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公开(公告)号：CN117744798A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311763060.4
申请日：2023-12-20
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明提出一种基于三方服务器的隐私保护神经网络推理方法，将隐私的图像数据通过秘密分享的形式拆分成三份，再发送给三个计算服务器；在可信服务器对三个提供计算服务的服务器进行参数初始化后，已经部署了推理模型计的算服务器执行线性层和非线性层的安全计算协议。针对非线性层的激活函数，采用安全比较协议为基础设计ReLU和最大池化计算。计算服务器执行完推理任务后将秘密分享形式的结果再返回给客户端，客户端在本地解密就可以实现端到端的隐私保护推理计算。从用户上传数据到计算服务器返回推理结果这个过程中可以保证用户的上传数据不被泄露并且保障了较高的推理精度。
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公开(公告)号：CN117527235A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311770392.5
申请日：2023-12-20
Applicant: 福建师范大学
IPC: H04L9/08 , H04L9/40 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种基于算法秘密共享支持两方常数轮通信的密态CNN推理方法及系统，首先由用户将原始图像加密成两个密态分量图像，并分别发送给两个边缘服务器；而后云服务提供者公开卷积神经网络训练参数，生成并分发随机安全参数给两台服务器；两台服务器执行安全卷积操作，两台服务器交互地使用安全比较协议执行安全激活操作和安全池化操作，两台服务器执行安全全连接操作，两台服务器交互地使用安全指数协议和安全倒数协议执行安全归一化操作；最后，用户分别接收到两台服务器地输出结果，并进行解密操作，得到密态图像的识别结果。该方法及系统可以有效地达到保密、准确度和效率的均衡。
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公开(公告)号：CN117390596A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311304345.1
申请日：2023-10-10
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06F21/10 , G06F21/16 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种基于脆弱指纹的DNN模型完整性验证方法及系统。用于验证DNN模型的完整性。该方法首先为了避免用户之间的共谋攻击，为每一个用户创建独立的模型副本。同时结合现实应用场景，在创建模型副本的过程中，不会使用模型开发者的任何原始训练数据，且不会影响模型性能。其次，发明了一种针对黑盒模型的脆弱指纹，在不需要任何先验知识的前提下，将指纹标记在模型边界，从而能够在不影响模型精度的前提下，有效检测出外部敌手对模型的修改，验证模型完整性。
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公开(公告)号：CN117353936A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311304333.9
申请日：2023-10-10
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于零知识证明的机器学习完整性证明方法及系统。客户首先将其机器学习任务外包给服务提供商，由客户提供数据集及辅助数据；服务提供商根据客户的要求使用数据集执行机器学习任务，提供其对任务结果的承诺；接收到承诺后，客户在其中抽取一定数量迭代作为挑战，服务提供商则根据挑战生成相应的不含任何有效知识的证明与承诺证明，分别用于证明任务执行的合法性与挑战本身的合法性。若两个证明均能通过客户的验证，则客户可以确信服务提供商诚实地完成了任务；最后，客户付款并对服务提供商交付的结果进行核验，完成交易过程。本发明可用于保证任务执行过程的真实性、交付结果的可靠性与交易公平性，同时降低证明与验证开销。
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公开(公告)号：CN110991462A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911051308.8
申请日：2019-10-31
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于隐私保护CNN的密态图像识别方法，该方法首先发送方将原始图像加密成两个密态分量图像，并分别发送给第一服务器和第二服务器；而后可信服务器公开卷积神经网络训练参数，生成并分发随机安全参数给两台服务器；第一服务器、第二服务器分别使用有偏置、无偏置的卷积核参数执行安全卷积操作，两台服务器交互地使用安全比较函数执行安全激活操作，两台服务器交互地使用安全减法函数执行安全池化操作，第一服务器、第二服务器分别使用有偏置、无偏置的连接参数执行安全全连接操作；最后接收方分别接收到两服务器的输出结果，并进行解密操作，得到密态图像的识别结果。该方法及系统有利于提高密态图像识别的正确性和图像隐私性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117786629A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410013402.9
申请日：2024-01-04
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06F21/16 , G06F40/247 , G06F40/284 , G06F40/166
Abstract: 本发明公开基于同义词生成及哈希运算的文本水印方法，针对每个单句找出关键词。判断关键词相邻位置的单词的词性是否在词性排除列表；如果是，则选择句中与关键词存在最高语法依赖关系的单词作为相关词，生成相关词同义词候选集；否则，以相邻词作为相关词生成同义词候选集；使用随机数生成方法生成数值r作为索引从同义词候选集中选择同义词替换相关词。将关键词和被选中的同义词进行拼接并执行hash运算，再对4求余得到的数值转换成第一二进制编码。找到可疑文本的关键词和相关词，采用相同方法计算第二二进制编码。将第二二进制编码与第一二进制编码进行比对，计算比特错误率；当错误率小于阈值则声明对可疑文本的所有权。本发明便于提取多比特水印信息。
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公开(公告)号：CN117456989A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311304321.6
申请日：2023-10-10
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于全同态加密的隐私保护语音分类方法及系统。发送方将原始语音预处理为语谱数据并加密为密文语谱数据，模型提供方将卷积神经网络模型参数加密为密文参数数据，两个密文数据发送第一服务器；用户公开公钥，利用安全信道将私钥发送给第二服务器；第一服务器使用随机掩码将所持有两个密文数据进行混淆处理，两台服务器交互地使用安全乘法函数执行安全卷积操作以及安全全连接操作，两台服务器交互地使用安全指数函数、安全倒数函数以及安全比较函数执行安全激活操作；最后接收方分别接收到来自第一服务器的输出结果，并进行解密以及解码操作，得到明文分类结果。本发明有利于提高隐私保护语音分类的正确性和图像隐私性。
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公开(公告)号：CN110807484B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201911051284.6
申请日：2019-10-31
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06V10/84 , G06F21/60 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于隐私保护VGG的密态图像识别方法及系统，该方法首先发送方将原始图像加密成两个密态分量图像，并分别发送给第一服务器和第二服务器；而后可信服务器公开VGG网络的预训练参数、微调训练参数以及预设的超参数，生成并分发随机安全参数给第一服务器和第二服务器；然后第一服务器和第二服务器分别对两个密态分量图像执行安全卷积、激活、池化和全连接层操作；最后接收方分别接收到来自第一服务器和第二服务器的输出结果，并进行解密操作，得到密态图像的特征提取和识别结果。该方法及系统有利于提高密态图像识别的准确性和图像隐私性。
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公开(公告)号：CN110991462B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911051308.8
申请日：2019-10-31
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06V10/44 , G06F21/60 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于隐私保护CNN的密态图像识别方法，该方法首先发送方将原始图像加密成两个密态分量图像，并分别发送给第一服务器和第二服务器；而后可信服务器公开卷积神经网络训练参数，生成并分发随机安全参数给两台服务器；第一服务器、第二服务器分别使用有偏置、无偏置的卷积核参数执行安全卷积操作，两台服务器交互地使用安全比较函数执行安全激活操作，两台服务器交互地使用安全减法函数执行安全池化操作，第一服务器、第二服务器分别使用有偏置、无偏置的连接参数执行安全全连接操作；最后接收方分别接收到两服务器的输出结果，并进行解密操作，得到密态图像的识别结果。该方法及系统有利于提高密态图像识别的正确性和图像隐私性。
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公开(公告)号：CN110807484A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911051284.6
申请日：2019-10-31
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于隐私保护VGG的密态图像识别方法及系统，该方法首先发送方将原始图像加密成两个密态分量图像，并分别发送给第一服务器和第二服务器；而后可信服务器公开VGG网络的预训练参数、微调训练参数以及预设的超参数，生成并分发随机安全参数给第一服务器和第二服务器；然后第一服务器和第二服务器分别对两个密态分量图像执行安全卷积、激活、池化和全连接层操作；最后接收方分别接收到来自第一服务器和第二服务器的输出结果，并进行解密操作，得到密态图像的特征提取和识别结果。该方法及系统有利于提高密态图像识别的准确性和图像隐私性。
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