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公开(公告)号：CN107291861B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201710436415.7
申请日：2017-06-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , H04L9/08
Abstract: 本发明提出一种面向加密图的带约束近似最短距离查询方法。带约束最短距离查询是一种基本的图查询原语，它在给定起始源点、目的地点以及代价阈值，在图上查找从起始源点到目的地点的不超过代价阈值的最短距离。本发明提出的方法利用了一种基于树的密文比较协议，并且充分利用了对称密码学原语，使之非常高效。通过使用该发明，图拥有者能够在图数据外包到云端服务器之前，首先对图数据进行加密来保障其数据隐私，而后，能够在加密图上进行带约束最短距离查询。
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公开(公告)号：CN110211683A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910462821.X
申请日：2019-05-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的支持向量机医疗数据隐私训练系统，属于多源数据的机器学习模型隐私训练技术领域；涉及医院、医疗服务公司和认证中心三个实体，包括身份认证模块、数据交易模块和安全训练模块；医院、医疗服务公司通过身份认证模块认证身份并获得唯一身份识别码；然后二者基于各自身份识别码通过数据交易模块进行区块链数据交易和数据购买交易，并在交易后医疗服务公司凭借数据购买交易从医院获得加密医疗数据包；最后医疗服务公司通过安全训练模块使用同态加密技术对加密医疗数据包采用安全支持向量机训练算法进行训练得到医疗预诊断系统。对比现有技术，本发明在充分保护病人隐私的前提下让病人选择信任的医疗服务公司提供诊断服务。
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公开(公告)号：CN108256031A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810025612.4
申请日：2018-01-11
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出一种支持隐私保护的多源加密图像检索方法，属于加密图像检索技术领域。本发明中使用安全多方计算的思想加密图像特征，图像拥有者将使用自己的私钥加密的图像和图像特征外包给云服务端，云服务端根据用户提交的加密查询在加密的图像库中进行检索并返回加密检索结果给查询用户。本发明可以解决当有多个图像拥有者将图像外包给云进行检索时的图像隐私保护问题，在本发明中图像拥有者与用户之间不需要沟通密钥，减少了通信开销，并且更加符合实际的应用场景，同时本发明提出了一种新的图像相似度度量方法，这种度量方法可以防止在检索过程中将云服务端存储的图像之间的相似度信息泄露给云服务端，进一步保护了图像在云服务端的隐私信息。
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公开(公告)号：CN107766739A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710837830.3
申请日：2017-09-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明面向加密文本数据的短语检索方法及其装置，属于安全的数据外包计算技术领域。面向加密文本数据的短语检索装置涉及三个实体对象：用户、数据持有者和云服务器；面向加密文本数据的短语检索方法，包括：步骤1数据持有者生成安全的加密密钥；步骤2数据持有者建立安全的加密索引，并将加密的索引和加密的文本数据外包到云服务器端；步骤3：用户检索陷门生成；步骤4：云服务器利用检索协议算法回答用户检索请求。本发明所述方法及其装置无可信第三方，即不需要客户端服务器且单轮交互；具有索引存储开销低和检索时间开销低的优势。
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公开(公告)号：CN107291861A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710436415.7
申请日：2017-06-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出一种面向加密图的带约束近似最短距离查询方法。带约束最短距离查询是一种基本的图查询原语，它在给定起始源点、目的地点以及代价阈值，在图上查找从起始源点到目的地点的不超过代价阈值的最短距离。本发明提出的方法利用了一种基于树的密文比较协议，并且充分利用了对称密码学原语，使之非常高效。通过使用该发明，图拥有者能够在图数据外包到云端服务器之前，首先对图数据进行加密来保障其数据隐私，而后，能够在加密图上进行带约束最短距离查询。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119561715A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411438248.6
申请日：2024-10-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/2431 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出的一种基于行为意图分析的恶意加密流量检测方法，属于加密流量分析中的恶意流量检测领域。包括以下步骤：本发明提出了一种差异化且鲁棒的流量表示方法，称为流量行为矩阵，其将整个流量划分为固定长度的时间片段，然后计算每个时间片段中出站和入站包的累积包长度并将其合并为一个矩阵；本发明采用一种基于卷积神经网络的分类模型，该分类模型学习流量行为矩阵的鲁棒特征以确保恶意加密流量检测的有效性，通过卷积神经网络模型，本发明能够实现真实场景下的恶意加密流量检测。本发明解决了现有的真实网络场景下恶意加密流量藏匿于海量良性加密流量中难检测、处理不平衡数据集时准确性较低的问题。
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公开(公告)号：CN118573406A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410535172.2
申请日：2024-04-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/02 , G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于小样本交互特征分析的自适应恶意流量检测方法，属于加密流量分析中的恶意流量检测领域。该方法包括步骤1、将流量处理成流量交互矩阵；步骤2、将步骤一得到的流量交互矩阵进行三元组选择；步骤3、将选择的三元组进行卷积神经网络训练。本发明实现了恶意软件流量自适应检测，并且仅使用少量样本就可以基于CNN的三联网络实现有效的恶意软件检测。极大地降低了算法模型的时间复杂度，使得模型能够以低时间开销实现高精度的恶意软件流量自适应检测。
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公开(公告)号：CN115907978A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211229889.1
申请日：2022-10-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q40/04
Abstract: 本发明涉及一种面向以太坊混币服务的用户交易识别方法，属于区块链应用安全技术领域。通过从交易账本中获取以太坊混币服务的所有交易信息，将交易信息进行数据清洗处理，形成可以用来分析交易关联性的数据集。利用启发式规则对数据集合中的交易进行关联分析，并将分析结果建立进一步的链接，输出特定的用户行为模式，通过对交易发送方和交易接收方进行匹配，从而识别出用户的交易行为。本方法能够降低以太坊混币交易的不可链接性，并对加密货币市场及其交易实体进行规范监督。
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公开(公告)号：CN113642003A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110861427.0
申请日：2021-07-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于高鲁棒对抗样本生成的人脸识别系统安全性检测方法，属于人脸识别安全防护技术领域。本方法设计了一种对抗样本物理攻击方法，通过一次生成多个不同形状的贴纸来攻击目标深度人脸识别系统，并设计一个转换器来模拟真实世界中附着贴纸的人脸样子，这些不同形状的贴纸能够灵活地附着在人脸的任意地方。同时，利用贴纸方式对深度人脸识别系统实施物理攻击，无需设计专门的装置即可在物理世界重构出对抗样本，从而检测系统的安全性。本发明方法易用性高，生成的贴纸更加灵活、鲁棒性强。通过目标深度人脸识别系统检验生成器贴纸的有效性判断出系统的安全性，为进一步调整优化人脸识别系统提供了方向。
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公开(公告)号：CN110211683B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201910462821.X
申请日：2019-05-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的支持向量机医疗数据隐私训练系统，属于多源数据的机器学习模型隐私训练技术领域；涉及医院、医疗服务公司和认证中心三个实体，包括身份认证模块、数据交易模块和安全训练模块；医院、医疗服务公司通过身份认证模块认证身份并获得唯一身份识别码；然后二者基于各自身份识别码通过数据交易模块进行区块链数据交易和数据购买交易，并在交易后医疗服务公司凭借数据购买交易从医院获得加密医疗数据包；最后医疗服务公司通过安全训练模块使用同态加密技术对加密医疗数据包采用安全支持向量机训练算法进行训练得到医疗预诊断系统。对比现有技术，本发明在充分保护病人隐私的前提下让病人选择信任的医疗服务公司提供诊断服务。
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