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公开(公告)号：CN109474928B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201811322088.3
申请日：2018-11-07
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种在移动群智感知系统中实现高效隐私保护的真值发现方法，属于信息安全技术领域。本发明所述方法有效支持密文环境下大规模真值发现运算，为用户传感数据提供强安全性的同时保证用户数据权重更新、真值更新的准确性，并解决真值发现过程中所有用户必须一直保持在线状态的问题，容忍用户在计算过程中有意或无意的退出，此外，本发明能有效抵御系统内部攻击，进一步保护用户传感数据的机密性。
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公开(公告)号：CN109474928A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811322088.3
申请日：2018-11-07
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种在移动群智感知系统中实现高效隐私保护的真值发现方法，属于信息安全技术领域。本发明所述方法有效支持密文环境下大规模真值发现运算，为用户传感数据提供强安全性的同时保证用户数据权重更新、真值更新的准确性，并解决真值发现过程中所有用户必须一直保持在线状态的问题，容忍用户在计算过程中有意或无意的退出，此外，本发明能有效抵御系统内部攻击，进一步保护用户传感数据的机密性。
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公开(公告)号：CN112104609B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202010842682.6
申请日：2020-08-20
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种在移动群智感知系统中可验证的、具有隐私意识的真相发现的方法，在现有真值发现的基础上增加了：1)扰动机制，每个用户在将原始的感知数据提交到云之前，首先要独立地干扰其感知数据。另外，要求每个用户对扰动感知数据进行数字签名，以利于服务器随后生成证明。2)验证机制，云服务器执行保护隐私的真相发现算法，将聚合结果以及相应的证明消息返回给任务请求者。任务请求者可以仅通过检查证明消息来验证从云服务器返回的聚合结果的正确性，从而选择接受还是拒绝聚合结果。本发明满足公开可验证、高效率、可扩展、无前缀功能和多个数据提供者需求，在聚合精度、计算和通信开销方面具有优越的性能。
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公开(公告)号：CN112507312A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011443755.0
申请日：2020-12-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种在深度学习系统中基于数字指纹的验证与追踪方法，设计了一种两层数字指纹结构，每个客户的数字指纹由社区关系代码与客户身份代码组成。社区关系代码将有助于服务器快速找到可疑的客户组。客户身份代码用于表示客户的唯一标识。为了提供所有权和叛徒追踪的证据，本发明将每个客户的数字指纹嵌入DNN的参数内。当服务提供商发现可疑的用户时，服务器将从盗版模型中提取并验证指纹，从而追踪非法分发其模型的叛徒。
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公开(公告)号：CN108985094B
公开(公告)日：2020-07-21
申请号：CN201810692703.3
申请日：2018-06-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种在云环境下实现密文空间数据的访问控制和范围查询方法，属于云计算安全技术领域。本发明中，数据拥有者首先利用保序加密以及安全内积运算产生密文数据索引，并将所有索引以R‑树的形式组织并发送给云服务器；用户根据自己需要查询的几何范围生成密文搜索指令并提交给云服务器；云服务器根据用户请求和用户的当前访问权限返回相应的密文匹配结果；最终，用户在收到密文结果后，使用数据拥有者预先发送的密钥进行解密，实现密文环境下的范围查询以及数据访问控制。本发明保证了搜索过程中的高效性及安全性，特定用户只能访问其被授权的密文空间数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108985094A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810692703.3
申请日：2018-06-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种在云环境下实现密文空间数据的访问控制和范围查询方法，属于云计算安全技术领域。本发明中，数据拥有者首先利用保序加密以及安全内积运算产生密文数据索引，并将所有索引以R-树的形式组织并发送给云服务器；用户根据自己需要查询的几何范围生成密文搜索指令并提交给云服务器；云服务器根据用户请求和用户的当前访问权限返回相应的密文匹配结果；最终，用户在收到密文结果后，使用数据拥有者预先发送的密钥进行解密，实现密文环境下的范围查询以及数据访问控制。本发明保证了搜索过程中的高效性及安全性，特定用户只能访问其被授权的密文空间数据。
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公开(公告)号：CN108768608A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810519096.0
申请日：2018-05-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种在区块链PKI下支持瘦客户端的隐私保护身份认证方法，属于信息安全技术领域。本发明所述方法包括以下步骤：系统初始化、生成认证请求、生成查询请求、查询阶段、检测阶段、确认阶段和会话建立。本发明所述方法利用PIR等技术，使得其支持区块链中存储能力和计算能力有限的瘦客户端在去中心化的PKI中完成用户身份认证，同时保护瘦客户端的查询隐私。本发明使用基于区块链的PKI技术，解决传统PKI单点故障和多CA互信难等问题；利用PIR技术，实现去中心化PKI下瘦客户端的身份认证功能；利用PIR技术，保护瘦客户端查询过程中的数据隐私；在认证过程中加入随机数，防止中间人攻击，确保认证过程中消息不被伪造篡改。
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公开(公告)号：CN111581648B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202010262316.3
申请日：2020-04-06
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种在不规则用户中保留隐私的联邦学习的方法，包括步骤：1)系统初始化；2)加密的汇总结果初始化；3)更新加密的用户的可靠性；4)更新加密的汇总结果：服务器利用更新得到的加密的用户的可靠性作为汇总结果的权重来更新各梯度的加密的汇总结果使得可靠性越低的用户对汇总结果的影响越小。本发明保护所有用户相关信息的隐私，并且减少用户在训练过程中因使用低质量数据的影响，同时确保用户相关信息的真实性。由服务器完成大部分计算，对于计算能力有限的终端用户来说非常友好，且对用户在整个训练过程中由于各种不可预知的原因而中途退出也具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110009111A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910250513.0
申请日：2019-03-29
Applicant: 电子科技大学 , 中电科大数据研究院有限公司 , 中国电子科技网络信息安全有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种机器学习逆过程中生成最优训练集的方法，机器学习逆过程又称为机器教学，即给定模型的学习目标，求出训练集，属于机器学习技术领域。本发明包括以下步骤：设定教学者模型、生成样本点、优化样本点。本发明中，教学者希望能在尽量少的数据修改程度的情况下来达到更好的教学效果，即所述方法从数据修改程度和教学效果两个角度来定义生成教学者的策略，并引入一个权衡参数，教学者可通过该参数来综合教学的效果和数据修改程度，保证了策略的灵活性。
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公开(公告)号：CN118839364A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410799802.7
申请日：2024-06-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种隐私保护的数据评估方法，使用带标签的FHIPE方案来加密卖家的数据，以确保每个卖家的密文数据都带有特定的任务标签l。这确保了即使云端和购物者勾结，带标签的加密数据也不会被用于训练其他模型。同时数据买家提供的模型数据也能够被隐藏起来。引入了可信第三方TTP来管理主密钥，而不是将其分发给数据购物者以进行加密，从而避免了对卖家宝贵的原始数据进行隐私推断。带标签的函数隐藏内积加密方案能够对数据评估时的用户模型进行隐私保护；同时利用标签机制，防止了敌手在不购买数据的情况下发动混合匹配攻击以训练自己的模型。整个数据评估系统较现有系统是更加安全可靠的。
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