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公开(公告)号：CN111125736A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911353298.3
申请日：2019-12-25
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于隐私保护交集计算协议的致病基因检测方法，首先采用布隆过滤器过滤掉不存在于服务器和客户端两方所持有集合的交集中的元素；然后通过简单哈希映射将服务器的元素映射到哈希桶，通过布谷鸟哈希映射将客户端的元素映射到二维哈希表；接着对每个桶中的元素执行N选一ROT扩展协议，将服务器生成的加密序列发送给客户端，将客户端的输出与服务器的加密序列进行交集计算，将经过过滤和哈希映射的客户端集合与计算结果进行比对，最终得出两方的交集元素且不泄露任意方除交集之外的信息。本发明能够保证基因检测的安全性，减少运行时间和通信开销。
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公开(公告)号：CN111800786B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202010507605.5
申请日：2020-06-05
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于k匿名的轨迹隐私保护方法，包括步骤：用户设备向LBS服务器申请进行注册，LBS服务器将位置缓存发送给用户设备；根据用户自身位置从位置缓存数据库中选择出多个用于对用户的真实位置进行混淆的数据，形成一个位置泛化区域；使用曼哈顿距离计算出多个假目的地；根据用户位置以及用户真实目的地、假目的地，生成包含多路径的查询集合；将查询集合发送到匿名服务器；匿名服务器将查询集合匿名转发给LBS服务器；LBS服务器根据用户的查询请求，将每个请求对应的路线均发送给用户，由用户筛选出自己需要的路线。本发明能够有效保护用户的轨迹隐私，提高用户的使用体验，降低通信开销，提供定制化的隐私保护体验。
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公开(公告)号：CN111726225B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202010522365.6
申请日：2020-06-10
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/08 , H04L67/56 , H04L67/1097 , H04L67/01 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于秘密共享的外包隐私保护交集计算方法，包括步骤：多方数据库提供者将其各自持有的数据集按秘密共享的方式上传至两个代理中心服务器；客户端向两个代理中心服务器发起数据集交集计算请求；两个代理中心服务器分别在本地进行预运算操作；两个代理中心服务器运行安全多方计算中的GMW协议，并将计算结果发送给客户端；客户端获得两个代理中心服务器的计算结果，并根据结果判断所请求数据集是否存在于数据提供者的数据集中。本发明可在保证数据机密性的前提下，高效地完成多方数据集间的交集计算，且具有较高的实用性和可扩展性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111726225A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010522365.6
申请日：2020-06-10
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于秘密共享的外包隐私保护交集计算方法，包括步骤：多方数据库提供者将其各自持有的数据集按秘密共享的方式上传至两个代理中心服务器；客户端向两个代理中心服务器发起数据集交集计算请求；两个代理中心服务器分别在本地进行预运算操作；两个代理中心服务器运行安全多方计算中的GMW协议，并将计算结果发送给客户端；客户端获得两个代理中心服务器的计算结果，并根据结果判断所请求数据集是否存在于数据提供者的数据集中。本发明可在保证数据机密性的前提下，高效地完成多方数据集间的交集计算，且具有较高的实用性和可扩展性。
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公开(公告)号：CN111800786A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010507605.5
申请日：2020-06-05
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于k匿名的轨迹隐私保护方法，包括步骤：用户设备向LBS服务器申请进行注册，LBS服务器将位置缓存发送给用户设备；根据用户自身位置从位置缓存数据库中选择出多个用于对用户的真实位置进行混淆的数据，形成一个位置泛化区域；使用曼哈顿距离计算出多个假目的地；根据用户位置以及用户真实目的地、假目的地，生成包含多路径的查询集合；将查询集合发送到匿名服务器；匿名服务器将查询集合匿名转发给LBS服务器；LBS服务器根据用户的查询请求，将每个请求对应的路线均发送给用户，由用户筛选出自己需要的路线。本发明能够有效保护用户的轨迹隐私，提高用户的使用体验，降低通信开销，提供定制化的隐私保护体验。
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公开(公告)号：CN111124922A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911354940.X
申请日：2019-12-25
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F11/36 , G06F16/2458 , G06F8/658
Abstract: 本发明公开了一种基于规则的自动程序修复方法、存储介质和计算设备，方法包括首先采用基于规则的缺陷定位方法对被测的缺陷程序中的缺陷进行定位；然后根据缺陷的具体位置生成补丁候选者，不同的补丁候选者构成补丁候选者列表；接着针对于缺陷程序的缺陷，从补丁候选者列表选择出对应的补丁候选者并进行校验；校验完成之后，将补丁候选者与缺陷所在位置的上下文进行同步，以此完成自动程序修复。本发明可以精准定位到缺陷所在的位置，生成补丁自动修复软件中的缺陷，帮助开发人员减少修复缺陷的步骤。
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公开(公告)号：CN110442517A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910650496.X
申请日：2019-07-18
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种自动程序修复中获取安全补丁的方法，包括如下步骤：定位缺陷错误位置，解析缺陷位置处的语义信息，进而在补丁空间中寻找合适的补丁；判定补丁来源并对补丁排列优先级；利用静态分析框架检查优先级最高的补丁，若该补丁通过静态分析检验，则使用测试集对该补丁进行评估；若该补丁；通过评估，则认为该补丁正确，使用该正确的补丁修复程序缺陷；若补丁未通过静态分析检查或未通过测试集评估，则选取优先级次高的补丁进行检验，直至找到正确合法的补丁或检验完所有的候选补丁。此方法根据自动程序修复方法生成的补丁候选者列表进行排序，生成优先级补丁候选者列表，并对补丁进行校验，最终获取更安全的补丁。
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