一种大规模物联网设备聚合批量认证方法及系统

    公开(公告)号:CN117896183B

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202410290197.0

    申请日:2024-03-14

    IPC分类号: H04L9/40 H04L9/08 G16Y40/50

    摘要: 本申请提供一种大规模物联网设备聚合批量认证方法及系统,涉及身份认证领域,使得设备间安全可靠地进行身份认证。该方法应用于物联网系统,包括:网关设备基于每个目标物联网设备发送的第三验证信息,获得每个目标物联网设备的物联网特征值,并根据每个目标物联网设备的物联网特征值生成物联网聚合认证参数。对物联网聚合认证参数进行加密。目标物联网设备基于第四验证信息获得物联网聚合认证参数。根据第一密钥、物联网聚合认证参数生成待认证信息。用户设备生成物联网聚合认证参数,根据物联网聚合认证参数和第一密钥,确定认证信息。根据认证信息对各个目标物联网设备发送的第五验证信息中的待认证信息进行验证。

    一种水印处理方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN117237177B

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202311521632.8

    申请日:2023-11-15

    IPC分类号: G06T1/00 G06T7/90

    摘要: 本申请公开一种水印处理方法、装置及电子设备,涉及图像处理技术领域,用于提高对水印图像的识别速度和准确性。该方法包括:获取溯源信息以及底图,溯源信息用于确定目标显示设备,底图与目标显示设备的屏幕尺寸匹配,目标显示设备用于显示目标数据;基于溯源信息生成水印子图,并在底图中划分出互不重叠的多个子区域,多个子区域的尺寸与多个水印子图的尺寸一一匹配,水印子图是可确定目标显示设备的最小图像单元;确定每个子区域的颜色,以及水印子图的颜色,相邻子区域的颜色不同;在底图的每个子区域中嵌入水印子图,得到水印图像;控制目标显示设备在屏幕中显示水印图像和目标数据。

    一种基于多损耗正则化降噪自动编码器的侧信道分析方法

    公开(公告)号:CN117040722B

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311293841.1

    申请日:2023-10-08

    IPC分类号: H04L9/00

    摘要: 本申请实施例提供了一种基于多损耗正则化降噪自动编码器的侧信道分析方法,涉及网络安全侧信道分析技术领域,该方法包括:分别将对目标设备的侧信道数据进行采样得到的多条原始侧信道曲线输入至原始编码器中,得到各目标侧信道曲线;确定目标内部相关损失和外部损失,基于目标内部相关损失和外部损失对原始编码器进行训练,得到训练好的降噪编码器,内部相关损失表示各原始侧信道曲线中同一测量节点对应的各特征点的相关性与各目标侧信道曲线中同一测量节点对应的各特征点的相关性之间的差异。应用本申请实施例提供的方法,在对原始编码器进行训练的过程中考虑了侧信道曲线内部的相关性,可以减少过拟合的问题,提高侧信道分析的准确性。(56)对比文件赵波;倪明涛;石源;樊佩茹.嵌入式系统安全综述.武汉大学学报(理学版).2018,(第02期),全文.姚剑波;张涛.层次化的侧信道攻击风险量化评估模型.计算机工程与应用.2011,(第26期),全文.Shraga I. Bross.Secure CooperativeSource-Coding With Side Information atthe Eavesdropper《.IEEE Transactions onInformation Theory》.2016,全文.刘威;蒋烈辉;常瑞.强物理不可克隆函数的侧信道混合攻击.电子学报.2019,(12),全文.杜磊;李增局;彭乾;史汝辉;张策.金融IC卡规范脱机动态数据认证的漏洞研究.计算机工程与科学.2016,(10),全文.

    软硬件协同加密的安全通信实现方法及网络设备

    公开(公告)号:CN118381684A

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202410832813.0

    申请日:2024-06-25

    摘要: 本申请提供一种软硬件协同加密的安全通信实现方法及网络设备,该方法包括:XFRM模块在接收到第一网络包之后,通过第一网络包的报文标识信息查询映射表,得到报文标识信息对应的SA信息;在第一网络包中封装SA信息,将封装后的第一网络包发送给PL硬件模块;PL硬件模块在接收到封装后的第一网络包之后,从封装后的第一网络包中解析出SA信息,基于SA信息对第一网络包进行IPSec安全保护,得到安全保护后的第一网络包。通过本申请的技术方案,能够减少IPSec安全保护过程消耗的处理器资源,节省资源开销。

    支持数据完整性审计的属性加密方法、系统及装置

    公开(公告)号:CN117714211B

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202410160171.4

    申请日:2024-02-04

    IPC分类号: H04L9/40 H04L9/32

    摘要: 本申请实施例提供支持数据完整性审计的属性加密方法、系统及装置。本实施例中,通过第一终端在注册阶段与KGC进行协商以获得KGC基于本第一终端的属性集合生成的第一终端的解密密钥,以及在第一终端请求第二终端的数据时,借助于第一终端的属性集合与第二终端已上传的第二终端的第二访问策略是否匹配决策是否允许第一终端获得第二终端的数据,在决策出第一终端具有权限访问第二终端的第二数据信息时,利用与KGC进行协商获得的解密密钥从第二密文中解密出第二目标数据,并从区块链中下载第二令牌,以基于第二令牌进行第二目标数据的数据完整性审计,实现了支持数据完整性审计的属性加密。

    面向联邦推荐系统的隐私泄露检测方法及装置

    公开(公告)号:CN117592042B

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202410071311.0

    申请日:2024-01-17

    摘要: 本申请实施例提供了一种面向联邦推荐系统的隐私泄露检测方法及装置,涉及数据处理技术领域,其中,一种面向联邦推荐系统的隐私泄露检测方法,包括:获取各个预定项目对应的嵌入梯度,基于所获取的各个预定项目对应的嵌入梯度之间的相似关系,预估针对各个预定项目的两类评级分布,分别以两类评级分布中的项目评级作为候选评级真值,构建两类影子数据,基于两类影子数据,对服务端的本地推荐模型进行训练,得到两类预测结果,基于两类预测结果,确定各个预定项目的目标评级真值以及目标预测结果,基于目标评级真值与目标预测结果的匹配关系,确定联邦推荐系统的隐私数据泄露的检测结果。可见,本方案可以对联邦推荐系统进行有效地数据泄露检测。

    基于双智能体深度强化学习的物联网服务编排方法及装置

    公开(公告)号:CN117499491B

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202311840771.7

    申请日:2023-12-27

    IPC分类号: H04L67/60 G06N3/092

    摘要: 本申请提供一种基于双智能体深度强化学习的物联网服务编排方法及装置,该方法包括:依据历史时间段的服务请求到达率,利用预先训练的神经网络模型,确定下一时间段的服务请求到达率;依据所述下一时间段的服务请求到达率,利用深度强化学习算法,确定下一时间段到达的服务请求的目标划分比例和目标VNF编排方案;依据所述目标划分比例和目标VNF编排方案,对下一时间段到达的服务请求进行处理。该方法可以实现物联网环境下的服务请求的合理分配,降低物联网环境下的服务请求的计算成本。

    基于密码卡的轻量级视频流数据加密方法、系统及装置

    公开(公告)号:CN118921508A

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202411390169.2

    申请日:2024-09-30

    摘要: 本申请提供一种基于密码卡的轻量级视频流数据加密方法、系统及装置。本申请对需要进行加密的参考视频流进行分割得到N个视频分段,并生成与视频分段一一对应的N个格雷码,进而根据N个格雷码的大小顺序对N个视频分段进行重新排序,对每一视频分段分别通过对应的第一密钥进行加密得到加密视频流,降低了计算资源的消耗,提高了响应速度;采用不同的密钥对不同的视频分段进行加密,提高了基于密码卡的轻量级视频流数据加密的安全性;进一步对格雷码序列以及第一密钥进行加密得到密钥文件,将加密视频流以及密钥文件发送至解密端设备,以使解密端设备基于密钥文件对加密视频流进行处理得到参考视频流,确保了视频流在传输时更加安全与高效。

    面向联邦推荐系统的隐私泄露检测方法及装置

    公开(公告)号:CN117592042A

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202410071311.0

    申请日:2024-01-17

    摘要: 本申请实施例提供了一种面向联邦推荐系统的隐私泄露检测方法及装置,涉及数据处理技术领域,其中,一种面向联邦推荐系统的隐私泄露检测方法,包括:获取各个预定项目对应的嵌入梯度,基于所获取的各个预定项目对应的嵌入梯度之间的相似关系,预估针对各个预定项目的两类评级分布,分别以两类评级分布中的项目评级作为候选评级真值,构建两类影子数据,基于两类影子数据,对服务端的本地推荐模型进行训练,得到两类预测结果,基于两类预测结果,确定各个预定项目的目标评级真值以及目标预测结果,基于目标评级真值与目标预测结果的匹配关系,确定联邦推荐系统的隐私数据泄露的检测结果。可见,本方案可以对联邦推荐系统进行有效地数据泄露检测。