公开(公告)号：CN114567424A

公开(公告)日：2022-05-31

申请号：CN202210079027.9

申请日：2022-01-24

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 李安 ,  何晓蝶 ,  于洺浩 ,  陈迪 ,  张鹏

IPC: H04L9/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08 ,  H04L9/08

Abstract: 本发明涉及电子数字数据处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的轻量级分组密码区分器模型，包括生成明文库，对明文库加密，得到密文对；建立深度学习神经网络模型，并将密文对输入深度学习神经网络模型进行训练，得到训练模型；为训练模型设置超参数，得到最优学习模型；获取测试集，利用最优学习模型对测试集进行预测和分析，通过将深度学习技术引入到轻量级分组密码安全性分析中，把传统构造差分区分器问题转化为深度学习二分类问题，建立简单的神经网络进行分析，解决了现有的轻量级分组密码器采用的加密算法的安全性较低的问题。

公开(公告)号：CN116522381A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310377447.X

申请日：2023-04-10

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 刘文芬 ,  于洺浩 ,  郭影 ,  陈迪 ,  高姝

IPC: G06F21/62 ,  G06F16/29

Abstract: 本发明涉及位置数据隐私保护领域，具体涉及一种基于差分隐私的非平衡位置数据的发布方法。该方法首先通过统一标准尺度将位置信息覆盖的二维平面区域进行均匀网格划分，引入混合区域生长法的思想，在网格区域合并过程中使最初与位置点分布无关的均匀网格划分结构转化为能够反映位置点分布密度的合理划分结构。在直方图发布阶段，使用网格区域生成合并方法对直方图进行分组，然后对直方图添加Laplace噪声。在平面划分结果的基础上，再对时间维度进行二分迭代切割得到时间划分区间，统计每个位置区域在时间划分区间的真实计数概率值得到区域‑时间计数概率矩阵，通过区域‑时间计数概率矩阵和区域总加噪计数值得到位置数据划分单元计数值。本发明通过网格区域合并手段，对相似密度划分单元进行合并，可以大大降低满足差分隐私所需要添加的噪声量，使用Brightkite和GeoLife等多个数据集进行实验，证明了提出的方法在发布结果与原始结果相比，误差更小，数据可用性更高，在发布数据的隐私性和可用性之间取得最优的平衡。

公开(公告)号：CN116432228A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310373815.3

申请日：2023-04-10

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 陈迪 ,  刘文芬 ,  郭影 ,  于洺浩 ,  高姝

IPC: G06F21/62 ,  G06F18/26 ,  G06F18/23213

Abstract: 本发明涉及隐私保护领域，研究动态图中基于差分隐私保护的频繁子图发布方法。提出了一种名为DPTW的差分隐私保护方法，旨在解决现有方法中存在的隐私泄露问题。该方法首先将持续时间较长的动态图按时间切割为持续时间较短的动态图集，然后将动态图转换为约束区间图，将动态图中的频繁子图挖掘问题转换为约束区间图中的频繁子图挖掘问题。同时，建立时间子图匹配机制，保留动态图的时间属性。然后利用剪切阈值减少候选子图集，再利用指数机制进行频繁子图挖掘。此外，利用k‑means聚类方法对每个频繁子图的支持度进行分组，再对每个分组使用拉普拉斯机制进行加噪。最后，将从约束区间图挖掘到的频繁子图转换为动态图中的频繁子图进行发布。理论分析和实验结果表明，该方法在保护隐私的前提下，可提高发布数据的可用性。