密钥进行加密，得到密态去重密钥，将密态文件数据和密态去重密钥上传至服务器；判断服务器中是否存在密态文件数据，若不存在，进行操作得到块标签、辅助变量和审计材料并上传至存储服务器，若存在，进行操作得到用户标签转化辅助材料和审计材料并上传至存储服务器；发送审计目标文件名和总数据块至存储服务器，存储服务器基于审计目标文件名、总数据块和密态文件数据生成完整性证明，基于审计公钥和审计材料对完整性证明进行检验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111243698A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010034607.7
申请日：2020-01-14
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种数据安全共享方法、存储介质和计算设备，方法包括先确定多个用户集合和用户集合中的参与机构的学习目标和训练条件；然后将每个服务器的参数分成当前参数秘密份额并发送给参与机构；参与机构重构当前参数秘密份额和进行协作深度学习训练，将得到的更新的参数分成更新参数秘密份额并发送给服务器；服务器根据更新参数秘密份额验证参数是否合法，是则将更新参数秘密份额加入到服务器当前拥有的参数秘密份额中；当所有参与机构均达到学习目标后，再将每个服务器的最新参数分成最新参数秘密份额，然后发送给参与机构，以此完成数据安全共享。本发明能够在保护隐私的同时保证参数安全，实现不同参与机构之间的数据安全共享。
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公开(公告)号：CN117579272A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311873236.1
申请日：2023-12-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开一种跨机构的金融隐私数据共享方法和装置、存储介质，在不公开任何机构所持客户名单和隐私数据的前提下，计算出参与机构之间的共同客户群体，并实现了隐私数据的安全共享，为解决单个机构在数据量上的匮乏提供了全新的解决方案，针对共同客户的分析也提高了计算的准确性和可信度；同时基于密文的进行隐私计算，在保护客户个人隐私数据的同时，实现了客户群体分析以及制定更精准的保险产品策略，具有较高的安全和隐私保护性。
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公开(公告)号：CN115964680B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202211603862.4
申请日：2022-12-13
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双认证阻止签名和区块链的版权保护方法，包括：获取版权买卖双方以及第三方权威机构的公私钥对；所述版权买卖双方包括版权申请者与版权持有者；基于所述公私钥对，所述版权申请者向第三方权威机构进行版权注册，获取版权注册信息；基于所述版权注册信息，所述版权申请者通过区块链与所述版权持有者进行交易，并通过提前部署的智能合约对所述版权持有者进行违法行为的约束；监督节点基于预定策略对本次版权交易进行保护。本发明将双认证阻止签名算法和区块链技术相结合，改进了传统方法中存在的与第三方权威机构沟通成本大和无法做到事前安全防御的问题，减少了与第三方权威机构的沟通成本，同时实现了事前安全防御。
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公开(公告)号：CN112416948B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202011473367.7
申请日：2020-12-15
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/22 , G16B20/20 , G06F16/242 , G06F21/62 , G06F16/23
Abstract: 本发明公开了一种可验证的基因数据外包查询方法及系统，包括基因数据拥有者先将其持有的基因变异数据集进行排序，并在本地计算基因变异数据集的验证值和加密基因变异数据，将加密数据和验证值上传至云服务器；云服务器计算基因变异数据集的验证值；接着查询用户向云服务器的基因变异数据集发起查询，查询某染色体上的变异是否存在于基因数据拥有者的基因变异数据集中；云服务器根据查询用户的查询需求进行搜索，然后将查询结果以及对应的验证值发送给查询用户；查询用户判断云服务器返回的验证值是否与查询用户保存在本地的验证值相等，相等则代表验证通过，查询结果正确；否则验证失败，重新查询。本发明可以高效安全地实现基因数据外包查询。
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公开(公告)号：CN112865949A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110075675.2
申请日：2021-01-20
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种高效抗远程服务攻击的外包数据存储与访问方法，包括数据拥有者将数据采用预设加法同态加密方案加密，并外包存储在远程服务器；数据拥有者产生访问向量，对访问向量进行加密，发送给远程服务器；远程服务器根据加密后的访问向量，对外包数据进行操作，将操作结果返回给数据拥有者；数据拥有者对操作结果进行解密，获取正确的数据。本发明可以有效地防止恶意的远程服务器获取外包数据的内容，并且隐藏数据的访问模式。与现有技术相比，本发明一是极大地减少了通讯量和数据拥有者的计算量；二是具有较高的安全和隐私保护性，可以抵抗恶意的远程服务器的攻击，并在保护数据内容的同时，保护数据拥有者访问数据时产生的访问模式。
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