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公开(公告)号：CN115062308A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210615882.7
申请日：2022-05-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F21/57 , G06F40/253 , G06N20/00
Abstract: 本发明一种基于语义分析的智能合约重入漏洞检测方法，属于区块链安全技术领域。本方法包括基于抽象语法树的合约漏洞检测、基于漏洞特征匹配的函数漏洞检测，以及数据处理和信息反馈。首先，向系统输入待测试的智能合约源码。系统对代码进行读取，保存为字符串格式。之后，将代码转化为抽象语法树的表现形式，根据语法树的组成进行模型建立与检测。然后，针对代码的具体内容进行漏洞特征匹配检测。最后，根据上述两种检测结果进行分析，并进行合并处理，将具体的检测信息反馈给用户。本发明具有良好的可靠性、可拓展性，且实施效率高。
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公开(公告)号：CN114841363A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210374786.8
申请日：2022-04-11
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于零知识证明的隐私保护与可验证隐私的联邦学习方法，属于人工智能机器学习技术领域，包括训练任务发布、本地训练、证明生成、训练结果提交、训练过程验证和训练参数聚合。本发明在联邦学习过程中利用零知识证明技术，在不泄露训练者的隐私数据的情况下向发布者证明训练过程的正确性。本发明对于联邦学习中所使用的训练算法没有限定和要求，支持对任意训练过程的证明，使得联邦学习具有可验证和隐私保护的性质，提高了联邦学习的安全性。同时，本发明采用了一种将小数机器学习过程转化为整数机器学习过程的方法，将复杂的机器学习过程通过一系列涉及加减乘除的简单运算的组合表示，将机器学习过程和密码学进行有机的联系与结合。
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公开(公告)号：CN114462032B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210381516.X
申请日：2022-04-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出一种本地化差分隐私下键值对数据收集受投毒攻击的检测方法，该方法包括：获取扰动数据集合中特征变量关于概率参数的数学期望；对原始数据的几类极端情况进行分析，基于上述得到的数学期望计算边界阈值；基于边界阈值对扰动数据集合中的观测值的越界程度进行评估，识别扰动数据集合中是否包含投毒数据以检测投毒攻击。本发明所提方法未增加庞大计算开销和额外安全机制即可提高本地化差分隐私下键值对数据收集的安全性，使得数据收集方得到的统计结果更为准确和可靠。
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公开(公告)号：CN114567427A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210005916.0
申请日：2022-01-05
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种区块链隐蔽数据分段传输方法，属于数据隐蔽传输技术领域。本方法将文本数据进行分段，将分段后的数据存储在区块链交易的自定义数据段中。使用区块链平台实施隐蔽信息传输，由于区块链的广播机制，发送方无需与接收方直接建立连接，这样不会暴露通信双方的地址，在一定程度上实现了通信双方的匿名性。利用区块链中的自定义数据字段存储隐蔽信息，将文本的隐蔽数据进行分段，通过多笔区块链交易传输隐蔽信息，实现了基于区块链的文本隐蔽数据传输。本方法匿名性强、实用性高，可用于多种区块链网络。
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公开(公告)号：CN114386043A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111496540.X
申请日：2021-12-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种面向群智感知的去中心隐私保持信誉评估方法，属于网络数据处理技术领域。本发明基于区块链的群智感知场景，利用盲签名、环签名技术，构建了一种既能够保持匿名性又能够防止个人随意修改信誉值的信誉评估机制。其中，参与群智感知任务的用户借助区块链账号的匿名性来隐藏真实身份，发布感知任务的数据需求者根据用户提供数据的质量对用户进行评分，并将评分以交易的形式发布在区块链上。多次参与感知任务的用户允许创建多个账号，并利用环签名等技术，实现信誉值在不同账号间的隐秘转移，抵御来自数据需求者的推理攻击。本发明实现了可隐藏用户账号与用户真实身份之间关联性，并且可抵御用户洗白攻击的身份认证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113438072B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202110641089.X
申请日：2021-06-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于派生链的区块链隐蔽通信方法，属于区块链技术领域。够保证发送方和接收方能够可靠、安全的实现隐蔽通信。本方法中，发送方和接收方之间协商共享预共享密钥，双方只需要一次协商，即可安全的完成多次隐蔽通信。随后，发送方将秘密信息嵌入到比特币交易中。将特殊交易和普通交易一起按照区块链网络协议的广播传播方式，在区块链网络中的节点之间传播。最后，由接收方提取秘密信息。本方法通信隐蔽性强，扩展性与灵活性高，抗干扰性强等多种优点。
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公开(公告)号：CN113570373B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111110316.2
申请日：2021-09-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种基于区块链的可追责交易方法及系统，包括建立与用户身份信息绑定的账户；以所述账户为节点，构建梅克尔树；所述节点包括余额和预设的追责规则；按照所述追责规则，发送账户与接收账户交易之后，所有账户更新余额；其中，所述发送账户和接收账户根据交易金额更新余额，其他账户更新前后余额不变。本说明书实现一种基于账户的交易方法，能够保护交易双方账户及交易金额的隐私性，并具有追责功能。
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公开(公告)号：CN113837761A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111416453.9
申请日：2021-11-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链和可信执行环境的联邦学习方法及系统，属于人工智能机器学习技术领域。本发明结合区块链和可信执行环境技术，在任务征集阶段，任务所有者在区块链网络广播发起众包模型训练任务。收到任务后，满足要求的节点申请加入参与者合约，任务发布者从所有申请者中随机选择满足训练要求数目的参与者并下发任务。被选中的参与者在本地对模型进行训练，同时，在自己的TEE环境中，通过对比模型更新的哈希值是否一致生成模型训练的正确性证明。当完成所有模型训练更新后，参与者将更新的模型和证明发送至聚合合约进行模型聚合和验证，验证通过后向参与节点发放相应奖励。本发明实现了高置信度验证，解决了对训练参与者的不可信问题。
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公开(公告)号：CN113656829A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110830671.0
申请日：2021-07-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于格密码与联盟链的医疗数据安全共享方法，属于区块链技术领域。本方法将联盟区块链技术运用于医疗数据共享系统，将秘密共享算法与联盟区块链上业务进行融合，提出了利用格密码的抗量子计算攻击的特性，并将基于格密码的秘密共享算法应用于医疗数据共享系统中。与现有技术相比，本方法基于区块链技术，各参与方之间信息公开透明，去中心化，可轻松实现举证追责。本方法采用联盟链的身份管理机制，使得只有授权的节点才能加入网络，提高了数据安全性。本方法首次融合了基于格密码的秘密共享算法，使得医疗数据共享系统能够有效应对量子计算机技术的威胁。
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公开(公告)号：CN113645020A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110761472.9
申请日：2021-07-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于安全多方计算的联盟链隐私保护方法，属于联盟链隐私保护技术领域。本方法采用承诺和零知识证明技术来隐藏用户的身份信息，并向联盟链证明用户身份的合法性，从而实现用户在联盟链上的匿名交易；采用秘密共享、承诺以及同态加密等技术来向其他用户隐藏用户自己的敏感数据。同时用户可以在不暴露真实数据的情况下利用该敏感数据参与多方计算任务，并且用户只能得到自己的计算结果，不能看到其他用户的安全多方计算协议输出数据，从而实现了安全多方计算协议下的联盟链用户交易数据隐私保护。同时，本方法实现了用户身份的不可追踪性和可验证性。
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