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公开(公告)号：CN118074986A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410214481.X
申请日：2024-02-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L9/40 , G06F21/62 , G06F18/2321 , G06F16/182 , H04L9/30 , H04L9/14 , H04L67/56
Abstract: 本发明公开一种基于区块链的个人医疗数据共享方法，属于区块链技术领域；该方法包括：获取数据集；所述数据集包括若干数据元组ti；对数据元组ti进行聚类，得到聚类后数据集；根据Laplace机制与指数机制，对聚类后数据集进行数据加噪处理，得到加噪后数据集；通过加密算法对加噪后数据集加密，进行数据传输管理。本发明还提供一种基于区块链的个人医疗数据共享方法。本发明提出了一种新型的医疗行业中区块链的个人隐私保护方案，针对于个人医疗数据的一套数据脱敏方案，可以有效的在最大限度保证数据可用性的前提下保护患者的个人隐私。
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公开(公告)号：CN117972225A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410030980.3
申请日：2024-01-09
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/9536 , G06F21/62 , G06F18/23213 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应加噪隐私保护的协同过滤推荐方法及系统，方法包括：利用DBSCAN算法筛选出疑似异常用户，利用箱型图确定真正的异常用户，将用户数据集中的异常用户数据筛除；计算各用户之间的相似度，根据相似度值分别对应加入不同大小的噪声，构建用户相似度加噪矩阵；利用k‑means算法，根据用户相似度加噪矩阵选取初始质心并进行迭代更新，实现用户数据聚类；根据目标用户的邻居集得到推荐列表；根据推荐列表中项目的评分将项目推荐至目标用户。通过本发明的技术方案，不仅提高了推荐结果的精确度，而且保护了用户隐私，规避了聚类质心偏离较大的问题，一定程度上避免了噪声在迭代过程中不断累积导致最终推荐结果不准确的问题。
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公开(公告)号：CN117914603A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410093678.2
申请日：2024-01-23
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L9/40 , G06F21/62 , G06F21/60 , G06F16/31 , G06F40/216
Abstract: 本发明提供一种云环境下的安全高效排序可搜索加密方法及系统，涉及数据安全技术领域，包括：对上传云环境的文档集，计算文档集每个文档中各关键字的相关度得分；在相关度得分中添加拉普拉斯分布噪声，得到差分隐私保护的相关度得分；对经差分隐私保护的相关度得分进行保序加密；基于保序加密的相关度得分、关键字、伪随机函数和随机预言机在本地构建加密倒排索引，将加密倒排索引保存至云服务器中；数据使用者获取数据拥有者授权及密钥，通过密钥构建搜索令牌提交云服务器；云服务器根据搜索令牌进行搜索，将搜索结果发送数据使用者；数据使用者使用密钥对接收到的搜索结果进行解密，获取明文数据。本发明保护了用户的隐私并提高了搜索的效率。
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公开(公告)号：CN114666060B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202210248942.6
申请日：2022-03-14
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/1042
Abstract: 本发明公开了一种基于Hyperledger Fabric的电子数据保全方法及系统，包括搭建区块链保全平台，区块链保全平台对待保全数据进行哈希计算，得到哈希值H；再采用对称算法密钥，对生成的密文进行私钥签名，并发送到区块链网络；区块链网络对上传的数据经过一次共识后打包成区块，并同步发送给网络中的各个节点，进行存储。本发明运用区块链技术建立区块链保全平台，具有数字化加密、中心化分级、防篡改、数据零丢失等特点，区块链每个节点可保存完整区块链数据副本，共同见证区块链状态，可以有效避免中心化风险。
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公开(公告)号：CN117312818A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311351196.4
申请日：2023-10-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F18/2113 , G06F18/213 , G06Q40/04
Abstract: 本发明提供了一种比特币交易地址特征提取方法及系统，涉及区块链技术领域，包括：收集比特币原始交易数据，设计并提取原始交易数据的交易行为特征；对原始交易数据的交易行为特征进行特征赋权和特征筛选，得到筛选且赋权后的交易行为特征集；采用网络表示学习算法提取原始交易数据的交易关系特征，生成交易关系特征集；对筛选且赋权后的交易行为特征集与交易关系特征集进行特征融合，得到综合特征集。本发明构建了比特币交易行为特征提取方法，通过网络表示学习算法提取交易关系特征，将交易行为特征和交易关系特征相结合得到综合特征，该综合特征对于交易地址背后实体身份的识别具有重要作用，可有效提高实体身份识别的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113378223B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202110665273.8
申请日：2021-06-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/31 , G06F16/35 , G06F40/126
Abstract: 本发明公开了一种基于双重编码和聚类映射的K‑匿名数据处理方法及系统，方法包括：对待发布数据表进行预处理，对待处理数据表设定隐私保护阈值；建立泛化树并预定义泛化规则，定义重编码规则；对待处理数据表中的准标识属性进行重编码，形成编码文件；根据待处理数据表构建聚类质心，计算编码文件中每个记录与聚类质心的距离量化信息，将每个记录依次映射至聚类空间中，生成分组信息且满足隐私保护阈值；以分组为单位对准标识属性按照泛化规则进行信息损失量最小的泛化操作，并将结果更新至待处理数据表中。通过本发明的技术方案，在保留匿名数据效用的同时大大提高整个匿名化处理过程的效率，降低了数据发布过程中用户隐私泄露的风险。
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公开(公告)号：CN116664290A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310069249.7
申请日：2023-02-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q40/04 , G06Q50/34 , G06Q10/0639 , G06F16/2455 , G06F16/27
Abstract: 本发明提供基于规则匹配的区块链数字货币赌博交易识别方法及系统，涉及交易识别技术领域，包括：根据赌博地址标签筛选原始交易网络，获得赌博交易网络；对赌博交易网络中同一所有者的赌博交易网络进行社区划分，得到多个内部交易社区；对内部交易社区进行交易网络指标计算和交易网络特征降维处理，得到规则提取原始数据；基于规则提取原始数据获取多种规则，添加规则权值得到交易网络规则；对任意所有者多个内部交易社区的交易网络指标数据和交易网络特征数据进行交易网络规则匹配，若判断为赌博交易类型的内部交易社区数量大于50％，则确认该所有者的交易类型为赌博交易类型。本发明利用规则匹配实现了对基于区块链数字货币的赌博交易的识别。
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公开(公告)号：CN115239509A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210868887.0
申请日：2022-07-22
Applicant: 北京工业大学 , 绿盟科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于交互行为的社交网络社群发现方法和系统，属于计算机技术领域，所述方法包括：基于社交网络中用户间的交互行为，提取行为特征；根据所述行为特征，获得用户间的行为权重；根据用户间朋友关系的量化值和行为权重，获得用户间的边权重；根据所述用户间的边权重，获得社群的模块度；基于模块度最大算法，划分社交网络社群。所述方法包括：基于社交网络中用户间的交互行为，提取行为特征；根据所述行为特征，获得用户间的行为权重；根据用户间朋友关系的量化值和行为权重，获得用户间的边权重；根据所述用户间的边权重，获得社群的模块度；基于模块度最大算法，划分社交网络社群。
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公开(公告)号：CN114579979A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210200134.2
申请日：2022-03-02
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F21/57 , G06F16/958
Abstract: 本发明公开了一种跨站脚本漏洞的检测方法和系统，属于漏洞检测技术领域，所述检测方法包括：获取待检测网址；获取待检测网址页面中的网址，获得网址集合；对所述网址集合进行聚类，获得一个或多个类簇；从所述类簇中选择一个或多个网址，获得第一网址；采用攻击向量对所述第一网址进行检测。通过对网址集合进行聚类，将相似度较高的网址作为同一类簇；同一类簇的结构相似、且属性相似度高，采用其中一个或多个网址进行漏洞检测，缩小了XSS漏洞检测的范围，避免同类网址或页面进行重复检测，从而提高漏洞检测效率。
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公开(公告)号：CN114297654A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111669478.X
申请日：2021-12-31
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种源代码层级的智能合约漏洞检测方法及系统，方法包括：获取智能合约样本数据并进行预处理，检测和分析是否存在漏洞以及漏洞类型，并进行多标签标记，作为样本集合；针对样本集合生成抽象语法树，生成词法单元序列文本并进行向量化，经打包填充形成样本数据集；结合注意力机制，构建基于深度神经网络的漏洞检测模型；针对每种漏洞类型持续训练及优化对应的二元分类器，选取分类效果最好的作为多标签分类器；将需要检测的智能合约源代码的向量化数据输入多标签分类器，得到漏洞检测结果。通过本发明的技术方案，提高了漏洞检测的准确率和效率，降低了漏报率和误报率，以尽早发现漏洞并及时采取补救措施。
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