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公开(公告)号：CN115051791B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210521061.7
申请日：2022-05-12
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明提供了一种基于密钥协商的高效三方隐私集合求交方法及系统，包括如下步骤：参数准备、参与方A生成多项式、参与方B计算输出密钥、参与方C计算输出密钥、交集计算阶段。参与方A，用于与参与方B和接收者C之间计算集合交集；参与方B，用于与参与方A和接收者C之间计算集合交集；接收方C，用于与参与方A和参与方B之间计算集合交集。可以在恶意敌手存在的情况下安全地计算三方集合交集。本发明所产生的通信成本很低，在宽带受限的场景下将具有更大优势。对比同样适用于弱通信场景的同态加密方法，本发明将具有更高的效率。本发明保证在恶意敌手存在时可以安全地计算出集合交集，并允许任意两个参与方进行合谋，提供了更高的安全性。
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公开(公告)号：CN114866225B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210352483.6
申请日：2022-04-05
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种基于不经意伪随机秘密共享的超阈值多方隐私集合求交方法，基于OPPRF组件和SS组件设计不经意可编程伪随机秘密共享(OPPR‑SS)协议，该协议结构如下：参数：发送方S，拥有集合Y：{y1，...，yn}。接收方R，拥有元素x。OPRF函数，OKVS函数：Fk(·)，j∈[1,n]；输入：接收方输入元素x。所述不经意可编程伪随机秘密共享协议，英文简称为OPPR‑SS协议。本发明仅使用对称密钥和秘密共享在常数上进行即可构建，在通信轮数和通信复杂度一致的情况下具有更优的计算效率。本发明构建的OPPR‑SS组件可作为单独的新密码学组件，其可完成具有安全属性的特定输入产生(t,n)重构属性的特定输出。
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公开(公告)号：CN112182649B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011004265.0
申请日：2020-09-22
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种基于安全两方计算的线性回归算法，所述方法包括以下步骤：步骤S1：采用秘密共享值的乘法；步骤S2：训练数据预处理；步骤S3：参数初始化；S4：模型参数更新；步骤S5：预测数据预处理；步骤S6：计算预测共享值；步骤S7：重构预测结果。本文方案在保证数据和模型参数隐私不被泄露的同时，所需要的通信开销更低。本申请将原始训练数据和模型参数私有化，在云服务器无法获得原始训练数据以及中间参数、并且无法推断模型参数的情况下，借助云服务的便利实现了一种保护数据隐私的线性回归算法；在此基础上，可安全地执行回归预测任务，在利用云服务器的计算及存储资源时，可高效准确的进行线性回归模型的训练及数据预测。
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公开(公告)号：CN115273891A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210823199.2
申请日：2022-07-13
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相似度检测的音频自动剪错方法，针对一段音频自动判断其所有语音段，并对所有语音段进行有限次的相似度比较，对相似度较高音频进行剪错，并保留所有剪错长度和位置信息，自动剪错系统具体实现过程包括如下步骤：预处理、语音段确定(标记确定)、相似段判断、预剪错、剪错，其中相似段判断部分包含了如下的具体实现过程：(1)动态规划获取预判断相似度的语音片段(2)快速傅里叶变换并插值获得两语音段在频域上的相似度(3)计算梅尔频率倒谱系数并进行经过改良的动态时间规整得到两语音段在时域上的相似度。本发明引入动态规划思想设计音频自动剪错系统，极大减少了语音激活检测的次数，使得计算效率极大提升。
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公开(公告)号：CN112330551A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011120824.4
申请日：2020-10-20
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种基于秘密共享的遥感图像外包降噪方法，针对加性高斯噪声，对任意一张含有加性高斯噪声的遥感图像描述为：v＝{v(i)|i∈I}，其中，I表示整个图像域，图中的任意像素点可表示为：v(i)＝u(i)+n(i)，其中，v(i)是图像的观测值，u(i)是图像的原始灰度值，n(i)表示独立同分布且服从N(0，σ2)分布的高斯变量，使用图像的灰度值作为图像特征值生成哈希，计算图像的平均灰度值 根据平均灰度值对图像矩阵进行二值化，灰度值大于 的记为1，否则记为0，即 其中，Mi表示图像矩阵i点的灰度值，具体实现过程，包括如下步骤：(1)密钥生成，(2)问题生成，(3)问题计算，(4)问题解决。通过哈希函数进行验证，保证了数据的完整性，避免恶意的云服务器通过上传虚假信息扰乱图像降噪结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112187770A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011011074.7
申请日：2020-09-23
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种基于近岸物联网的多源海洋数据安全融合与统计方法，包括以下步骤：步骤1：系统参数及密钥生成算法，步骤2：终端节点数据加密算法，假设mi，k是发送者k在每个监测时刻ti采集的数据值，i＝1，2，…，n，k＝1，2，…，s，步骤3：数据汇聚方密文计算算法，步骤4：接收者解密和统计处理算法。本发明提出了一种基于近岸物联网的多源数据安全融合与统计方法，其优点主要体现在：(1)实现了海洋传输、聚合；(2)数据在整个传输过程中，均采用加密传输，数据聚合节点对具体数据未知，保护了数据的隐私性；(3)增加了数据的统计功能，获得了采集数据的均值和方差，能够及时发现数据的异常及偏离。
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公开(公告)号：CN112182649A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011004265.0
申请日：2020-09-22
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种基于安全两方计算的线性回归算法，所述方法包括以下步骤：步骤S1：采用秘密共享值的乘法；步骤S2：训练数据预处理；步骤S3：参数初始化；S4：模型参数更新；步骤S5：预测数据预处理；步骤S6：计算预测共享值；步骤S7：重构预测结果。本文方案在保证数据和模型参数隐私不被泄露的同时，所需要的通信开销更低。本申请将原始训练数据和模型参数私有化，在云服务器无法获得原始训练数据以及中间参数、并且无法推断模型参数的情况下，借助云服务的便利实现了一种保护数据隐私的线性回归算法；在此基础上，可安全地执行回归预测任务，在利用云服务器的计算及存储资源时，可高效准确的进行线性回归模型的训练及数据预测。
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公开(公告)号：CN115051791A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210521061.7
申请日：2022-05-12
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明提供了一种基于密钥协商的高效三方隐私集合求交方法及系统，包括如下步骤：参数准备、参与方A生成多项式、参与方B计算输出密钥、参与方C计算输出密钥、交集计算阶段。参与方A，用于与参与方B和接收者C之间计算集合交集；参与方B，用于与参与方A和接收者C之间计算集合交集；接收方C，用于与参与方A和参与方B之间计算集合交集。可以在恶意敌手存在的情况下安全地计算三方集合交集。本发明所产生的通信成本很低，在宽带受限的场景下将具有更大优势。对比同样适用于弱通信场景的同态加密方法，本发明将具有更高的效率。本发明保证在恶意敌手存在时可以安全地计算出集合交集，并允许任意两个参与方进行合谋，提供了更高的安全性。
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公开(公告)号：CN115037439A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210643985.4
申请日：2022-06-08
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种适合小集合的多方隐私集合求交方法，有m个参与方P1，P2，…，Pm，Pi拥有私有集合Xi＝{xi，1，xi，2，…，xi，n}，i∈{1，2，…，m}，Pm作为服务器，将P1，P2，…，Pm‑1作为客户端，包括如下步骤：(1)参数准备：参与方Pi输入私有集合(2)密钥交换；(3)无条件零共享；(4)计算交集，服务器Pm本地计算交集，对每个元素xm，j计算若结果为1则xm，j为交集元素。本发明设计的多方隐私集合交集协议的通信复杂度仅统计安全参数作为常数项，且实现了无额外通信开销的抵御合谋技术，适用于多参与方的场景。本发明采用一轮密钥交换协议作为加密原语，在小集合下场景下具有高效的运行效率，并且能够在半诚实模型下抵御m‑2方合谋，也可转化为恶意模型下抵御m‑2方合谋。
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公开(公告)号：CN112187770B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202011011074.7
申请日：2020-09-23
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种基于近岸物联网的多源海洋数据安全融合与统计方法，包括以下步骤：步骤1：系统参数及密钥生成算法，步骤2：终端节点数据加密算法，假设mi，k是发送者k在每个监测时刻ti采集的数据值，i＝1，2，…，n，k＝1，2，…，s，步骤3：数据汇聚方密文计算算法，步骤4：接收者解密和统计处理算法。本发明提出了一种基于近岸物联网的多源数据安全融合与统计方法，其优点主要体现在：(1)实现了海洋传输、聚合；(2)数据在整个传输过程中，均采用加密传输，数据聚合节点对具体数据未知，保护了数据的隐私性；(3)增加了数据的统计功能，获得了采集数据的均值和方差，能够及时发现数据的异常及偏离。
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