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公开(公告)号：CN118734801A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410724440.5
申请日：2024-06-05
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F40/166 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/151 , G06F21/16
Abstract: 本发明涉及一种基于语义一致性的大语言模型水印方法，属于人工智能安全技术领域。本方法包括水印嵌入和水印提取检测两个部分，在模型推理阶段，不对模型原始参数进行修改的情况下，将水印信息嵌入到生成文本中，避免了在模型训练阶段嵌入水印的过多资源消耗。本方法具有优良的鲁棒性，保持了水印文本的高文本质量和水印嵌入的低计算开销，具有良好的实用性。
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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：CN118535760A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410532287.6
申请日：2024-04-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/58 , G06F16/51 , G06F16/9535 , G06F21/62 , G06F21/60
Abstract: 本发明提供一种基于局部敏感哈希的隐私保护跨模态语义检索方法，首先，局部敏感哈希可以将高维数据映射到低维空间，在低维空间中进行哈希索引，以实现快速的近似最近邻搜索，这使得在大规模数据集上的近似最近邻搜索成为可能，大大提高了检索效率；其次，局部敏感哈希与加密技术结合使用，能够实现对敏感数据的安全检索；最后，由于本发明的索引和搜索令牌都是加密的，则本发明的跨模态检索可允许在加密状态下进行数据检索，从而保护了数据的隐私，即使数据是跨多种模态存储的，也可以确保数据在传输和存储过程中得到保护，同时可以在不同模态的数据之间进行关联搜索。
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公开(公告)号：CN114389789B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202111594572.3
申请日：2021-12-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于遗传算法的相关强化碰撞能量攻击方法，属于密码学和侧信道分析技术领域。首先对一组明文段与其它各组明文段分别做相关强化碰撞分析，使用遗传算法搜索明文段之间最优差分，推导获得各密钥段中相同位置字节之间的异或关系。然后对一组明文段与其他任意一组明文段做相关强化碰撞分析，使用遗传算法搜索两个明文段循环错位一字节后的最优差分，推导获得密钥段内部字节之间异或关系。推导获得一字节密钥与其他各字节的异或关系，遍历该字节密钥的所有可能取值并计算出对应的主密钥候选值，使用一对明密文验证并得到正确密钥。本方法实现了对多字节并行计算加密设备中带一阶掩码分组密码的能量攻击，同时提升了密钥恢复效率。
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公开(公告)号：CN118282750A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410430342.0
申请日：2024-04-11
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种区块链隐蔽通信方法，涉及区块链技术领域，其包括：发送方和接收方进行确定双方使用的密钥、交易字段、分段规则和嵌入参数；发送方基于密钥、交易字段、分段规则和嵌入参数对原始明文进行处理，得到若干对初始交易；发送方对若干对初始交易均进行签名处理，得到若干对签名交易并广播至区块链网络；接收方在区块链网络获取区块链交易数据，并基于嵌入参数对区块链交易数据进行筛选，得到若干对需求交易；接收方基于分段规则和密钥对若干对需求交易进行还原，得到原始明文。本发明显著增强区块链隐蔽信道的反溯源能力和隐蔽性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114726503B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210327669.6
申请日：2022-03-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种区块链车联网中的隐私保护数据订阅方法，属于区块链及隐私信息保护技术领域。本方法在区块链中存储密文形式的数据与索引，并将查询的主题进行混淆，在保证查询结果正确性的前提下，外部攻击者无法根据链上存储的密文数据推断出明文的内容，也无法推断出用户查询的主题。本方法采用的基于哈希链的订阅密钥管理与分配法，用户可以通过订阅密钥查询订阅期内指定主题的内容，并解密查询结果，用户无法查询和解密在其订阅期和订阅主题以外的内容。用户在解密查询结果后，可以批量认证查询结果的完整性，实现车联网订阅查询结果的高效可验证。
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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：CN118041526A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410227407.1
申请日：2024-02-29
Applicant: 北京理工大学 , 中科信息安全共性技术国家工程研究中心有限公司
Abstract: 一种可扩展的隐私保护图神经网络预测方法利用2‑out‑of‑2加性秘密共享技术、定制化数组结构的图数据存储方法、GNN预测技术和多云服务器计算框架，实现了隐私保护和可扩展的GNN模型推理预测。具体地，通过构造定制化数组结构实现相关图数据的存储，基于2‑out‑of‑2加性秘密共享技术实现图神经网络模型和相关图数据加密，基于多云服务器计算框架实现远程模型推理的可扩展的隐私保护图神经网络预测方法。有益效果在于：在数据机密性、模型机密性、可扩展性、计算和通信开销以及系统可靠性方面具有显著优势。
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公开(公告)号：CN117992987A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410271533.7
申请日：2024-03-11
Applicant: 北京理工大学 , 中科信息安全共性技术国家工程研究中心有限公司
IPC: G06F21/60 , G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 一种支持Ⅲ型后向安全的图可搜索加密方案是利用可穿刺加密和受限伪随机函数技术，实现对删除密文的细粒度操作，对于每一条边，我们根据它的起始节点生成一个标签，并使用对称可穿刺加密进行密文生成。为了保证后向安全，在该边删除后服务器将不能解开该密文，这种删除可是视作对相应标签的一次穿刺。有益效果在于：使用本方案后，用户可以将自己持有的图数据加密后外包给服务器，同时用户可以通过向服务器发送更新陷门控制自己的数据进行更新和删除，该方案能够保证前向安全和Ⅲ型后向安全，用户发送查询陷门并发送给服务器后，服务器与代理一起共同执行相关协议运行Dijkstra算法精确计算最短距离。该方案指出了现有图加密方案中被忽略的安全问题，提高了安全性。
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公开(公告)号：CN117952187A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311830786.5
申请日：2023-12-28
Applicant: 北京理工大学 , 中科信息安全共性技术国家工程研究中心有限公司
IPC: G06N3/094 , G06N3/084 , G06N3/0475 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 一种破坏通道混合和令牌混合机制的对抗样本生成方法通过使用MA遮蔽Mixer层的部分输入，实现类似于Dropout的效果，防止生成的对抗样本对MLP‑Mixer过拟合，提高对抗样本攻击目标模型的欺骗率，解决了现有技术在白盒MLP‑Mixer模型上生成的对抗样本转移性效果差，攻击未知结构黑盒模型成功率低等不足。
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