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公开(公告)号：CN117932125A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410331043.1
申请日：2024-03-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F16/903 , G06F21/62 , G06F21/60 , G06F16/901
Abstract: 本发明属于数据安全的技术领域，更具体地，涉及一种支持隐私保护的可验证空间关键字查询方法及装置。该方法包括：数据拥有者端加密其空间数据集，构建密文索引，并将空间数据集和密文索引上传云服务器端；查询用户端根据数据拥有者端提供的密钥信息和辅助参数生成搜索令牌并提交云服务器端；云服务器端根据搜索令牌检索密文索引，并向查询用户端返回相应的空间对象密文信息和验证信息；查询用户端基于密钥信息、辅助验证信息、空间对象密文信息和验证信息，先进行本地验证，再对验证通过的空间对象密文信息进行解密。本发明用于在用户给定的空间范围内返回其所期望的空间数据对象，在保证安全性的同时实现高效搜索，并支持对结果的验证。
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公开(公告)号：CN117349894B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311629347.8
申请日：2023-12-01
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06F21/33 , G06N5/022 , G06N5/02 , G06F16/36 , G06F16/901 , G06F16/903 , H04L9/40 , H04L9/00 , H04L9/06 , H04L9/08
Abstract: 本发明属于保密通信的技术领域，更具体地，涉及一种基于填充字典加密的图结构最短路径查询方法。所述方法包括数据拥有者构造填充字典结构的密文图；数据拥有者向有查询需求的用户通过安全信道发送授权令牌；生成查询令牌,用户将查询令牌发送至云服务器端；云服务器在接收到密文图和查询令牌之后，进行最短距离查询；获取明文查询结果。本发明解决了现有技术中用户的数据存储在第三方服务器上，可能会面临数据泄露和安全漏洞的风险以及查询效率较低的问题。(56)对比文件于莹莹.图数据精确最短距离的隐私保护外包计算方案《.计算机工程》.2023,第49卷(第9期),第158-171页.Xin Wang 等.App-Net: A Hybrid NeuralNetwork for Encrypted Mobile TrafficClassification《.IEEE INFOCOM 2020 - IEEEConference on Computer CommunicationsWorkshops (INFOCOM WKSHPS)》.2020,第424-429页.Meng Li 等.Graph Encryption forShortest Path Queries with k UnsortedNodes《.2022 IEEE International Conferenceon Trust, Security and Privacy inComputing and Communications (TrustCom)》.2022,第89-96页.
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公开(公告)号：CN116738444A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202311021069.8
申请日：2023-08-15
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 一种基于夏普利值的数据安全共享平台多方贡献度评估方法，属于数据治理计算机模型的技术领域。本发明综合考虑了服务分析模型改进程度、数据质量和数据参与度三个方面，在数据共享平台中，服务方根据自己的数据需求与数据所有者进行数据匹配，在安全数据传输与认证后，将匹配好的数据通过服务分析模型进行训练与评估，最后根对多个参与者的贡献进行评估。本发明能够更加公平合理地为数据所有者和服务方评估其贡献，提高各方数据共享的积极性，鼓励数据所有者提供真实可靠的数据。
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公开(公告)号：CN120030535A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510481176.1
申请日：2025-04-17
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F21/55 , G06N3/0442
Abstract: 本发明属于智能电网数据安全保护的技术领域，具体涉及一种基于电网信息物理耦合的APT溯源方法及装置，其方法包括：获取审计日志数据并将其重构为因果关系图，基于该因果关系图构建训练样本集对LSTM模型进行训练；基于物理层拓扑和物理层母线节点的过载情况构建过载关联图，并对其中各支路做脆弱性评估；基于各支路的真实过载情况对其进行二分类，构建过载依赖关系库，并评估各支路过载关联的破坏性影响；基于上述两个评估结果确定可疑支路序列，并根据信息‑物理拓扑关系和时间属性缩小可疑日志范围，得到待识别日志，将该待识别日志重构为目标因果关系图，利用训练好的LSTM模型对其进行识别，以判别出攻击实体并还原攻击路径。
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公开(公告)号：CN118468041B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410924362.3
申请日：2024-07-11
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F18/214 , G06F18/2135 , G06N3/094 , G06N3/098
Abstract: 本发明属于联邦学习数据安全的技术领域，更具体地，涉及基于生成对抗网络的联邦学习拜占庭节点检测方法、装置及计算机可读存储介质。包括客户端与服务器完成数据集的分配以及对客户端和服务器的模型进行初始化；客户端根据全局模型参数更新本地模型参数并进行训练，训练完成后，将更新后的本地模型参数发送至服务器；服务器进行拜占庭节点检测并排除掉拜占庭节点对应的本地模型参数后，对剩余的客户端本地模型参数进行聚合，得到新的全局模型参数，并下发至客户端；重复上述步骤至训练轮次阈值，得到优化的全局联邦学习模型参数。本发明解决了拜占庭攻击者可以通过对本地参数进行修改并发送给聚合服务器，以使得全局模型性能失稳的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118070929B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410465104.3
申请日：2024-04-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06N20/20 , G06F18/2431
Abstract: 本发明属于分布式机器学习系统优化的技术领域，涉及一种分布式机器学习系统中梯度异构双重优化方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：构建包含#imgabs0#个节点和单个参数服务器的分布式学习系统，节点为诚实节点和恶意节点；基于诚实节点从其局部数据集选取的数据样本，计算并修正数据样本的局部梯度，以迭代优化本地梯度差异；引入动量项，将修正后的局部梯度与上一迭代轮次的动量向量结合，再将得到的当前迭代轮次的动量向量归一化为单位动量向量发送给参数服务器，得到局部聚合结果；对局部聚合结果进行全局聚合，以迭代优化全局梯度差异。本发明解决了由于本地梯度差异和全局梯度差异而制约系统在面对恶意节点和攻击时的鲁棒性表现的问题。
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公开(公告)号：CN118573480A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411044928.X
申请日：2024-08-01
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及一种基于零信任架构的网络安全通信方法、装置、设备及存储介质。本发明旨在构建一个高度安全、灵活且响应迅速的网络通信环境，有效应对现代网络环境中不断演变的安全挑战。采用零信任原则，无论之前是否已被认证，要求在每次通信时都必须重新进行身份验证和信任评估，旨在为网络通信提供全面、智能且高效的安全保障。本发明通过采用数据处理算法和人工智能技术，对网络实体的身份验证、属性分析、交互记录和通信环境，进行实时、动态的信任评估，适用于协同任务等复杂场景，有效识别和防御潜在的安全威胁。本发明能够确保在从数据源到目的地的整个通信过程中，每一步都遵循零信任原则，从而保障通信的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118332584B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410748751.5
申请日：2024-06-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明属于机器学习的技术领域，具体涉及面向分布式机器学习的数据安全治理方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括：节点获取其相邻节点在当前迭代中的局部参数，利用即时可靠分数函数计算相邻节点的即时可靠分数，以为相邻节点构建可靠性模型，设定可靠性模型更新规则，在每次迭代中基于该规则对可靠性模型的可靠指数或不可靠指数进行更新；将更新后的可靠性模型代入Beta分布，获取相邻节点的可靠程度并以此构建可靠节点集合；基于可靠节点集合中所有可靠相邻节点的参数计算当前迭代中节点的聚合结果，结合梯度下降更新节点的参数，将更新后的参数发送至其每个相邻节点。本发明可消除拜占庭攻击的影响，确保学习模型的准确性。
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公开(公告)号：CN118378255A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410825770.3
申请日：2024-06-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明属于数据安全技术领域，更具体地，涉及一种差分隐私保护约束下抗投毒攻击的联邦学习方法、装置及计算机可读存储介质。包括在客户端定义差分隐私；客户端获取服务端全局模型后使用自身的训练数据集更新本地模型，计算差分隐私噪声并添加到各个客户端的本地模型中；将添加了差分隐私噪声的本地模型发送至服务端，选出恶意客户端；服务端为各个客户端分配权重，然后将各个客户端的本地模型进行聚合得到训练好的全局模型并发送至各个客户端；各个客户端获取训练好的全局模型，完成一次迭代，达到设置训练轮次之后，输出最终全局模型并结束训练。本发明解决了现有技术中投毒攻击防御方案尚无法在差分隐私保护下有效检测出恶意客户端。
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公开(公告)号：CN118332584A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410748751.5
申请日：2024-06-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明属于机器学习的技术领域，具体涉及面向分布式机器学习的数据安全治理方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括：节点获取其相邻节点在当前迭代中的局部参数，利用即时可靠分数函数计算相邻节点的即时可靠分数，以为相邻节点构建可靠性模型，设定可靠性模型更新规则，在每次迭代中基于该规则对可靠性模型的可靠指数或不可靠指数进行更新；将更新后的可靠性模型代入Beta分布，获取相邻节点的可靠程度并以此构建可靠节点集合；基于可靠节点集合中所有可靠相邻节点的参数计算当前迭代中节点的聚合结果，结合梯度下降更新节点的参数，将更新后的参数发送至其每个相邻节点。本发明可消除拜占庭攻击的影响，确保学习模型的准确性。
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