一种抗拜占庭攻击的批量隐私信息检索方法及系统

    公开(公告)号:CN118445847A

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202410597197.5

    申请日:2024-05-14

    摘要: 一种抗拜占庭攻击的批量隐私信息检索方法及系统,方法包括客户端接收由原始文件添加掩码后的数据所生成的用于验证的提示;客户端根据批量查询的索引集合构建查询;计算生成查询对应的响应;客户端根据提示对响应进行验证,若响应验证通过,则获得检索的文件集合;若响应验证未通过,则发起应答验证的挑战;客户端进行应答验证,若应答验证通过,则获得检索的文件集合;若应答验证未通过,则终止协议。本发明能够识别拜占庭服务器,实现批量检索,在仅有一个诚实服务器的情况下即能够获得正确结果,保护用户查询隐私和检索结果的正确性,并提高查询效率。本发明客户端的存储开销小,随着文件数量的不断增大,所需的客户端存储数据量增长较小。

    基于函数秘密共享的多方隐私集合求交方法

    公开(公告)号:CN118174861A

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202410332013.2

    申请日:2024-03-22

    IPC分类号: H04L9/08 H04L9/06

    摘要: 本发明提供了一种基于函数秘密共享的多方隐私集合求交方法,实现步骤为:初始化参数;对发起方的待求交隐私数据进行函数秘密共享;发起方和每个普通参与方基于自身数据集生成键值对,并对键值对进行加密;计算参与方和结果方生成各自的加密对象;结果方获取多方隐私集合求交结果。本发明通过随机选取多个随机数并用其与计算得到的异或值获取发起方和每个普通参与方的密钥,实现对发起方待求交隐私数据的函数秘密共享,仅需发起方与每个普通参与方交换一次信息,且结果方仅需要通过计算其与计算参与方异或结果的交集,即可获取多方隐私集合求交结果,无需进行多轮协议递归,有效减少了计算和通信开销。

    一种数据交易中隐私保护的数据扰动和真实性验证方法

    公开(公告)号:CN118037292A

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202410145494.6

    申请日:2024-02-01

    IPC分类号: G06Q20/38 G06Q20/40 G06F21/62

    摘要: 本发明公开了一种数据交易中隐私保护的数据扰动和真实性验证方法,包括:TS用DG与DC协商的扰动参数用差分隐私方式产生带验证位的多个盲化扰动噪声;DG通过隐私信息检索方式获取随机且未知的盲化扰动噪声及验证位;DG基于盲化扰动噪声向DC提供加密扰动数据;在声称当前为一手交易时,TS用同态加密方式构建公式验证DG产生的扰动数据的扰动真实性以确定交易是否继续;以及TS构建公式验证声称为DG的主体的交易数据来源真实性以确定交易是否继续;在声称当前为二手交易时,TS构建公式验证交易数据的来源真实性以确定交易是否继续;验证通过后TS验证交易数据的扰动真实性以确定交易是否继续。本发明能在保护交易隐私时有效验证数据来源和扰动的真实性。

    一种面向投毒受损联邦学习的模型修复方法

    公开(公告)号:CN117094410B

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN202310843011.5

    申请日:2023-07-10

    摘要: 本发明公开了一种面向投毒受损联邦学习的模型修复方法,包括:利用未遭受投毒攻击之前的良性模型参数对受损全局模型的模型参数进行初始化;良性客户端使用本地数据集对良性模型参数进行训练,获得本地模型梯度;服务器根据本地模型梯度更新校正阶段的全局模型参数;获取良性全局模型与受损全局模型的参数差和聚合梯度差;利用参数差和聚合梯度差计算近似黑塞矩阵;更新修复阶段的全局模型参数;利用修复阶段的全局模型参数对参数差和聚合梯度差进行迭代更新,获得最终修复的全局模型模型参数。本发明利用模型的已有知识信息来预测模型梯度更新的方向,免去客户端重训练所需要的计算和通信开销,提升了模型的修复效率和鲁棒性。(56)对比文件Zhuoran Ma, Jianfeng Ma , Yinbin Miao, Ximeng Liu , Member, IEEE, Kim-KwangRaymond Choo , Senior Member, IEEE, andRobert H. Deng , Fellow, IEEE.PocketDiagnosis: Secure Federated LearningAgainst Poisoning Attack in theCloud.IEEE TRANSACTIONS ON SERVICESCOMPUTING.2022,第15卷(第6期),第3429-3442页.zhuoran ma.ShieldFL: Mitigating ModelPoisoning Attacks in Privacy-PreservingFederated Learning.IEEE TRANSACTIONS ONINFORMATION FORENSICS AND SECURITY.2022,第17卷1639-1654.周俊;方国英;吴楠.联邦学习安全与隐私保护研究综述.西华大学学报(自然科学版).2020,(第04期),全文.

    云网端架构下的无人机间非交互式密钥协商方法

    公开(公告)号:CN117376910A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311196151.4

    申请日:2023-09-15

    摘要: 本发明公开了云网端架构下的无人机间非交互式密钥协商方法,云服务器作为无人机的控制中心为无人机提供任务、航线规划,极大程度的减轻了无人机的计算存储压力;云服务器为无人机提供全流程认证服务,可有效保障无人机这类端系统在数据共享等任务中的协同安全。本发明中,无人机不需要预先存储其他无人机的认证材料,可有效减轻无人机对敏感数据的存储压力;云服务器根据任务需求确定出需要安全协同的无人机并为这些无人机下发密钥协商认证材料,无人机根据下发的认证材料直接计算出与协同无人机的会话密钥,无人机间在密钥协商阶段不需要直接的消息交互,可有效避免由于无人机间通信链路不稳定造成的认证消息丢失、乱序等问题。

    一种面向海量密态数据计算的方法

    公开(公告)号:CN117194009A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202310967599.5

    申请日:2023-08-02

    IPC分类号: G06F9/50 G06F21/60

    摘要: 本发明公开了一种海量密态数据计算的方法,涉及信息安全技术领域,该方法包括:获取多个JSON数据包并进行序列化,得到序列化后的多条数据;将序列化后的多条数据进行格式化处理,得到第一数据包;根据第一数据包构建单向图,计算单向图中各节点的权重,并根据各节点的权重,建立权重红黑树;将权重红黑树中最小的权重对应的节点输入至线程池中进行计算,得到计算结果;根据计算结果对单向图进行更新,进而重新计算更新后的单向图中各节点的权重,确定更新后的权重红黑树;将更新后的权重红黑树中最小的权重对应的节点输入至线程池中,等待下次计算,解决了消息碎片化严重,通信等待时延较长的问题,实现了平衡通信与计算开销,且高并发,高吞吐。

    一种面向投毒受损联邦学习的模型修复方法

    公开(公告)号:CN117094410A

    公开(公告)日:2023-11-21

    申请号:CN202310843011.5

    申请日:2023-07-10

    摘要: 本发明公开了一种面向投毒受损联邦学习的模型修复方法,包括:利用未遭受投毒攻击之前的良性模型参数对受损全局模型的模型参数进行初始化;良性客户端使用本地数据集对良性模型参数进行训练,获得本地模型梯度;服务器根据本地模型梯度更新校正阶段的全局模型参数;获取良性全局模型与受损全局模型的参数差和聚合梯度差;利用参数差和聚合梯度差计算近似黑塞矩阵;更新修复阶段的全局模型参数;利用修复阶段的全局模型参数对参数差和聚合梯度差进行迭代更新,获得最终修复的全局模型模型参数。本发明利用模型的已有知识信息来预测模型梯度更新的方向,免去客户端重训练所需要的计算和通信开销,提升了模型的修复效率和鲁棒性。

    无人系统中位置感知的层次化群组密钥管理方法

    公开(公告)号:CN116800401A

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310972429.6

    申请日:2023-08-03

    摘要: 本发明公开了一种无人系统中位置感知的层次化群组密钥管理方法,主要解决现无人系统网络,在通信时无法保证成员位置隐私,且存在恶意无人系统成员篡改距离值风险的问题。其实现方案是:构建包括m个簇的分层无人系统网络;将m个簇中工作量最大的簇作为目标簇,计算目标簇头与其余每个簇头位置之间的距离d,并将距离最近的有闲置无人系统簇调配到目标簇;簇头生成簇的群组密钥,保证簇内安全通信;计算每个簇的簇成员与簇头之间的距离d′,根据该距离d′判断簇成员无人系统是否在系统规定的簇范围Δd内。本发明增强了无人系统成员位置隐私数据的安全性,提高了成员间协作的效率和可靠性,可用于分层无人系统网络中对群组密钥的动态规划。

    云网端架构下通用可组合安全的可信网络连接方法

    公开(公告)号:CN116707768A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310864002.4

    申请日:2023-07-13

    摘要: 本发明公开了一种云网端架构下通用可组合安全的可信连接方法,主要解决现有可信网络连接中用户与平台无法绑定认证,且无法跨网提供可扩展及可持续性连接认证的问题。其实现方案为:两个终端分别在云端完成身份注册与平台注册;两个终端的平台可信基在云网协同下完成平台校验并生成初始可信基会话密钥;终端在云网协同下完成身份验证并生成初始身份基会话密钥;后续轮次中,可信基完成平台校验并生成当轮可信基密钥,终端完成双向身份验证并生成当轮身份密钥;终端之间建立可信连接输出当轮可信连接密钥。本发明为用户提供的平台校验与身份认证绑定性强,能抵御平台置换攻击,持续生成连接密钥,保持可信网络连接的可扩展性,可用于云网端架构场景。