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公开(公告)号：CN115767722A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211431955.3
申请日：2022-11-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明属于信息安全保护领域，具体涉及到一种基于内积函数加密的室内定位隐私保护方法，可用于提供云环境下安全高效的室内定位服务。本发明利用内积加密机制对室内定位服务提供商的WiFi指纹数据库和用户的测量信息进行加密，云服务提供商在密文数据上计算出测量信息和数据库之间的相似度，并利用基于图的高效检索结构降低定位计算的开销。本发明可以使用户和定位服务商在不可信的云环境下完成定位，且不泄露各方的隐私信息，同时具有较高的定位精度和计算效率，满足在线定位实时性的要求。
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公开(公告)号：CN113868450A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111153449.8
申请日：2021-09-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明属于信息安全保护领域，具体涉及到一种基于区块链的遥感影像安全检索方法，可用于安全高效的影像检索交易。该交易利用区块链处理金融交易的优点，既可以防止攻击者通过恶意攻击获得检索信息，同时影像所有者与用户之间的每一次检索交易都是准确且可追溯的，使交易双方都能从高信任和公平的交易环境中受益。
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公开(公告)号：CN111404815A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010151257.2
申请日：2020-03-06
Applicant: 武汉大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/751 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的路由选择方法，可用于不同应用下的智能流量控制场景。该方法结合了拉格朗日乘数法解决约束问题的优点和深度学习方法优秀的多维特征学习能力。相较于已有方法，本发明提供的路由服务不仅能学习复杂的多特征模式以适应多特征控制需求，还可以学习差异化的约束条件以满足用户的性能约束需求，更加适合为万物互联的下一代网络提供高质量的路由服务。
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公开(公告)号：CN107315812A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710509995.8
申请日：2017-06-28
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明属于多媒体信息安全保护领域，具体涉及到一种云环境下基于词袋模型的图像安全检索方法，可用于密文图像的安全检索。内容所有者基于词袋模型对图像提取特征操作数据后进行正交分解，将之划分为密码操作域和特征提取操作域，分别进行加密操作和特征提取操作，并通过正交逆变换，将操作结果叠加至同一数据域，形成加密特征并上传到云服务器；当用户需要检索图像时，云服务器无须解密，直接对密文特征进行正交分解，即可从特征提取数据域中计算出密文图像的特征，与请求检索图像的特征进行相似性度量，最为接近的即为要检索的图像。这种检索方法不依赖于特定加密方法，安全性好，更具有通用性；基于袋模型的检索方法也具有很高的检索精度。
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公开(公告)号：CN104994068A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510270061.4
申请日：2015-05-22
Applicant: 武汉大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/083 , H04L63/06 , H04L63/0892 , H04L63/10
Abstract: 本发明公开了一种云环境下多媒体内容保护和安全分发方法，包括以下六个主要部分，数据拥有者DO原始数据的加密，授权数据使用者DU的数据请求，水印密文的生成，重加密密钥生成，水印重加密密文生成，和授权用户解密重加密密文。本发明借助重加密的密文转换特点，将数据拥有方的密文数据转换为数据使用方可解密的密文，并保证该转换操作者无法获知该明文的任何信息；利用正交分解的特点，将重加密算法和数字水印技术无缝的融合起来，形成了云数据多媒体数据内容隐私保护和安全分发的方法。本发明既能利用云计算的计算和存储能力，也能保护了多媒体内容隐私和安全分发。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119293835A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411084768.1
申请日：2024-08-08
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06F16/29 , G06F18/241 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的众包采集地图数据脱敏方法和系统。本发明构建了《高精地图脱敏规则与目标敏感级别表》对待脱敏目标的分级分类并规定了脱敏方法，包括形状类、隐私类和文字类。对于高精地图中的形状类和隐私类敏感目标，使用基于FasterRCNN的敏感目标检测算法检测到敏感目标的位置，并根据敏感目标的敏感级别使用不同的脱敏方法。对于高精地图中的文字类敏感目标，使用自然场景文本检测模型I3CL检测地图中所有的文字区域，使用文本识别模型SVTR对文本区域进行识别得到文字区域的文本内容，通过敏感词匹配模块匹配文字区域中的敏感文字，对敏感文字区域使用基于LaMa的敏感区域祛除模型，敏感文字从图中抹除。
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公开(公告)号：CN117195249A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310986550.4
申请日：2023-08-04
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明属于信息安全保护领域，本发明公开了基于差分隐私的矢量地理数据脱密处理方法和设备。首先，针对不同区域所需保护程度不同的现实需求，结合地图信息测度理论提出了一种基于地理敏感信息量的空间划分聚合方法SC，对区域的敏感性进行划分，进而分配隐私预算，使得敏感性高的区域，分配的隐私预算较小，达到保护程度较高的目的。其次，为了在给定脱密精度范围和保证数据安全的前提下，能够保持数据脱密前后的空间关系，结合函数扰动的思想和截断拉普拉斯机制，设计了一种模型扰动方法FM‑TL，该方法可量化分析脱密模型的安全性和脱密数据的可用性。最后，通过区域数据重构，得到脱密后的矢量地理数据。
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公开(公告)号：CN109951392B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN201910098823.5
申请日：2019-01-31
Applicant: 武汉大学
IPC: H04L12/733 , H04L12/723 , H04L12/725
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的中大型网络智能路由选择方法，可用于中大型网络中的智能流量控制。在网络流量控制中，提出一种递归式的分块思想，可根据不同的用户需求和计算能力，将大型网络有规则的拆分成子块，通过深度学习的方法学习子块中的流量模式特征，分析评价子块学习效果后，择优选择子块路由，补充剩余的路由步骤，输出相应整体路由。该方法不仅实现了路由选择中的数据降维，还可根据用户不同需求和差异性计算条件，智能、灵活的完成中大型网络中的路由选择问题，相较于已有方法，本发明提出的方法是一种具有更高路由准确度和更少的预测时间损耗的智能路由方法。
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公开(公告)号：CN111541679B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202010307335.3
申请日：2020-04-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明旨在提出一种云环境下基于秘密共享的图像安全检索方案，通过构造索引份额和陷门份额，实现对云端图像的安全检索。数据拥有者生成密文图像和索引份额并上传到云端，查询时，用户生成陷门份额并发送到云，云端能够计算出距离份额并返回与查询图像最为接近的密文图像，能够解决现有方案加密使用统一密钥存在的安全性问题；为防止攻击者依据原始欧氏距离解析图像相似性信息推测图像，使用随机数和安全多方计算方法将距离份额加密。该方案的安全性依赖于秘密共享技术，克服了图像安全检索中常见的精度损失问题，检索精度几乎和明文域图像检索一致。
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公开(公告)号：CN107315812B
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201710509995.8
申请日：2017-06-28
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明属于多媒体信息安全保护领域，具体涉及到一种云环境下基于词袋模型的图像安全检索方法，可用于密文图像的安全检索。内容所有者基于词袋模型对图像提取特征操作数据后进行正交分解，将之划分为密码操作域和特征提取操作域，分别进行加密操作和特征提取操作，并通过正交逆变换，将操作结果叠加至同一数据域，形成加密特征并上传到云服务器；当用户需要检索图像时，云服务器无须解密，直接对密文特征进行正交分解，即可从特征提取数据域中计算出密文图像的特征，与请求检索图像的特征进行相似性度量，最为接近的即为要检索的图像。这种检索方法不依赖于特定加密方法，安全性好，更具有通用性；基于袋模型的检索方法也具有很高的检索精度。
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