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公开(公告)号：CN119004533A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411140851.6
申请日：2024-08-20
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及信息安全领域，提出了一种创新的基于区块链的拜占庭容忍去中心化隐私保护联邦学习系统。旨在解决传统联邦学习中的安全性和隐私泄露问题。为应对单点故障和隐私泄露威胁，通过引入了改进的多客户端函数加密机制。基于构建的函数加密技术和余弦相似度计算方法的客户端模型质量检测方法，用来区分诚实客户端和恶意客户端。不仅能有效抵御拜占庭攻击，还能确保在联邦学习过程中各客户端的模型质量达到要求。最后，在保证数据隐私的前提下，通过公平的激励评估机制，包括声誉评估、贡献评估和奖励评估。这些措施旨在激励更多诚实、高质量的数据客户积极参与到联邦学习中来，从而提升整体学习效果和模型的普适性。
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公开(公告)号：CN119830334A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411806584.1
申请日：2024-12-10
Applicant: 电子科技大学 , 中国电信股份有限公司四川分公司
Abstract: 本发明涉及联邦学习安全领域，提供了一种基于函数加密的隐私保护纵向联邦学习方法及系统。该方法解决纵向联邦学习场景中基于密码学技术实现隐私保护时所面临的问题，即计算时间过多，通信开销过大，模型准确率和训练开销难以平衡的问题。主要方案包括系统初始化、客户端前向传播、服务器前向传播、服务器后向传播和客户端后向传播。本发明用于隐私保护纵向联邦学习，通过去中心化多客户端函数加密算法和纵向联邦学习框架，有效抵御梯度泄露攻击和基于模型参数的反向推导攻击，提高计算效率同时保证模型精度，减少通信开销，增强客户端样本数据的隐私性。
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公开(公告)号：CN119814274A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411957585.6
申请日：2024-12-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于密码学与网络安全领域，提供了一种基于无证书同态网络编码签名的无人机安全协同计算方法，旨在解决无人机群在协同计算中数据传输的安全性问题，其中主要包括：KGC通过生成私有和公共参数来初始化物联网数据传输系统。它通过安全参数和增广向量的维数作为输入，运行Setup算法生成双线性群、主密钥和哈希函数；无人机向KGC发送ID进行注册，并从KGC获得部分私钥；为了抵御污染攻击，用户在发送数据包之前会将数据分成若干个向量，并对向量生成签名；各无人机节点在接收到信道传来的数据包后，对发来的数据包进行完整性校验，丢弃损坏的数据包，对未损坏的数据包进行合并。若该节点为中间节点，则向下游节点发送向量和签名的数据包。
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公开(公告)号：CN119011264A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411140902.5
申请日：2024-08-20
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种支持节点掉线的隐私保护众包联邦学习方法，属于众包联邦学习安全领域，旨在解决现有众包联邦学习中的隐私泄露、通信网络不稳定导致的聚合失败以及易受单点故障攻击等问题，主要方案包括区块链上发布训练任务、训练节点加入系统、初始化全局模型和密钥生成、本地模型训练、模型加密和共识上链、模型聚合和模型解密。该方法通过基于身份的广播加密方案和智能合约计算模型聚合，实现了去中心化的安全聚合，降低了计算和通信开销。此外，采用新型掉线容忍聚合算法，提高了系统的鲁棒性。本发明适用于需要隐私保护且面临通信不稳定的众包联邦学习场景。
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