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公开(公告)号：CN116980119B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202310817891.9
申请日：2023-07-04
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开一种基于4W1L模型的物联网访问控制中数据水印溯源方法，涉及计算机网络空间安全领域。其中，包括以下步骤：S1：建立4W1L模型M，同时将设备之间的关系存储在图数据库中；S2：基于模型M和AES加密算法，对不同设备进行加密，生成4个水印，将4个水印进行拼接，得到水印WM，随后将水印WM嵌入到原始文件中得到WMF，并对WMF进行加密；S3：当判断WMF遭到篡改时，将WMF拆解，获得水印WM和原始文件F，将水印WM逆向解析出四个密文，在图数据库中进行搜索，便可以定位泄漏点。本方案所需计算资源较少，查询速度更快，数据关系更加明确，拓展性和灵活性更好，能够提高数据安全性和减少数据泄露的风险。
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公开(公告)号：CN114844786B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202210333493.5
申请日：2022-03-31
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及物联网技术领域，且公开了一种基于异构信息图谱的物联网资源信誉度评估方法，通过以异构图结构的形式进行描述，对图G的描述为G＝ ，整个图包括本体的集合E和关系的集合R两个部分，进一步描述如下：本体(Entity，简写为E)在整个图结构中以节点的形式存在，分为两类，分别是核心本体(Central Entity，简写为CE)和附属本体(AffiliatedEntity，简写为AE)，一般描述为E＝ ，其中，CE是结构中最主要的本体。该基于异构信息图谱的物联网资源信誉度评估方法，主体类型多样，关系类型多样，相比传统的物联网资源描述方法，可有效描述物联网复杂、异构、多样化的整体资源拓扑情况，同时，该发明丰富的描述方法可以辅助构筑更安全的物联网防御体系。
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公开(公告)号：CN111460494B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010215476.2
申请日：2020-03-24
IPC: G06F21/62 , G06F21/32 , G06V40/16 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种面向多模态深度学习的隐私保护方法及系统，该方法可用于情绪识别领域，其主要步骤如下：获取待处理音频数据、待处理图像数据和待处理文本数据；将待处理音频数据、待处理图像数据和待处理文本数据进行对应的隐私保护处理，获得待识别数据；将待识别数据输入到情绪分类模型中，获得各模态分类结果；利用动态路由协议的权重自选择算法对不同模态类别和不同情绪类别组合的权重进行自动分配，获得权重系数；根据权重系数和各模态分类结果，获得情绪识别结果；本发明能够根据数据类型来采取对应的隐私保护处理，从而防止用户信息泄露，进而提高用户体验。
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公开(公告)号：CN111404659B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202010136469.3
申请日：2020-03-02
Abstract: 本发明提供了基于混沌系统的隐私保护通信方法、服务器以及通信系统，方法包括：接收发起方设备发送的通信请求信息包，查找对应的混沌系统参数和密钥值，并对通信请求信息包中的验证码进行验证，验证通过后，通过查找到的密钥值，解密通信请求信息包中的密文，获得接收方设备标识，查找接收方设备对应的混沌系统参数以及密钥值，生成用于发起方设备和接收方设备进行会话的混沌系统参数以及密钥值，计算第一验证信息包和第二验证信息包，发送第一验证包给所述发起方设备，以使发起方设备与接收方设备建立加密会话，发送第二验证包给接收方设备，以使接收方设备发送通信建立信息包给发起方设备，本发明能节省通信参数的存储空间和保护用户隐私安全。
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公开(公告)号：CN113836556A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111134122.6
申请日：2021-09-26
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提供了面向联邦学习的去中心化函数加密隐私保护方法及系统，所述方法为获取服务器发送的初始模型、公共数据集、加密标签、加密素数、加密权重和权重向量参数；根据本地数据集对初始模型进行训练得到本地模型，并根据公共数据集对本地模型进行测试得到模型准确率；根据加密素数生成加密私钥和部分解密密钥，并根据加密私钥和加密标签对本地模型进行函数加密得到加密模型；将加密模型、部分解密密钥和模型准确率发送给服务器，以使服务器根据部分解密密钥、加密标签、加密权重和模型准确率对加密模型进行解密聚合得到全局模型。本发明保证服务器不能获得用户本地模型的同时，有效防止第三方与服务器共谋攻击，提升隐私保护力度和服务效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111400339B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010154921.9
申请日：2020-03-04
Applicant: 广州大学
IPC: G06F16/242 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种产品数据库标识反向解析的检索方法及系统，该方法先获取用户输入的查询文本；对所述查询文本进行分词和归一化处理，获得检索词集合；从标识列表中提取与所述检索词集合对应的产品标识码；根据所述产品标识码获取产品信息，并将所述产品信息显示在显示屏上；本发明技术方案在无需依赖用户输入标识信息的前提下实现产品信息的获取，从而提高产品信息的获取效率。
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公开(公告)号：CN115455483A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211156864.3
申请日：2022-09-21
Applicant: 广州大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/9535 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及数据分析技术领域，公开了一种基于本地差分隐私的大数据频数估计方法，包括如下步骤：服务器对所有客户端进行等概率采样，并发送哈希函数集合和草图长度的取值；客户端对初始数据进行转换，并根据哈希结果替换对应数据坐标；客户端利用本地差分隐私随机响应机制扰动上一步数据，得到最新数据；客户端发送最新数据，服务器根据采样的最新数据集合训练频数预测模型并发送给剩余所有客户端；剩余所有客户端根据预测模型判断持有数据是否为高频数据；若是高频数据，以{‑1}m的方式进行编码；若不是高频数据，先对初始数据进行转换，再根据哈希结果替换对应数据坐标，最后利用本地差分隐私随机响应机制扰动所有数据。
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公开(公告)号：CN113609521B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110851168.3
申请日：2021-07-27
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗训练的联邦学习隐私保护方法及系统，该方法包括：接收服务器发送的全局模型；根据本地计算能力和本地隐私需求，将所述全局模型划分为特征提取器和目标分类器，并从多个预设隐私分类器中，选择任一对应的所述预设隐私分类器作为本地隐私分类器，以及根据本地数据集和所述特征提取器，对所述目标分类器和所述本地隐私分类器进行对抗训练，得到本地训练信息；将所述本地训练信息上传至所述服务器，以使所述服务器根据所述本地训练信息，聚合更新所述全局模型。本发明不仅有效避免联邦学习内容级隐私的泄漏，而且减少了客户端与服务器的通信次数，有效提高联邦学习训练的准确率和效率，进一步提升联邦学习的服务质量。
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公开(公告)号：CN112949865A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110292470.X
申请日：2021-03-18
Abstract: 本发明公开一种基于SIGMA协议的联邦学习贡献度评估方法，训练方向各个参与方发送模型和不可篡改的可信执行程序和非交互SIGMA协议及相关参数；参与方利用本地数据集对模型训练得到梯度，运行可信执行程序，提取参与方的梯度，对模型进行更新，并运行测试模块测试新模型的准确率，计算该梯度的贡献度；参与方根据加密算法对梯度编码并加密，发送至训练方；参与方产生一个随机值，使用加密算法对其加密，随后将当前生成的所有密文输入哈希函数沙箱，输出哈希值，并计算出一个承诺；参与方上传承诺、密文和贡献度至训练方，训练方计算出哈希值并验证承诺，若验证通过，则将该梯度密文与其贡献度绑定记录在数据库中。该方法能够实现不泄露隐私的梯度证明。
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公开(公告)号：CN111400339A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010154921.9
申请日：2020-03-04
Applicant: 广州大学
IPC: G06F16/242 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种产品数据库标识反向解析的检索方法及系统，该方法先获取用户输入的查询文本；对所述查询文本进行分词和归一化处理，获得检索词集合；从标识列表中提取与所述检索词集合对应的产品标识码；根据所述产品标识码获取产品信息，并将所述产品信息显示在显示屏上；本发明技术方案在无需依赖用户输入标识信息的前提下实现产品信息的获取，从而提高产品信息的获取效率。
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