-
公开(公告)号：CN112765664B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202110101184.0
申请日：2021-01-26
Applicant: 河南师范大学
Abstract: 本发明一种具有差分隐私的安全多方k‑means聚类方法公开了计算机技术领域的一种存在m个参与方U1,U2,…,Um，各个参与方Ui有输入数据集Di，其中Di＝di,1,…,di,l,i∈{1,…,m}，添加噪声采用的两个差分隐私预算分别为ε1,ε2，首先此方案初始化聚类中心，每个参与者Ui接收添加噪声之后的聚类中心{C1,1,…,C1,k}，如果相邻两次聚类中心之间的距离和η大于阈值则继续迭代，本发明首次将差分隐私和安全多方计算进行有效的结合并应用于k‑means聚类的隐私保护，保证了输入数据、中间参数和输出结果的隐私，并且保证了数据的可用性。
-
公开(公告)号：CN109936530B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201711355367.5
申请日：2017-12-16
Applicant: 河南师范大学
Abstract: 本发明涉及密钥共享领域，具体涉及一种基于云外包的密钥共享方法及其门禁系统。本发明首先通过对共享的密钥子份额进行同态加密，然后使用改进的feldman方案验证发送的密钥子份额，并将大量复杂、耗时的计算外包给具有强大计算能力的云处理终端，最后，使用哈希函数验证云处理终端返回结果的正确性。本发明能够避免使用复杂、低效的可验证计算和零知识证明等方法，并且保证了计算过程中的公平性和高效性，同时保证了提供云处理终端服务的一方不能从密文输入和输出信息中推导出云租户的隐私输入和最终的计算结果，解决云租户的数据安全问题。
-
公开(公告)号：CN109120398B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201810879458.7
申请日：2018-08-03
Applicant: 河南师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链系统的秘密共享方法与装置，利用已知的秘密份额构造多项式，利用多项式建立伪子份额和验证信息，根据秘密份额和伪子份额生成随机值，将伪子份额、验证信息和随机值分发给秘密参与者；等待秘密参与者在区块链系统中对秘密份额进行承诺协议，所有秘密参与者完成承诺协议后，等待秘密参与者在区块链系统中公开各自的伪子份额；当秘密参与者公开伪子份额后，将伪子份额和验证信息代入设定的验证等式，当验证等式成立时判定公开的伪子份额正确；所有伪子份额均正确后，利用公开的伪子份额和随机值得到共享秘密，避免出现用户隐私泄露问题，保证秘密共享的公平性，增强秘密共享的安全性。
-
公开(公告)号：CN106408495B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201510746447.8
申请日：2015-11-06
Applicant: 河南师范大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明提供一种基于混沌理论的高PSNR脆弱水印方法，其包括如下步骤：S1、在原始图像中嵌入水印；S2、在嵌入了水印的图形中提取水印、篡改定位并进行图像恢复。本发明克服了原方案中所有的不足，同时水印所需的存储空间也没有增大，依然能够保持高PSNR。其中，混沌映射用来确保安全性；块划分的思想用来改进篡改区域和创造恢复数据的存储空间；基于VQ(矢量量化)的边匹配方法用来改进目标图像的恢复结果。实验表明我们的方法安全有效，并且恢复能力也非常令人满意。
-
公开(公告)号：CN104599225B
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201510057217.0
申请日：2015-02-04
Applicant: 河南师范大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于奇异值分解和主成分分析的图像水印嵌入方法，其包括：S1a、对原始水印图像W进行置乱处理，获得置乱后的水印图像W′；S2a、对原始载体图像I进行分块，分成8×8的图像块C，进而获得原始载体图像块；S3a、对原始载体图像块C进行奇异值分解，得到每块图像块的奇异值δ；S4a、以图像块的奇异值δ作为主成分分析的特征值，对其进行主成分分析，提取贡献率达到99.99％以上的主成分分量Y；S5a、在主成分分量Y中嵌入水印，得到嵌入水印图像信息后的主成分分量Y′，再对Y′进行主成分分析逆变换和奇异值分解逆变换，得到嵌入水印的载体图像I′。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104754570A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510170709.0
申请日：2015-04-13
Applicant: 河南师范大学
IPC: H04W12/04
CPC classification number: H04W12/04
Abstract: 本发明提供一种基于移动互联网络的密钥分发和重构方法，其包括如下步骤；S1、构造基于身份的密钥封装模型以及可验证随机函数；S2、对密钥进行分发；S3、对密钥进行重构。设计可计算防合谋均衡方法，构建协议的防合谋带熵博弈模型，防止参与者合谋攻击；构建密码协议的通信博弈模型，弥补广播通信网络下构建的密码协议不能在移动互联环境中实现的缺陷；研究适用于可验证随机函数的密钥封装机制，设计无需公钥基础设施的理性密钥共享协议，在移动互联环境中保证计算的公平性和交付性；最后，利用可证明安全理论对协议进行安全分析和证明。
-
公开(公告)号：CN117411616A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202210800173.6
申请日：2022-07-06
Applicant: 河南师范大学
Abstract: 本发明提供了一种多方门限隐私集合交集方法，属于信息交互技术领域。本发明从各参与方中选择一个作为判断方，一个作为发起方，令发起方随机生成一个秘密并获得与集合大小相同个数的份额和索引，并对集合元素、秘密份额和索引进行编码以获得OKVS；令其他方分别对各自集合元素和元素哈希值进行编码以获得对应OKVS；并将各自的OKVS分成N‑1份，并将其发送给其他各方，之后使用这些获得的OKVS份额来计算新的OKVS；最后由判断方与发起方和各协议方分别执行OPPRF协议，判断方来判断各方的交集中的数量是否达到门限值，并根据获得的值计算交集。通过上述过程，本发明实现了多方TPSI协议，无需门限全同态加密，计算量小、复杂度低，能够有效实现多方TPSI协议。
-
公开(公告)号：CN116055648A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211339945.7
申请日：2022-10-27
Applicant: 河南师范大学
Abstract: 本发明涉及一种自适应图像隐写发送和接收方法，属于图像隐写技术领域。本发明在利用隐写模型进行隐写前，先根据隐写模型输入尺寸对需要隐写的图像(秘密图像)和载体图像进行扩充，使载体图像和秘密图像补全为与隐写模型输入尺寸一致的正方形，并将多余部分填充为纯色，然后进行分割和置乱，并输入到隐写模型中处理，最后将隐写模型的输出结果进行合并，并将多余部分裁剪；同样，在接收时，按照相对应的方式进行处理。可见，本发明的隐写模型能够支持各种大小的图像，保证了隐写模型的安全性以及不可见性的同时，提高了图像隐写模型的实用性以及泛化能力；同时也不会因为图像尺寸不匹配导致隐写图像质量差的问题。
-
公开(公告)号：CN112765664A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110101184.0
申请日：2021-01-26
Applicant: 河南师范大学
Abstract: 本发明一种具有差分隐私的安全多方k‑means聚类方法公开了计算机技术领域的一种存在m个参与方U1,U2,…,Um，各个参与方Ui有输入数据集Di，其中Di＝di,1,…,di,l,i∈{1,…,m}，添加噪声采用的两个差分隐私预算分别为ε1,ε2，首先此方案初始化聚类中心，每个参与者Ui接收添加噪声之后的聚类中心{C1,1,…,C1,k}，如果相邻两次聚类中心之间的距离和η大于阈值则继续迭代，本发明首次将差分隐私和安全多方计算进行有效的结合并应用于k‑means聚类的隐私保护，保证了输入数据、中间参数和输出结果的隐私，并且保证了数据的可用性。
-
公开(公告)号：CN104616244B
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201510035064.X
申请日：2015-01-24
Applicant: 河南师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络压缩域的图像水印嵌入与提取方法。本发明提出的图像水印嵌入与提取方法是在Arnold变换的基础上，对载体图像进行BP神经网络压缩处理，并且把水印信息嵌入到神经网络隐含层到输出层的权重中，对载体图像几乎没有影响，不可见性非常强，安全性更高。在这种BP神经网络的压缩域中，含水印的载体图像即使经历多种攻击后，仍然能够记忆局部像素点之间的关系，从而实现对水印信号的正确检测，使得这种嵌入和提取方法对各种常规图像攻击均具有很强的鲁棒性，很好地平衡了图像水印的鲁棒性和不可感知性之间的矛盾，且能够实现了图像水印的盲检测。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
36
records
(took 0.027 seconds)
