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公开(公告)号：CN113934374B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202111193595.3
申请日：2021-10-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种基于遗传算法的区块链多副本分配和存储方法，属于区块链系统技术领域。本发明实现方法为：通过对区块使用多副本机制进行分配和存储，降低区块链中新节点加入的存储空间要求门槛，使得整体区块链系统所需的存储空间减少；且使用基于遗传算法的多副本分配和存储优化算法，在多重资源约束的条件下，为区块链上的所有区块生成最优的分配与存储位置；通过设置精英制度和基于存储节点筛选表的交叉算子和突变算子，遗传算法得到近似最优的分配和存储方案，生成分配方案后由对应的节点负责实际的存储工作，从而降低区块链系统的整体能源损耗；区块链系统会定期地根据全局状态使用遗传优化算法调整区块的分配位置，能够有效提升区块链中区块查询事件的效率。
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公开(公告)号：CN114841364B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210393006.4
申请日：2022-04-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种满足个性化本地差分隐私需求的联邦学习方法，属于网络与信息安全技术领域。在联邦学习的每一个迭代轮次中，每个客户端在完成本地模型训练后，根据自己设置的隐私预算对原始的本地模型参数进行扰动，然后发送给服务器。服务器收集所有客户端扰动后的本地模型参数，并根据每个客户端设置的隐私预算计算其对应的概率参数，在聚合全局模型时根据概率参数来决定使用哪些客户端的本地模型。对比现有技术，本发明可抵抗来自不可信服务器的隐私攻击，客户端可设置不同的隐私预算，支持“个性化”的隐私保护。客户端选择机制可以在隐私预算个性化设置的情形下，使服务器获得更准确的全局模型，平衡了数据可用性与隐私性。
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公开(公告)号：CN117675165A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311385855.6
申请日：2023-10-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种面向平行区块链的节点身份管理方法，属于区块链与网络安全技术领域。本发明提出了一种在解决多部门协同时，新节点加入网络时确保身份安全问题的技术方案。通过使用平行链技术，以及将身份认证系统中证书管理机构拆分成两个独立的证书注册审批机构和证书颁发机构，解决了节点的身份安全问题。本发明提出了将证书管理机构拆分成两个独立的证书注册机构和证书颁发机构，避免了恶意节点加入平行区块链，能够更好的适应多部门系统合作场景，通过引入平行链架构，不同部门可以实现跨部门访问数据，每条平行子链的代理节点维护着该部门的数据库，跨部门访问数据只需要代理节点验证合法性即可实现。
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公开(公告)号：CN116366225A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310290956.9
申请日：2023-03-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于zk‑SNARK的可监管的隐私保护区块链系统及方法，属于区块链应用技术领域。本发明利用同态加密进行通信过程中的数据计算，借助zk‑SNARK零知识证明技术确保通信数据的正确性，通过在通信的地址集合中添加虚拟地址来实现通信者的身份的保密，使用监管方密钥对链上消息进行监管。本发明由Substrate和基于zk‑SNARK的隐私保护技术构建，能够在通信过程中保护用户消息、通信者身份的隐私信息。监管部门可以使用自身私钥对链上消息进行监管，在保证自身私钥安全的前提下并不妨碍对用户消息的隐私保护；与其他零知识证明方案相比，zk‑SNARK证明的大小恒定且足够小，使用基于账户的区块链也有利于零知识证明成本和链上存储成本的优化。
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公开(公告)号：CN115618429B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211636640.2
申请日：2022-12-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F21/64 , G06F21/62 , G06F21/33 , G06F9/54 , H04L9/32 , H04L67/025 , H04L67/10 , H04L67/133
Abstract: 本发明涉及一种基于平行区块链的产品全生命周期管理系统，属于计算机软件与区块链应用技术领域。本发明利用平行链技术带来的可扩展性解决产品全生命周期管理系统的性能问题，使用节点间的拜占庭容错共识协议解决安全问题，借助平行链间的隔离性、跨共识消息协议与监管者数字证书解决监管问题。本发明对比已有技术，具有更高的性能、更高的安全性和可监管性，维持了产品全生命周期管理系统的隐私与安全需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115361145B
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211276496.6
申请日：2022-10-19
Applicant: 北京理工大学(CN)
Abstract: 本发明涉及一种基于零知识证明的支持监管的联盟链隐私保护方法，属于网络信息安全技术领域。在每笔交易被记录到账本过程中，每个客户端生成对应各种合规性验证的零知识证明，并发送给其他参与组织的背书节点。背书节点对交易包含的零知识证明模拟验证后，对通过验证的交易进行签名。当提交节点对交易进行记账时，验证所有背书节点的签名，并将通过验证的交易记入账本。本方法解除了交易合规性验证对于监管者的依赖，在不暴露交易隐私的同时对于交易合规性的自动验证，防止不合规交易被附加到公共账本中，监管者在基础的合规性检验之上使用不同的零知识证明设置不同的合规性要求，这些要求都将在记账前被自动验证。
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公开(公告)号：CN115062333A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210595405.9
申请日：2022-05-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于NTRU格的区块链招标技术，属于区块链应用技术领域。本发明基于格理论，安全性规约至APPR‑CVP问题，具有良好的抗量子攻击性，难以进行伪造和篡改，能够有效地保证信息的可信性。本发明实现了招标时间的可协调性，不再需要统筹规划招标日，实现了竞标单位的高效竞标和灵活参与，以及招标单位的高效招标。本发明实现了招标过程的公开透明，减少了信息差，有利于实现招标过程的公平公正。能够促进竞标单位不断加强自身实力，帮助招标单位达到寻求目标单位的目的。本发明能够快速定位招标过程，在审查和责任界定时，提高了效率和不可抵赖性，促进了公平公正。
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公开(公告)号：CN114462032B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210381516.X
申请日：2022-04-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出一种本地化差分隐私下键值对数据收集受投毒攻击的检测方法，该方法包括：获取扰动数据集合中特征变量关于概率参数的数学期望；对原始数据的几类极端情况进行分析，基于上述得到的数学期望计算边界阈值；基于边界阈值对扰动数据集合中的观测值的越界程度进行评估，识别扰动数据集合中是否包含投毒数据以检测投毒攻击。本发明所提方法未增加庞大计算开销和额外安全机制即可提高本地化差分隐私下键值对数据收集的安全性，使得数据收集方得到的统计结果更为准确和可靠。
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公开(公告)号：CN114386043A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111496540.X
申请日：2021-12-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种面向群智感知的去中心隐私保持信誉评估方法，属于网络数据处理技术领域。本发明基于区块链的群智感知场景，利用盲签名、环签名技术，构建了一种既能够保持匿名性又能够防止个人随意修改信誉值的信誉评估机制。其中，参与群智感知任务的用户借助区块链账号的匿名性来隐藏真实身份，发布感知任务的数据需求者根据用户提供数据的质量对用户进行评分，并将评分以交易的形式发布在区块链上。多次参与感知任务的用户允许创建多个账号，并利用环签名等技术，实现信誉值在不同账号间的隐秘转移，抵御来自数据需求者的推理攻击。本发明实现了可隐藏用户账号与用户真实身份之间关联性，并且可抵御用户洗白攻击的身份认证。
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公开(公告)号：CN113837761A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111416453.9
申请日：2021-11-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链和可信执行环境的联邦学习方法及系统，属于人工智能机器学习技术领域。本发明结合区块链和可信执行环境技术，在任务征集阶段，任务所有者在区块链网络广播发起众包模型训练任务。收到任务后，满足要求的节点申请加入参与者合约，任务发布者从所有申请者中随机选择满足训练要求数目的参与者并下发任务。被选中的参与者在本地对模型进行训练，同时，在自己的TEE环境中，通过对比模型更新的哈希值是否一致生成模型训练的正确性证明。当完成所有模型训练更新后，参与者将更新的模型和证明发送至聚合合约进行模型聚合和验证，验证通过后向参与节点发放相应奖励。本发明实现了高置信度验证，解决了对训练参与者的不可信问题。
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