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公开(公告)号:CN108259506B
公开(公告)日:2019-04-26
申请号:CN201810133887.X
申请日:2018-02-08
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种SM2白盒密码实现方法,以签名参数对消息进行签名后采用验证参数对消息与签名进行验证,其中:签名参数中包含由SM2椭圆曲线公钥密码算法为基础生成的基本参数以及由基本参数构建得到的签名参数表;验证参数中包含SM2椭圆曲线公钥密码算法为基础生成的基本参数以及由基本参数构建得到的验证参数表。本发明可应用于任何需使用数字签名方案的场景,实现数据来源的确认、数据完整性的保护、交易信息签名者不可抵赖性等安全需求,能保证攻击者不能破解签名私钥。
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公开(公告)号:CN117792608A
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202311843176.9
申请日:2023-12-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种适用于联盟链的优化异步BFT共识实现方法,当完成初始化后进行交易打包与生成区块,将生成的区块采用一致性广播、验证和投票后,各个节点采用基于GPC子协议对区块进行一致性确认及提交。本发明采用的DAG链结构,不仅保留每个节点提案的区块来提升交易吞吐量,并能够利用DAG节点的引用关系推进协议;基于一致性广播(CBC)和全局完美抛币(GPC)保证异步共识协议的安全性,采用有向无环图DAG作为链的拓扑结构,将DAG边的引用关系作为BFT共识中投票的一部分,加快异步BFT共识协议的运行效率,降低共识协议的通信复杂度。
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公开(公告)号:CN117395041A
公开(公告)日:2024-01-12
申请号:CN202311336657.0
申请日:2023-10-17
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于消息验证机制可验证多服务器隐私信息检索方法,其特征在于,在初始化阶段,由数据持有者为每个数据块分别①生成验证信息并将其与密钥存入一组验证服务器;②生成验证标签并将带验证标签的数据块存入一组数据服务器;在离线阶段,每个服务器根据收到的数据分别进行预处理并生成提示信息,在线查询阶段用户获取提示信息后,从数据服务器获得带验证标签的目标数据块后,请求验证服务器对目标数据块进行验证,当验证通过后进一步由验证服务器验证每个数据服务器的回复,确定不诚实服务器。本发明在保证用户正确性的同时验证开销非常低,使用户的查询延迟非常低,同时能够检测出数据错误并定位发送错误数据的数据服务器。
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公开(公告)号:CN113239634B
公开(公告)日:2022-11-04
申请号:CN202110654854.1
申请日:2021-06-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于鲁棒模仿学习的模拟器建模方法,涉及强化学习领域,包括以下步骤:从策略分布中采样出训练策略集合Π和测试策略集合Π′;令训练策略集合Π的策略π与真实环境p*进行交互,以获得真实数据集合Bπ={(s,a,s′)~(πp*);每k步进行一次策略筛选;令策略π与学习到的模拟器进行交互,并计算价值差异VD,以衡量模拟器在策略π下的表现;选取其中表现最差的∈%策略构成集合Πc,其对应的数据集记为Bc;从Bc中采样数据,并利用Πc中的策略与当前模拟器交互以收集数据Dp,用以优化生成对抗模仿学习中的判别器Dω,以及用以优化生成对抗模仿学习中的生成器重复上述步骤直到重复次数达到事先设定的阈值。该方法使得学到的模型具有更强的鲁棒性。
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公开(公告)号:CN117670545A
公开(公告)日:2024-03-08
申请号:CN202311686704.4
申请日:2023-12-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种联盟链上预计算参数的同类权利证明交换实现方法,包括:链下聚合计算阶段和链上验证阶段,通过链下进行多笔同类权利交换交易中计算交易数量,配合链上合约验证计算结果的正确性;与现有技术相比,本发明能够在不影响合约功能的前提下,降低同类权利交换协议运行时的链上开销,增加单个区块的交易吞吐量。
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公开(公告)号:CN114118368A
公开(公告)日:2022-03-01
申请号:CN202111388309.9
申请日:2021-11-22
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于Shamir安全多方计算的隐私保护多方强化学习系统及方法,包括:基于shamir的安全定点数计算模块、基于定点数计算实现的安全梯度下降模块、基于安全梯度下降实现的服务器mix网络模块、智能体网络模块和智能体‑服务器通信模块,本发明使用Shamir的秘密分享方案形成服务器间的安全随机梯度下降算法的协议,获得了更灵活的部署能力,并且能够容忍一些掉线。本发明根据安全协议的要求修改Q‑mix模型的网络,确保其对半诚实对手的安全性。
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