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公开(公告)号：CN102299792B
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201110299580.5
申请日：2011-09-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种对网络中传输的数据进行安全、高效求和融合的方法，属于网络信息安全技术领域。查询基站产生一个随机数，然后根据网络拓扑结构分别计算并分发每个参与数据融合的节点密钥。采集的数据进行同态加密后，由孩子节点上传至父节点，父节点将自身和所有孩子节点的数据进行融合，继续上传，直至发送给查询基站；查询基站解密得到融合结果，然后根据验证值对融合结果在本地进行验证，验证有效则接受融合结果，否者丢弃融合结果。本发明只需要在查询广播和数据融合阶段产生数据流量，大大减少了数据流量。结果检查保证了数据的完整性；整个融合过程对数据进行了同态加密，保证数据可融合性的同时也保证了数据的机密性、可验证性。
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公开(公告)号：CN102821307A
公开(公告)日：2012-12-12
申请号：CN201210331369.1
申请日：2012-09-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04N21/236 , H04N21/238 , H04N21/434 , H04N21/435 , H04N21/633
Abstract: 本发明提出了一种实时认证广播数据源的视频编码系统，属于通信安全技术领域。系统包括服务器端模块和客户端模块，其中，服务器端模块包括视频信号输入接口模块、编码模块、广播数据发送模块，客户端模块包括广播数据接收模块、数据源认证模块、视频信号输出接口模块。本发明可以在常规视频信息上附加数据源认证信息，并且采用的方案不会明显地延长编码时间或增大编码后文件的大小，效果理想，同时最大限度地保证了视频信息的正确性，确保用户接收到的视频信息来自合法的发送端，并能够一定程度的抵抗不法分子的攻击和信道中存在的数据丢失。
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公开(公告)号：CN120017316A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510022273.4
申请日：2025-01-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L9/40 , G06F21/31 , G06F21/45 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06F21/64 , G06F18/2323 , H04L9/00 , H04L9/32
Abstract: 本发明涉及一种区块链赋能的社区检测加密方法，属于隐私保护和身份信息管理技术领域。本方法在对社区检测中数据拥有者的行为进行约束的同时保护了用户数字身份信息的安全，建立了新的去中心化的信任机制。首先利用区块链技术实现分布式身份认证，借助智能合约实现动态授权。在数据方面，引入向量承诺技术对数据拥有者上传的数据进行约束，同时将承诺后的数据放在区块链上实现可验证性与可溯源性。通过构建起可靠的信任基础，确保了身份管理系统的安全性和可靠性。此外，通过结合社区搜索算法，根据用户在社区中的地位和角色，实现了差异化的身份权限管理，大大提高了管理的精准性和效率。
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公开(公告)号：CN120017252A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411849112.4
申请日：2024-12-16
Applicant: 北京理工大学 , 中科信息安全共性技术国家工程研究中心有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于模型健壮性过滤器的隐私联邦学习系统，属于机器学习技术领域。本发明系统使用混合与分层两种策略，防止攻击者的恶意模型污染全局模型。混合策略对比模型在距离和方向两种度量的不同，分层策略通过检查模型在不同层的方向差异情况。两种策略的结合，能够有效检测后门攻击，提高联邦学习系统的鲁棒性。通过使用可验证秘密共享和零知识证明技术，确保了参与者在聚合时不会泄露局部模型更新的任何信息，实现安全聚合，保证了参与者数据的隐私性。
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公开(公告)号：CN120012873A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411848973.0
申请日：2024-12-16
Applicant: 北京理工大学 , 中科信息安全共性技术国家工程研究中心有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于训练质量评估与链上酬金支付的联邦学习方法，属于联邦学习技术领域。本方法利用区块链技术，将中央服务器和客户端看作是区块链上的节点，设备之间的数据传输通过区块链网络实现，并通过智能合约实现对训练质量的支付。通过零知识证明技术，在保护用户数据隐私的前提下实现中央服务器对训练质量的证明。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119892357A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510071991.0
申请日：2025-01-16
Applicant: 北京理工大学 , 北京数缘科技有限公司
Abstract: 本发明涉及信息安全密码领域，公开了基于大语言模型与多侧信道区分器的密码安全度量方法，包括根据简单能量分析SPA的特点，基于常用分析手段，设计分段、预处理、数据统计、降维、聚类及连续规则限制等多种侧信道区分器；当密码设备运行目标算法时，采集其运行过程中的照度、能量或电磁等侧信息数据；基于采集到的侧信息数据，选择不同的侧信道区分器，融合形成具有侧信道分析知识的专家版提示词，描述分析目标和任务。无需专家参与或专业的分析工具，即可利用通用大语言模型面向具有多种防护手段如随机延时、掩码等的密码设备进行安全性自动化度量，且与普通SPA安全度量方法相比，在样本量相同的情况下误报率降低>=30%，相同准确率下样本量降低>=30%，大大提升了侧信道安全度量的准确率以及减少了人工等资源成本。
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公开(公告)号：CN119853947A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411735633.7
申请日：2024-11-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L9/40 , H04L9/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于多特征融合的区块链数据隐蔽传输检测方法及系统，涉及区块链技术领域，方法包括：构建区块链数据隐蔽传输检测模型；区块链数据隐蔽传输检测模型包括文本特征检测模型、关联特征检测模型和融合特征检测模型；文本特征检测模型对输入的区块链数据进行文本特征分类，得到文本特征分类结果；关联特征检测模型对输入的区块链数据进行关联特征分类，得到关联特征分类结果；融合特征检测模型进行加权融合，得到最终分类结果；对区块链数据隐蔽传输检测模型进行训练，得到训练好的区块链数据隐蔽传输检测模型；基于训练好的区块链数据隐蔽传输检测模型进行区块链数据隐蔽传输检测。本发明提高区块链数据隐蔽传输检测的准确性。
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公开(公告)号：CN119835014A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411835475.2
申请日：2024-12-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于平行链与联邦学习框架的分布式入侵检测系统，属于区块链技术领域。所述入侵检测系统包括中继链、数据链、贡献链、客户端和星际文件系统；数据链和贡献链是两条平行链；中继链分别与数据链和贡献链通讯相连，客户端与数据链通讯相连，星际文件系统分别与客户端、数据链和贡献链通讯相连。中继链主要由验证者节点组成，数据链主要由数据链收集者节点组成，贡献链主要由贡献链收集者节点组成。本发明具有奖惩公平、未来进行升级或与其他区块链系统连接时更加方便、可以有效防止数据篡改和恶意攻击的特点。
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公开(公告)号：CN119788346A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411867324.5
申请日：2024-12-18
Applicant: 北京理工大学 , 北京数缘科技有限公司
Abstract: 本发明涉及密码和多源侧信道分析领域，并且更具体地，涉及一种基于随机模型的密码算法多源对抗侧信道分析方法。通过将多源对抗学习的思想引入到随机模型建模过程中，提高了随机模型的建模精度，更高效地实现密钥恢复。本发明利用噪声源和能量源进行对抗学习，引入了正态分布的条件概率以及KS检验作为对抗学习判断依据，自主设计了一种随机模型建模参数迭代机制，提高传统随机模型参数精度；该方法将其转化为更加直观的数学公式，有助于提高各种与随机模型有关的方法的精度，减少密码算法侧信道分析难度；本发明引入多源对抗思想，设置了对抗学习判断依据，提高了随机模型的多源建模精度，具有更高的参数质量和更低的密码算法密钥恢复难度。
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公开(公告)号：CN119561715A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411438248.6
申请日：2024-10-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/2431 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出的一种基于行为意图分析的恶意加密流量检测方法，属于加密流量分析中的恶意流量检测领域。包括以下步骤：本发明提出了一种差异化且鲁棒的流量表示方法，称为流量行为矩阵，其将整个流量划分为固定长度的时间片段，然后计算每个时间片段中出站和入站包的累积包长度并将其合并为一个矩阵；本发明采用一种基于卷积神经网络的分类模型，该分类模型学习流量行为矩阵的鲁棒特征以确保恶意加密流量检测的有效性，通过卷积神经网络模型，本发明能够实现真实场景下的恶意加密流量检测。本发明解决了现有的真实网络场景下恶意加密流量藏匿于海量良性加密流量中难检测、处理不平衡数据集时准确性较低的问题。
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