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公开(公告)号：CN104144057A
公开(公告)日：2014-11-12
申请号：CN201410328522.4
申请日：2014-07-10
Applicant: 北京大学
CPC classification number: H04L9/3073
Abstract: 本发明公开了一种生成安全解密密钥的CP-ABE方法。本方法为：1)授权者根据安全参数建立自己的公开/秘密参数，同时内容申请者建立自己的公私钥及其它公开/秘密参数；2)内容拥有者利用该授权者的公钥等公开参数,使用CP-ABE算法,对消息M进行加密，得到密文CT；3)该内容申请者向该授权者申请解密密钥，该授权者根据该内容申请者的属性生成解密密钥，生成解密密钥过程中，将该内容申请者的公钥信息嵌入到解密密钥中，然后将解密密钥发送给该内容申请者；4)该内容申请者获取该消息M的密文CT后，用自己的私钥和解密密钥对该密文CT进行解密，得到该消息M。本发明具有开销很小、解密密钥可直接在网络传输，且安全性高。
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公开(公告)号：CN102769615A
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN201210228031.3
申请日：2012-07-02
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供一种基于MapReduce机制的任务调度方法和系统，该方法包括：对以MapReduce云计算环境中的计算节点进行区域划分，包括安全域、调度域和冲突域；将MapReduce作业中的Map子任务调度至安全域的计算节点上，将每个Map子任务的副本调度至调度域的计算节点上；对Map子任务和Map子任务副本的执行环境和部分中间结果进行哈希校验，Reduce子任务分别利用Map子任务阶段生成的执行环境校验值和中间结果校验值校验自身的执行环境和输入数据。利用本发明，普通用户提交的作业的运行环境可以有效地和恶意用户隔离，并能以更高效的方式保证作业计算结果的完整性。
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公开(公告)号：CN117938726A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410330819.8
申请日：2024-03-22
Applicant: 奇安信科技集团股份有限公司 , 北京大学
Abstract: 一种虚拟网络安全功能的评价方法和系统，根据可信属性模型构建每个实例对应的具有多个可信属性指标的可信属性树，可信属性指标分为主观指标和客观指标；以主观指标的多个评价阶段为评价核心，在不同评价阶段动态获取主观指标的评价数据；主观指标的每个评价阶段的启动，触发客观指标相应评价阶段的同步启动，在不同评价阶段动态获取主观指标的评价数据；根据评价数据和评价策略，控制多个评价阶段依次执行操作，计算出实例的最终评价结果；或者在任一评价阶段终止执行。本发明采用测评推进策略或者测评终止策略，对不同评价阶段的可信属性指标进行评价使得到的评价结果更加准确，同时加快了评价速度，减少了评价占用的资源。
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公开(公告)号：CN117786735A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311582073.1
申请日：2023-11-24
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于内积函数加密的隐私保护计算机辅助诊断方法，其步骤包括：1)密钥生成中心调用群生成算法生成主密钥msk以及公共参数pp；2)根据msk、数据拥有者的标识信息ID以及输入向量#imgabs0#计算#imgabs1#并返回密钥#imgabs2#给数据拥有者；3)模型拥有者根据pp、ID以及输入向量#imgabs3#计算#imgabs4#D＝e(h1,h2)r以及#imgabs5#然后将密文#imgabs6#发送至计算机辅助诊断设备；4)数据拥有者根据密文以及密钥获取内积运算结果#imgabs7#然后计算预测结果#imgabs8#
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公开(公告)号：CN116828199A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310679250.1
申请日：2023-06-08
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/423 , G06V40/16 , G06F16/332 , H04L67/1097
Abstract: 本发明提供一种图像信息传输方法、装置、电子设备及存储介质，应用于第一终端，第一终端与政务区块链系统通信连接，政务区块链系统与第二终端通信连接，包括：获取待上传的人脸图像；提取人脸图像的轮廓信息；将人脸图像和视觉问答引导问题输入视觉问答预训练模型进行处理，得到针对人脸图像细节特征的文本描述；将轮廓信息和文本描述上传至政务区块链系统，以使第二终端从区块链系统上下载轮廓信息和文本描述，根据轮廓信息和文本描述重建人脸图像。本发明将人脸图像转化为对存储容量与通信带宽需求较低的文本描述以及轮廓信息，实现高效的人脸图像压缩，在保证政务区块链系统去中心化以及安全性特点的同时，实现政务区块链系统的高扩展性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111767162A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010428826.3
申请日：2020-05-20
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种面向不同型号硬盘的故障预测方法及电子装置，该方法步骤包括获取待预测硬盘的类别、SMART信息及IO信息，查找共性故障预测模型；若查找到共性故障预测模型，将待预测硬盘的SMART信息及IO信息输入共性故障预测模型，初次判断该待预测硬盘是否正常；若未查找到共性故障预测模型或初次判断正常，根据待预测硬盘的类别，将待预测硬盘的SMART信息及IO信息输入相应的类别故障预测模型，二次判断该待预测硬盘是否正常；若初次判断不正常或二次判断不正常，则该待预测硬盘即将发生故障。本发明创造性地建立二级预测建模机制，能同时兼顾不同品牌、型号硬盘的共性故障特征和个性故障特征，为数据中心不同品牌、型号的硬盘建立统一的故障预测模型。
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公开(公告)号：CN106101074B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201610373850.5
申请日：2016-05-31
Applicant: 北京大学
IPC: H04L29/06 , H04L29/08 , H04L12/911
Abstract: 本发明公开了一种面向大数据平台的基于用户分级的安全调度方法。本方法为：1)基于用户的属性对用户进行分级，将所有的用户划分为多个级别；2)根据用户的级别数目将集群中的节点资源划分为相应数目的级别，并设置用户所在的队列和节点的标签；其中，将级别为k的用户所在队列设置标签为k，标签k的队列对应的节点的节点标签值为k；3)调度器根据用户标签和资源标签控制用户的资源调度权限：级别为k的用户能够使用节点标签值为k或小于k的节点，而不能使用标签值大于k的节点。本发明保证用户作业之间的隔离性及其处理结果的安全性，从物理上尽可能地隔离恶意任务和普通任务，增强集群的安全性。
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公开(公告)号：CN109101360A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201710472920.7
申请日：2017-06-21
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于布隆过滤器和交叉编码的数据完整性保护方法。本方法为：1)用户将文件传送给可信第三方服务器TPA；2)TPA对该文件进行分块并进行纠删编码得到分块的冗余校验码；然后记录该文件的分块信息并生成该文件的布隆过滤器；3)TPA将该文件分块及其冗余校验码上传到云端；4)当该用户通过TPA向云端发起挑战，TPA查找该文件对应的文件块，然后将挑战内容发送至云端；5)云端利用TPA发送过来的挑战内容计算该文件的文件块所对应的签名值并返回给TPA；6)TPA验证该文件的布隆过滤器是否满足各所述签名值的查询判断对应的文件块是否被破坏。本发明提高了数据恢复能力和完整性验证效率。
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公开(公告)号：CN104468257B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201410598622.9
申请日：2014-10-30
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动用户时空行为的云应用可用性预测方法与系统。本方法为：1)移动智能设备端将用户选取的待预测云应用及其使用时间t，即用户使用模式，发送给该移动智能设备端的移动用户时空行为数据收集器；2)所述移动用户时空行为数据收集器将收到的用户使用模式信息，该移动智能设备端的电量消耗统计信息以及网络状态模式统计信息发送给云端；3)所述云端根据该移动用户时空行为数据收集器发送过来的数据计算所述待预测云应用在设定使用时间段的可用性，并将计算结果发送给该移动智能设备端。本发明可帮助用户预测未来时间段其移动设备上云应用的可用性，为用户应用提供方便；同时，也帮助移动云应用提供商或服务商优化服务。
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公开(公告)号：CN107025311A
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201710351281.9
申请日：2017-05-18
Applicant: 北京大学 , 北京华品博睿网络技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于K近邻的贝叶斯个性化推荐方法，包括：1)通过用户的行为数据寻找用户的K近邻；2)根据观测到的用户正反馈项目以及由该用户的k近邻用户组成的用户群的正反馈项目，对项目集合进行划分；3)确定用户对项目的对级别偏好关系；4)最大化所有用户在项目集合上的概率得到目标函数；用户对项目的预测采用矩阵分解模型实现；采用随机梯度下降法对目标函数中的参数进行求解。本发明还公开了一种基于K近邻的贝叶斯个性化推荐装置。本发明考虑了用户之间的相互影响，并通过该影响对项目集合进行划分，减少了未观测项目的个数，有效地缓解了推荐过程中数据不平衡和数据稀疏性带来的负面影响。
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