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公开(公告)号：CN114185993B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202111566024.X
申请日：2021-12-21
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的可审计数据共享方法，属于应用密码学技术领域。本方法实现了基于属性的访问控制的去中心的第三方文件共享；能够让网络系统安全对第三方服务集群依赖程度低，仅需服务集群中任意一个服务器保持诚实，即可保证文档不被攻击方获取。同时，实现了服务集群的本地计算的正确性可审计，每一个服务器的本地计算通过零知识证明技术生成证明记录在区块链账本中。本方法令文档共享中的行为公开可审计，每一次成功的文档共享在区块链账本均留有足够的永久可审计记录，这些记录公开、不可被篡改，显著提高了系统的可信程度。
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公开(公告)号：CN114841364A
公开(公告)日：2022-08-02
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：CN114531273A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210026123.7
申请日：2022-01-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明一种防御工业网络系统分布式拒绝服务攻击的方法，属于网络安全防御技术领域。本方法融合了深度学习和软件定义网络技术来构建防DDoS攻击的工业网络。深度学习技术进行攻击检测具有灵活准确的特点，SDN实现了工业网络的整体网络管理和流量控制。本发明基于AC‑GAN构建了一种深度学习分类算法，生成器可以为特定的标签生成数据，判别器通过重建标签信息来提高生成数据的质量。所述方法通过生成对抗性攻击样本提高模型的灵敏度，提高了在软件定义工业网络中检测对抗性DDoS攻击的准确率。本方法通过SDIN控制器提取和监控实时流量信息，当检测到攻击流量时，系统会自动触发攻击缓解功能，添加防火墙规则并下发丢弃的流表项策略，从而及时缓解DDoS攻击。
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公开(公告)号：CN114531243A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210002113.X
申请日：2022-01-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于标签加密与零知识证明的联盟链交易隐私保护方法，属于区块链隐私保护技术领域。本方法采用标签加密与零知识证明的方式，解决了联盟链中用户身份信息泄漏问题，以及联盟链中存在恶意交易的问题。本方法提出了一种特殊的交易机制，能够在支持审计的条件下有效保护用户身份隐私数据。本方法不仅允许用户在联盟链中进行匿名交易，而且实现了对可疑交易的分布式高效追踪，同时达到有效监管和身份隐私保护，实现两方面的平衡。
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公开(公告)号：CN114462032A
公开(公告)日：2022-05-10
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114401084A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111504457.2
申请日：2021-12-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于密文变换的第三方随机数传递方法，属于计算机网络应用密码学技术领域。首先，服务集群中的所有服务器约定所用椭圆曲线，生成自己的公私钥对，将每个服务器的公钥进行加和，得到服务集群的公钥。然后，接收方使用曲线参数生成自己的公私钥对。之后，发送方生成随机点，由点映射出待传递的随机数。使用服务集群公钥对随机点进行加密，并将密文发送至服务集群。服务集群中每个服务器分别以接收方的公钥为目标对密文进行转化。服务集群将所有服务器的转化结果与原密文进行加和，得到新密文。接收方从服务集群获得新密文，并使用自己的私钥解密，最终得到发送方传递的随机数。本方法实现了随机数经由第三方传递时的安全可靠。
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公开(公告)号：CN113837761B
公开(公告)日：2022-03-18
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：CN114024776A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202210002824.7
申请日：2022-01-05
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本公开提供一种支持定时解密的加密传输方法及系统，包括：第一终端设备获取解密时间、明文和第二终端设备的公钥，并根据上述数据构建包括验证相关部分、时间相关部分和明文相关部分的密文，并将验证相关部分、时间相关部分和明文相关部分分别发送至区块链网络、数据存储服务器和第二终端设备；区块链网络对验证相关部分进行验证，并在解密时间将验证通过结果发送至数据存储服务器；数据存储服务器响应于接收到验证通过结果，将时间相关部分发送至第二终端设备；第二终端设备根据时间相关部分得到解密时间，并解密得到明文。本公开能够降低传输的加密数据被提前解密的可能性，同时保护了解密时间的隐私性。
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公开(公告)号：CN113934374A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111193595.3
申请日：2021-10-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种基于遗传算法的区块链多副本分配和存储方法，属于区块链系统技术领域。本发明实现方法为：通过对区块使用多副本机制进行分配和存储，降低区块链中新节点加入的存储空间要求门槛，使得整体区块链系统所需的存储空间减少；且使用基于遗传算法的多副本分配和存储优化算法，在多重资源约束的条件下，为区块链上的所有区块生成最优的分配与存储位置；通过设置精英制度和基于存储节点筛选表的交叉算子和突变算子，遗传算法得到近似最优的分配和存储方案，生成分配方案后由对应的节点负责实际的存储工作，从而降低区块链系统的整体能源损耗；区块链系统会定期地根据全局状态使用遗传优化算法调整区块的分配位置，能够有效提升区块链中区块查询事件的效率。
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公开(公告)号：CN115174092B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210600398.7
申请日：2022-05-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/1095 , H04L67/1097
Abstract: 本发明涉及一种基于理想格的区块链匿名投票技术，属于区块链隐私保护技术领域。本发明针对现有的电子投票系统存在依赖可信第三方、不抗量子攻击等缺陷，为解决在量子环境下基于区块链匿名投票的隐私安全性问题，采用基于理想格陷门的环签名技术，在能够抵抗量子计算攻击的同时可以缩小签名的长度和签名的效率。本发明对投票的内容进行了加密，保护了公开在链上的选票的内容，避免投票结果被提前获知。同时，不需要依赖可信的第三方进行票数统计，所有用户都可以进行验票，可以无争议地达成共识。
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