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公开(公告)号：CN118764169A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411038381.2
申请日：2024-07-31
Applicant: 泉城省实验室
Abstract: 本发明涉及一种轻量级抗拜占庭攻击的隐私保护联邦聚合方法及系统，包括：由参与训练的客户端基于各自隐私数据本地完成模型训练，获得本地更新的梯度；采用秘密分享技术将梯度秘密分享给两个服务器；根据收到的梯度份额，两个服务器分别进行盲化操作，通过交互、基于欧式距离的相似度检测方法识别出恶意梯度更新；服务器利用有效的梯度更新完成全局模型更新。本发明提出的鲁棒性安全聚合方案不涉及复杂的公钥操作，大大降低了计算开销；与基于差分隐私的同类型工作相比，不影响模型精度的损失，保证了高精度模型，并且不需要假设服务器存在干净的辅助数据集。
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公开(公告)号：CN118250098B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410660764.7
申请日：2024-05-27
Applicant: 泉城省实验室
Abstract: 本发明涉及基于分组聚合的抵御恶意客户端投毒攻击的方法及系统；属于网络安全技术领域；通过中心服务器与若干客户端运行实现，包括：客户端中，每个用户训练本地模型；每个用户对本地模型梯度进行盲化后加密上传至中心服务器；中心服务器通过分组聚合的策略找出尝试进行投毒攻击的恶意客户端并剔除，在不泄露每个客户端的盲化梯度的前提下，聚合通过验证的客户端的盲化梯度，得到聚合梯度密文，并下发客户端；用户解密获得全局模型梯度，更新本地模型后开始新一轮的本地模型训练；采用训练后全局模块，通过分组聚合的策略找出尝试进行投毒攻击的恶意客户端并剔除。本发明根据不同场景调整检测的粗细粒度，在模型精度和安全性两方面实现动态调整。
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公开(公告)号：CN116304238A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310340365.8
申请日：2023-03-29
Applicant: 泉城省实验室
IPC: G06F16/9035 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于Feistel结构的布谷鸟过滤器及其数据处理方法，涉及布谷鸟过滤器技术领域。布谷鸟过滤器包括若干个桶，每个桶包括若干个槽，设置由标记位组成的标记位矩阵，槽与标记位存在一一对应关系；所述槽中存放指纹，标记位矩阵对指纹对应元素的候选桶进行标识；根据待操作元素计算对应的标签，根据标签利用Feistel结构计算指纹和候选桶。本发明除了在布谷鸟过滤器构造过程中设置标记位矩阵外，还基于Feistel结构改进了指纹和候选桶的计算方法，优化了插入、查找和删除算法。能够在查找过程中能隐式地对比候选桶的值，从而在不增加存储空间前提下实现了假阳率的大幅降低。
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公开(公告)号：CN116132017A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211434319.6
申请日：2022-11-16
Applicant: 泉城省实验室
Abstract: 本发明公开了隐私保护机器学习推理加速的方法及系统，SGX接收机器学习过程中的待推理数据，判断待推理数据是线性还是非线性，如果是非线性，则在SGX中进行非线性运算；如果是线性，SGX将线性数据部分进行加密，并将加密处理后的线性数据部分发送给FPGA；FPGA对加密处理后的线性数据部分进行解密处理，并将解密后的线性数据部分进行线性运算；线性运算结束后，FPGA将线性运算结果进行加密，并将加密的密文返回给SGX；SGX对接收到的密文进行解密后，再对解密后的数据进行非线性运算，至此完成机器学习的一次推理过程，继续完成机器学习的后续线性数据部分的处理，直至机器学习的所有待推理数据均被处理完毕。
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公开(公告)号：CN115189905A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210499337.6
申请日：2022-05-09
Abstract: 本发明公开了网络通信与安全管控一体机及其工作方法，本地校验组件，接收流入和流出一体机的数据，并将数据转发给安全组件，安全组件对数据进行处理，随后路由组件将数据进行转发；蜜罐沙箱联动组件的蜜罐监听通信接口并捕获恶意代码；将恶意代码与蜜罐沙箱联动组件进行交互；蜜罐沙箱联动组件将流量交由沙箱分析后发送至物联网关组件进行处理，并将物联网关组件的返回信息处理后返回给攻击方；蜜罐沙箱联动组件对捕获的恶意代码进行分析，提取软件行为以及网络行为后，将软件行为以及网络行为作为恶意代码的标签对卷积神经网络进行训练；安全组件对训练后网络进行检查和验收，并通过训练后的卷积神经网络对经过一体机的通信进行检查和监控。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119538013A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510096644.3
申请日：2025-01-22
Applicant: 泉城省实验室
IPC: G06F18/24 , G06Q20/40 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了基于多维度对比学习的以太坊钓鱼账户检测方法和系统，主要涉及信息安全技术领域。包括：以下步骤：获取正常账户和钓鱼账户的交易地址和交易账户的交易记录；根据交易账户的交易记录进行时间纵向的数据增强算法；从空间、时序、交易属性三个维度对交易账户进行特征提取；构建以太坊交易图谱，获取空间、时序、交易属性三个维度的增强特征；采用多头注意力机制进行特征融合，并对融合后的特征嵌入进行检测。本发明的有益效果在于：它能实现在提高模型泛化能力和准确率的同时，充分提取模型中的特征，提高模型解释性。
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公开(公告)号：CN116132017B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202211434319.6
申请日：2022-11-16
Applicant: 泉城省实验室
Abstract: 本发明公开了隐私保护机器学习推理加速的方法及系统，SGX接收机器学习过程中的待推理数据，判断待推理数据是线性还是非线性，如果是非线性，则在SGX中进行非线性运算；如果是线性，SGX将线性数据部分进行加密，并将加密处理后的线性数据部分发送给FPGA；FPGA对加密处理后的线性数据部分进行解密处理，并将解密后的线性数据部分进行线性运算；线性运算结束后，FPGA将线性运算结果进行加密，并将加密的密文返回给SGX；SGX对接收到的密文进行解密后，再对解密后的数据进行非线性运算，至此完成机器学习的一次推理过程，继续完成机器学习的后续线性数据部分的处理，直至机器学习的所有待推理数据均被处理完毕。
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公开(公告)号：CN119623583A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510163854.X
申请日：2025-02-14
Applicant: 泉城省实验室
Abstract: 本发明涉及联邦学习Krum算法硬件加速与优化系统及方法，属于联邦学习与硬件加速技术领域。包括数据控制模块、数据FIFO模块及算法计算模块；数据控制模块、数据FIFO模块及算法计算模块依次连接，数据控制模块连接算法计算模块；数据控制模块用于整个Krum算法的流水控制；数据FIFO模块用于缓存一方客户端模型梯度参数并进行循环读取；算法计算模块则用于计算krum算法，包括欧几里得距离计算和最小梯度计算。每个模块独立且功能明确的模块，分别负责特定的任务，提高了算法的可维护性、可扩展性和性能优化的灵活性。
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公开(公告)号：CN116701440B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202310712462.5
申请日：2023-06-15
Applicant: 泉城省实验室
IPC: G06F16/245 , G06F16/22
Abstract: 本发明提出了一种布谷鸟过滤器及数据插入、查询、删除方法，涉及计算机信息表示与检索技术领域，布谷鸟过滤器由指纹记录表和位置标记表构成；所述指纹记录表，由m个桶组成，用来保存插入的数据指纹，其中，每个桶有b个保存数据指纹的槽；所述位置标记表，由m个向量组成，为每个桶创建一个向量，用来记录数据指纹在指纹记录表中的插入位置信息；其中，每个数据指纹对应两个候选桶，从中选择一个桶的一个槽来保存数据指纹，当且仅当最终保存在第二个候选桶中时，在第二个候选桶对应的向量中，记录槽的位置下标值；本发明具有更高的数据指纹计算效率、更低的数据查询假阳率，解决布谷鸟过滤器存在查询假阳的技术问题。
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