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公开(公告)号：CN110225016A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910466477.1
申请日：2019-05-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链网络的数据隐蔽传输方法，属于数据隐蔽传输技术领域；该方法经过链外密钥交换阶段交换作为隐蔽通信的凭证的公钥；然后经过隐蔽数据构造阶段构造含有用发送方私钥加密的消息、用Kleptography技术生成的能够泄露发送方私钥的签名信息的特殊交易；接下来通过链内数据传输阶段传播该特殊交易；最后通过隐蔽数据提取阶段接收方逐个读取和检测区块链网络中传播的每一个区块链交易，如果交易中的签名数据能够利用Kleptography技术提取出私钥，则说明此交易是携带加密数据的特殊交易；接收方将利用提取的私钥解密出原文。对比现有技术，本发明具有隐蔽性高的特点，敌手无法根据账号特征识别隐蔽信道。
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公开(公告)号：CN110008752A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910294303.1
申请日：2019-04-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于隐私保护的车辆编队评价方法，属于车联网车辆编队技术领域。包括系统初始化、车辆注册、生成评分报告、数据验证、数据聚合、评分计算、信任值更新；通过使用双线性映射来保证车辆报告和参与证明的真实性和不可篡改性；通过使用同态加密算法和时间戳来保证车辆信任值的真实性与不可篡改性；通过设计可过滤的真值发现算法来真实地计算头车的评分以及各用户车辆的信任值。本发明实现了车辆编队的安全评价，能够保护车辆的身份、消息和信任值隐私，提升了整个系统的安全性。
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公开(公告)号：CN109784741A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910061638.9
申请日：2019-01-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于信誉预测的移动群智感知系统奖励分发方法，属于移动群智感知技术领域，其核心为：任务平台上的每名数据提供者，即“工人”，都被赋予信誉，该信誉基于“工人”过去在任务中的行为。基于信誉来预测“工人”未来的行为，并在下一个任务开始前为“工人”分发基本工资。“工人”不断努力以争取更好的信誉，从而获得优先受到对待的权利，并因此获得更多的报酬。同时，在“工人”实际参与任务后，衡量其实际表现与基于信誉预测值的差异，并在已有工资基础上对报酬进行二次奖惩。本发明方法能够准确地监测和评估“工人”的质量，并将信誉与质量相结合，激励机制具有奖励最优性，并有效防止了新加入者攻击和开关攻击。
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公开(公告)号：CN114567428B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202210040274.8
申请日：2022-01-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明涉及一种支持动态标签的区块链数据隐蔽传输方法，属于区块链数据传输技术领域。本方法采用区块链网络代替传统网络，发送方和接收方通过区块链网络中的交易实现数据隐蔽传输，而无需使用自己的IP地址，避免攻击者通过IP地址追溯到双方的身份，匿名性强。同时，特殊交易的发送地址和接收地址都是随机生成的一次性地址，参与数据隐蔽传输的双方通过可变标签筛选特殊交易，敌手无法根据账号特征识别出特殊交易，隐蔽性高。
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公开(公告)号：CN113691512B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202110930811.1
申请日：2021-08-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种结合区块链与洋葱网络的数据隐蔽传输系统及方法，属于区块链和网络信息安全技术领域。本方法采用的IP地址传输具有高效性，多条交易可以包含一个IP地址信息，并且对交易的筛选只需要对交易进行一次遍历，而对每条交易只需要在列表中进行查找，交易筛选可以在交易数量的线性时间内完成。同时，动态IP的接收方可以将利用区块链来发送自身IP给各发送方，以便于各发送方有足够的信息利用洋葱网络来进行隐蔽传输。本方法具有较高的抗篡改性和隐蔽性，数据传输速率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115310120A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210780488.9
申请日：2022-07-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于双陷门同态加密的鲁棒性联邦学习聚合方法，属于隐私计算中的联邦学习技术领域。所述方法包括：建立包含多个本地联邦参与方、一个模型聚合方以及一个模型请求方的联邦学习系统；建立分布式双陷门同态加密系统；各个联邦参与方接收初始全局模型，随后用自己的本地数据集训练接收到的初始全局模型，从而得到各自的本地模型，而后用分布式双陷门同态加密系统加密各自的本地模型参数；模型聚合方计算加密后的本地模型参数两两之间的欧式距离，据此执行基于最大团算法的过滤规则，筛选出遭到攻击的联邦参与方。所述聚合方法既能在理论上保护模型隐私安全又能在实验中抵御数据中毒攻击，兼顾安全性和可用性。
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公开(公告)号：CN114726503A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210327669.6
申请日：2022-03-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种区块链车联网中的隐私保护数据订阅方法，属于区块链及隐私信息保护技术领域。本方法在区块链中存储密文形式的数据与索引，并将查询的主题进行混淆，在保证查询结果正确性的前提下，外部攻击者无法根据链上存储的密文数据推断出明文的内容，也无法推断出用户查询的主题。本方法采用的基于哈希链的订阅密钥管理与分配法，用户可以通过订阅密钥查询订阅期内指定主题的内容，并解密查询结果，用户无法查询和解密在其订阅期和订阅主题以外的内容。用户在解密查询结果后，可以批量认证查询结果的完整性，实现车联网订阅查询结果的高效可验证。
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公开(公告)号：CN113254987B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202110401369.3
申请日：2021-04-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/10
Abstract: 本发明涉及一种可容错且保护隐私的时序数据聚合方法，属于数据聚合及隐私保护技术领域。所述方法包括：1)可信机构生成系统参数并广播；2)每个数据提供者随机选择自己的私钥，生成公钥发送给可信机构进行广播；3)每个数据提供者根据自己的私钥和其他数据提供者的公钥生成与其他数据提供者间的共享密钥；4)可信机构生成一个随机置换序列，分发给每个数据提供者作为其唯一的序列数；5)每个数据提供者加密感知数据，并对加密后的密文签名，向云服务器发送密文、签名；6)云服务器对签名进行验证，若验证通过，则对所有的密文异或，得到感知数据；否则不异或。所述方法能保护数据提供者的隐私，实现可容错性，并能有效降低计算和通信开销。
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公开(公告)号：CN114567428A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210040274.8
申请日：2022-01-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明涉及一种支持动态标签的区块链数据隐蔽传输方法，属于区块链数据传输技术领域。本方法采用区块链网络代替传统网络，发送方和接收方通过区块链网络中的交易实现数据隐蔽传输，而无需使用自己的IP地址，避免攻击者通过IP地址追溯到双方的身份，匿名性强。同时，特殊交易的发送地址和接收地址都是随机生成的一次性地址，参与数据隐蔽传输的双方通过可变标签筛选特殊交易，敌手无法根据账号特征识别出特殊交易，隐蔽性高。
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公开(公告)号：CN114141323A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111245888.1
申请日：2021-10-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种具有前向隐私的多用户隐私保护电子病历查询方法，属于可搜索加密技术领域。所述方法包括以下步骤：1、系统初始化；2、患者注册；3、医疗服务机构生成加密数据并发送至云服务器；4、患者生成加密的查询请求并发送至云服务器；5、云服务器查询数据；6、医疗服务机构向云服务器发送患者的撤销信息，云服务器将对应密钥删除；7、医疗服务机构生成更新数据并发送至云服务器，云服务器将电子病历的编号存入电子病历的桶位置中；8、医疗服务机构将被删除电子病历的编号发送至云服务器，云服务器删除对应加密的电子病历。所述方法支持效率较高的多用户查询且实现了前向隐私。
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