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公开(公告)号：CN116187400A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310012836.2
申请日：2023-01-05
Applicant: 福州大学
IPC: G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出一种基于对抗训练增强的主动学习方法及系统，包括以下步骤；步骤A：构建对抗训练器；步骤B：构造变分自编码器；步骤C：构造多层感知机的判别模型；步骤D：根据具体任务的请求策略从判别模型的输出中选择一组最大信息量的候选集，通过人工进行标注，将标注得到新的有标签数据注入到有标签数据集来进行数据集的更新，接着通过更新的有标签图片数据集进行增量的训练更新目标模型，使得模型在尽可能少的数据集中训练获得更高的收益；步骤E：循环上述步骤直到满足预设的抽样比率或者图像识别模型性能；本发明能够有效对无标签图像数据或者现有无标签池中图像数据进行标注，使得人工标注大大减少，能够以少量的训练数据达到较高的性能。
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公开(公告)号：CN114118268A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111414502.5
申请日：2021-11-25
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种以脉冲为概率生成均匀分布扰动的对抗性攻击方法，包括：对数据集进行预处理，通过泊松编码转换成对应的脉冲序列，接着构建对应数据集的替代网络，将该网络作为一个原始分类器；然后将原始分类器编码生成的脉冲序列和原始样本输入到筛选器中筛选出最佳脉冲；接着将所选择的脉冲和原始图像输入到对抗样本生成网络，该对抗样本生成网络是基于原始分类器，通过以脉冲为概率，生成服从均匀分布的噪声，从而生成初始的对抗样本；再将对抗样本不断迭代优化，最终对抗性样本。本发明能够为安全防御的研究人员提供针对脉冲神经网络生成低成本的对抗性攻击工具。
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公开(公告)号：CN107491497B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201710614034.3
申请日：2017-07-25
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种支持任意语言查询的多用户多关键词排序可搜索加密系统，密钥生成中心，为系统中的每个实体生成密钥；云平台，以加密形式存储用户的文档，响应用户的数据检索请求；计算服务提供商，提供在线计算的在线计算服务器；数据拥有者，对关键词和文档加密，并将其发送到所述云平台进行存储；用户，生成关键词陷门向所述云平台发起数据检索请求。本发明所提出的一种支持任意语言查询的多用户多关键词排序可搜索加密系统，存储开销小，支持任意语言，灵活的授权机制和基于时间的用户撤销机制，同时搜索多个数据拥有者的数据，灵活的关键词权重和偏好分数设置，保护用户隐私。
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公开(公告)号：CN107256248B
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201710422815.2
申请日：2017-06-07
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/242 , G06F21/62
Abstract: 本发明涉及一种云存储安全中基于通配符的可搜索加密方法，包括以下步骤：设置待上传文档；提取关键词集合；将所述关键词集合加密；选择随机数作为文档加密密钥，将文档加密密钥进行加密；加密待上传文档得到密文后发送给云计算平台；输入查询关键词集合，生成查询陷门并进行签名，发送给云计算平台；云计算平台对查询签名进行验证，云计算平台执行搜索算法；将关键词索引和查询陷门传入到关键词匹配协议中，得到加密的匹配结果；进行解密得到搜索结果；云计算平台根据所述搜索结果返回对应的密文；先恢复出文档加密密钥，然后恢复出文档。本发明支持至多两个通配符的关键词搜索，通配符可以出现在关键词的任何位置,且可以表示任意多个字符。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110611567A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910891804.8
申请日：2019-09-20
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于非确定性有限自动机的隐私保护医学诊疗系统。包括密钥生成中心，负责生成系统公共参数，分发服务器的私钥、用户的公/私钥，并执行远程医疗授权操作；医院，针对不同的疾病设计不同的医疗模型，并将其加密的医疗模型外包给云平台以提供远程诊疗服务；患者，将加密的医疗数据发送给云平台以请求获得诊疗服务，并使用自己的密钥来解密云服务器返回的诊疗结果；云平台，为医院提供加密医疗模型的存储服务；计算服务器，当接收到患者的远程诊疗请求后，计算服务器和云平台交互执行安全外包计算协议，并计算出最佳的加密治疗过程。本发明可以为患者推荐最佳的加密治疗建议，并且不会泄露患者的隐私。
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公开(公告)号：CN110598438A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910653448.6
申请日：2019-07-19
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度卷积神经网络的云中保护外包数据隐私保护系统，其特征在于：所述系统由密钥生成中心、云平台、数据用户和CNN服务提供单元组成；所述密钥生成中心是系统中所有其他实体信任的实体，负责分发和管理数据用户或CNN服务提供商的所有密钥，以及云平台的所有引导密钥；所述云平台存储和管理从系统中注册方外包的加密数据，并提供计算能力对加密数据执行同态操作；所述CNN服务提供商为数据用户提供了所需的深度 分类模型，决策结果反映数据用户的现状。本发明在没有隐私泄露的前提下，实现对数据的安全计算以及分类。
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公开(公告)号：CN110336837A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910723361.1
申请日：2019-08-06
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种实用性的云端隐私保护外包计算系统（ATOM）及其计算方法，用户可以在单个云端服务器上安全获取外包存储数据以及快速地进行安全的数据处理操作。具体来说，本发明首次提出了下云服务器具备多个可信任单元（TPU）的前提下的ATOM计算系统，然而TPU面临侧通道攻击的危害。在ATOM系统下，本发明设计了两个特殊的快速处理工具包，其允许用户获取进行安全整数计算以及安全浮点型计算以此来抵御TPU的侧通道攻击的危害。另外，本发明的ATOM系统在数据处理以及获取用户私人信息的同时也保证了访问模式不被泄露。
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公开(公告)号：CN109685934A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811551841.6
申请日：2018-12-18
Applicant: 福州大学
CPC classification number: G07C5/008 , H04L63/0428
Abstract: 本发明涉及一种基于车辆数据隐私保护与压缩感知的交通估计方法，首先设计基于车辆行驶数据的密文的外包以及安全传输机制；接着基于Secure 2-party computation思想，根据最终期望得到的运算结果，利用两个云平台之间的交互运算设计出数据加密执行协议；最后将压缩感知理论融入到步骤S2所设计加密执行协议中，通过对少量加密数据的解密实现城市交通状态的估计。本发明能够显著地增强车辆数据隐私保护的能力，并且极大地减少了密文数据的传输量，降低了为实现城市交通估计所需的能耗，降低了交通估计所需时间。
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公开(公告)号：CN107231230A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710397579.3
申请日：2017-05-31
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供一种基于病症的跨域动态匿名认证群组密钥管理方法及系统，本发明的患者可以由不同的医疗机构进行诊断和治疗，系统允许一组来自不同医疗领域的患者生成群组会话密钥，从而建立安全的群组通信。系统支持患者的匿名性和可追踪性，它将患者的身份隐藏在匿名身份(pseudonym)中，只有指定机构才能够恢复他们的真实身份。跨域群组密钥协议保证：来自于不同医疗机构并且具有相同病症的认证患者，可以生成安全的群组密钥。患者利用该密钥建立安全的群组通信，从而保护了电子医疗社交系统中的患者隐私信息。系统还支持动态的群组管理，当群组成员变更时，系统会生成新的群组会话密钥。
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