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公开(公告)号：CN111526002B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202010578978.1
申请日：2020-06-23
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于格的多身份的全同态加密方法，包括如下步骤：系统初始化；提取用户密钥：利用全秩函数将第一用户身份与第二用户身份映射为一个可逆矩阵，再经过向量运算生成第一用户身份对应的第一私钥、第二用户身份对应的第二私钥；生成密文：获取第一用户身份的加密选择，选取要加密的明文消息，加密得到第一密文；解密单身份：对于第一用户身份，通过第一私钥进行解密，得到明文消息；转换身份：通过身份转换算法，将第一用户身份的第一密文转换为第二用户身份对应的第二密文；全同态评估：将身份转换之后的密文进行全同态运算后解密。本发明将单一身份的密文的加解密转换为可以对多个身份密文的加解密，并且能够实现正确的全同态运算。
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公开(公告)号：CN111885544B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202010684752.X
申请日：2020-07-16
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种车联网中兼顾信任管理和隐私保护的紧急消息散播方法及系统，该方法包括可信机构和路侧单元初始化、车辆注册、声望证书请求、紧急消息散播、声望反馈集合报告、声望信息更新和车辆撤销等步骤。所提方法采用基于布隆过滤器的隐私保护集合求交技术，兼顾了精确的信任管理和强的隐私保护；提供非交互式的散播方法，加快了紧急消息散播和信任评估的速度；支持假名、临时公钥和临时私钥在不同的时间槽的重复利用，其长度能够更短，并节省存储空间和网络带宽；性能不随车辆数量而增长，能够更好地适应于大范围的车联网。
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公开(公告)号：CN114501427A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111675395.1
申请日：2021-12-31
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W12/02 , H04W12/03 , H04W12/00 , H04W12/069 , H04W12/10 , H04W12/0431 , H04W12/63 , H04W4/40 , H04W4/44 , H04L9/32
Abstract: 本发明公开了一种基于隐私保护的出行乘车匹配方法，包括以下步骤：S1、TA初始化并为注册实体分配公钥、私钥、声誉证书以及假名身份；S2、乘客选择个性化旅行偏好需求并注入布隆过滤器，加密出行乘车请求并为出行乘车请求计算信息签名，RSU对乘客的声誉证书和信息签名的有效性进行验证，验证通过后广播信息给附近的车辆；S3、车辆将偏好属性集合注入布隆过滤器，加密出行乘车响应，并为出行乘车响应计算信息签名；S4、判断车辆是否满足乘客的个性化需求，将车辆和乘客进行出行乘车匹配。本发明方法基于布隆过滤器和隐私集合交集技术，并将其应用到出行乘车匹配中，保护了出行乘客的隐私，降低了计算开销和通信开销，提高了乘客的出行乘车体验。
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公开(公告)号：CN114429080A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202111670548.3
申请日：2021-12-31
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , H04W4/40 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种车联网群智感知中提高数据可用性的激励方法，包括以下步骤：S1、TA初始化以及其他实体的初始化；S2、服务消费者根据需要感知任务的具体要求发送请求消息至服务提供者，服务提供者反馈服务信息后，服务消费者选择服务并发送需求消息；S3、服务提供者向数据收集者发布任务，由数据收集者负责收集；S4、服务提供者对收集的数据进行处理，并进行反馈；S5、TA根据声望反馈更新车辆声望信息，服务提供者根据数据收集量对策略进行更新。本发明方法基于斯塔克尔伯格博弈模型、Lloyd’s聚类算法和声望管理机制，在平衡参与者之间竞争关系的同时，根据优先级顺序处理数据，以提高数据收集量和激励参与者诚实提供数据以获得更多可用数据。
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公开(公告)号：CN112911545A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110122978.5
申请日：2021-01-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种SAGIVNs中兼顾信任管理和隐私保护的紧急消息散播方法及系统，方法包括以下步骤：系统初始化，可信机构TA初始化以及系统中其他实体的初始化；车辆注册；声望证书请求，车辆向TA请求新的声望证书、临时私钥以及秘密门限等级集合等；紧急消息散播，当某一车辆感知到紧急事件发生时，通过V2V方式向其他车辆散播紧急消息；声望反馈报告，当其他车辆驶入紧急事件发生的预设范围内时通过车载传感器感知紧急事件实际状态，判断紧急消息的正确性；声望信息更新，TA根据声望反馈更新车辆的声望信息。本发明方法基于0‑1编码和FNV哈希算法，能够兼顾信任管理和隐私保护，支持假名、临时公钥和临时私钥在不同时间区间的复用，容错性和适应性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111093189A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911241257.5
申请日：2019-12-06
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种车联网中基于信任级联的紧急消息散播方法和系统，该系统包含权威机构、路侧单元和车辆：权威机构负责为车辆提供注册、撤销服务，并存储、更新车辆的信任信息；路侧单元为车辆和权威机构提供通信接口；车载单元安装于车辆上并能够与邻近的路侧单元和其他车辆进行通信；当紧急事件发生时，紧急消息能够以信任级联的方式在附近的车辆间散播，其中面向实体的信任值(可通过信任证书评估和更新，并包含在信任证书中)被作为重要权重；该方法和系统将面向实体的信任值高效地应用到面向数据的信任评估中，与现有消息散播方式相比，本发明的评估结果更加准确，并具有良好的激励机制、错误容忍性、兼容性和健壮性。
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公开(公告)号：CN112911545B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202110122978.5
申请日：2021-01-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种SAGIVNs中兼顾信任管理和隐私保护的紧急消息散播方法及系统，方法包括以下步骤：系统初始化，可信机构TA初始化以及系统中其他实体的初始化；车辆注册；声望证书请求，车辆向TA请求新的声望证书、临时私钥以及秘密门限等级集合等；紧急消息散播，当某一车辆感知到紧急事件发生时，通过V2V方式向其他车辆散播紧急消息；声望反馈报告，当其他车辆驶入紧急事件发生的预设范围内时通过车载传感器感知紧急事件实际状态，判断紧急消息的正确性；声望信息更新，TA根据声望反馈更新车辆的声望信息。本发明方法基于0‑1编码和FNV哈希算法，能够兼顾信任管理和隐私保护，支持假名、临时公钥和临时私钥在不同时间区间的复用，容错性和适应性强。
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公开(公告)号：CN114429080B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111670548.3
申请日：2021-12-31
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/23 , H04W4/40 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种车联网群智感知中提高数据可用性的激励方法，包括以下步骤：S1、TA初始化以及其他实体的初始化；S2、服务消费者根据需要感知任务的具体要求发送请求消息至服务提供者，服务提供者反馈服务信息后，服务消费者选择服务并发送需求消息；S3、服务提供者向数据收集者发布任务，由数据收集者负责收集；S4、服务提供者对收集的数据进行处理，并进行反馈；S5、TA根据声望反馈更新车辆声望信息，服务提供者根据数据收集量对策略进行更新。本发明方法基于斯塔克尔伯格博弈模型、Lloyd’s聚类算法和声望管理机制，在平衡参与者之间竞争关系的同时，根据优先级顺序处理数据，以提高数据收集量和激励参与者诚实提供数据以获得更多可用数据。
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公开(公告)号：CN114501427B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202111675395.1
申请日：2021-12-31
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W12/02 , H04W12/03 , H04W12/00 , H04W12/069 , H04W12/10 , H04W12/0431 , H04W12/63 , H04W4/40 , H04W4/44 , H04L9/32
Abstract: 本发明公开了一种基于隐私保护的出行乘车匹配方法，包括以下步骤：S1、TA初始化并为注册实体分配公钥、私钥、声誉证书以及假名身份；S2、乘客选择个性化旅行偏好需求并注入布隆过滤器，加密出行乘车请求并为出行乘车请求计算信息签名，RSU对乘客的声誉证书和信息签名的有效性进行验证，验证通过后广播信息给附近的车辆；S3、车辆将偏好属性集合注入布隆过滤器，加密出行乘车响应，并为出行乘车响应计算信息签名；S4、判断车辆是否满足乘客的个性化需求，将车辆和乘客进行出行乘车匹配。本发明方法基于布隆过滤器和隐私集合交集技术，并将其应用到出行乘车匹配中，保护了出行乘客的隐私，降低了计算开销和通信开销，提高了乘客的出行乘车体验。
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公开(公告)号：CN113115317A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110243879.2
申请日：2021-03-05
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种车联网中车辆信任评分的隐私保护方法，包括以下步骤：TA生成车辆假名以及安装可信平台模块，TA发布密钥；评分者车辆为受信者车辆生成信任证明，计算信任证明对应的加权评估值；受信者车辆收到评分者车辆为自身生成的信任证明后，将信任证明输入可信平台模块，使用密钥解密后对评分值进行判断；当受信者车辆尝试与施信者车辆进行交互时，受信者提供信任证明；施信者车辆导出信任证明对应的加权评估值，考虑时间衰减权重，施信者车辆根据平均加权分数决定是否与受信者车辆进行交互。本发明在车辆上安装TPM，能够很好地兼顾信任管理和隐私保护，并且从多方面进行评级，保证了评分的真实性。
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