-
公开(公告)号：CN117521164A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202410023014.9
申请日：2024-01-08
Applicant: 南湖实验室
Abstract: 本方案公开了一种基于可信执行环境的自适应同态加密方法，该方法在芯片级安全环境内实现同态加密参数与方案的自适应配置与切换，在保障原始数据与计算结果安全的同时，提升同态加密算法的效率、扩展不同同态加密算法可用性，从而大幅度提升同态加密方法的实用性，以不同技术路线融合的创新思路推动隐私防护技术的落地。
-
公开(公告)号：CN114201748B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202111529683.6
申请日：2021-12-14
Applicant: 南湖实验室
Inventor： 张磊
Abstract: 本方案公开了一种高可信环境下计算移向数据端场景中数据源可信验证方法，包括：S1.在可信执行环境中加载计算应用和检测算法；S2.计算应用读取源数据，基于源数据进行运算处理；检测算法对源数据进行检测；S3.将检测结果签名后与计算结果一并或分别发送给数据使用方；S4.数据使用方对签名进行验证，若验证通过，则检测结果合法，否则不合法；S5.确认合法后，数据使用方根据检测结果确认计算应用所使用的源数据是否合规。本方案能够实现数据拥有方不可信以及数据不出数据拥有方本地的前提下让远程数据使用方进行高可信的数据可信度检测，有效解决目前数据不出本地要求和数据使用方可信验证计算所使用数据合法合规性无法同时满足的困境。
-
公开(公告)号：CN116361400A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310270385.2
申请日：2023-03-20
Applicant: 南湖实验室
Abstract: 本发明涉及一种基于swift协议实现数据湖与Ceph RGW互联的方法。它解决了现有技术中Delta Lake对Ceph RGW中存储的数据进行系统化操作时耗时长且硬件成本高的问题。它包括S1、创建Hadoop‑Ceph RGW文件系统模块；S2、构建传输接口并进行适配；S3、创建类继承并实现FileSystem抽象类；S4、利用适配的接口连接Ceph RGW和Delta Lake；S5、通过FileSystem抽象类对存储在Ceph RGW存储仓库中的数据进行访问和系统化操作。本发明的优点在于：有效提高了工作效率，降低了硬件成本。
-
-
公开(公告)号：CN115146237A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202211076002.X
申请日：2022-09-05
Applicant: 南湖实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于机密计算的深度学习模型保护方法，该方案通过把深度学习模型的使用过程划分为数据预处理和推理两个阶段，其中，数据预处理阶段主要使用数据预处理模型对授权用户的推理数据进行处理，数据预处理模型是一个轻量化的处理模块，占用较少的计算资源，数据预处理模型部署在机密计算环境中；推理阶段使用推理模型对经过预处理的数据进行推理，推理模型部署在普通的计算环境中。整个过程可以在不影响模型推理精度的前提下，实现对深度学习模型的版权验证，并能有效抵御通过模型伪造、迁移学习、知识蒸馏等技术手段对模型版权的侵犯。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114553603A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210437790.4
申请日：2022-04-25
Applicant: 南湖实验室
Inventor： 张磊
Abstract: 本发明公开了一种基于隐私计算的新型数据可信解密的方法，数据使用方提供加密秘钥生成算法G的公钥Pk，数据提供方使用该G基于应用A、设备C和口令T计算加密秘钥K，使用K加密数据集D，使用Pk加密G得Ge，将ED和Ge发送给数据使用方，数据使用方使用自己可信封存的私钥Ps得到隐私秘钥生成算法G’，在可信执行环境中测算请求数据的应用A和本设备C得到MA’、CID’，基于MA’、CID’、用户输入的口令T通过G’计算加密秘钥K’，并用该K’解密ED，如果K’=K，则解密成功得到数据D，否则解密失败。本方案提出了一个加密数据解密秘钥不保存不传输实现数据加密解密的方案，不会存在数据秘钥保存不当导致泄漏数据被解密的问题。
-
公开(公告)号：CN113987255B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111641508.6
申请日：2021-12-30
Applicant: 南湖实验室
Inventor： 张磊
IPC: G06F16/583 , G06F7/58 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本方案公开了一种基于联邦学习与秘密分享的多源密文图像检索方法，包括以下步骤：S1.基于联邦学习以加入双云平台的图像拥有者为联邦成员对双云平台的卷积神经网络进行模型训练；S2.授权用户基于加法秘密分享借助双云平台完成密文图像检索。本方案提供基于联邦学习与秘密分享的多源密文图像检索方案，利用联邦学习精简检索使用的神经网络模型结构，获得更好的网络参数，用图像拥有者端的开销换取更好的神经网络参数与更精简的网络模型结构，使得更好的卷积神经网络能够被使用在密文图像检索中，使得用户在检索时可以更好更快地得到结果。
-
公开(公告)号：CN113987255A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111641508.6
申请日：2021-12-30
Applicant: 南湖实验室
Inventor： 张磊
IPC: G06F16/583 , G06F7/58 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本方案公开了一种基于联邦学习与秘密分享的多源密文图像检索方法，包括以下步骤：S1.基于联邦学习以加入双云平台的图像拥有者为联邦成员对双云平台的卷积神经网络进行模型训练；S2.授权用户基于加法秘密分享借助双云平台完成密文图像检索。本方案提供基于联邦学习与秘密分享的多源密文图像检索方案，利用联邦学习精简检索使用的神经网络模型结构，获得更好的网络参数，用图像拥有者端的开销换取更好的神经网络参数与更精简的网络模型结构，使得更好的卷积神经网络能够被使用在密文图像检索中，使得用户在检索时可以更好更快地得到结果。
-
公开(公告)号：CN113961754A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111049920.9
申请日：2021-09-08
Applicant: 南湖实验室
IPC: G06F16/901
Abstract: 本发明提供了一种基于持久内存的图数据库系统，包括计算层和存储层，所述的存储层包括具有图数据存储模型的图数据库和存储架构，在图数据存储模型中，图被划分为独立的节点集和独立的边集，且节点集和边集之间没有交集，节点集中的每个节点均具有一个唯一的节点地址，边集中的每个边均有唯一的边地址；所述的存储架构包括持久内存。本方案优化图数据存储模型，提出了一种新的基于集合的图数据存储模型，与传统的基于邻接矩阵和邻接链表的图数据存储模型有着本质的不同和全新的视角，通过该模型能够严格反映图数据的数学定义，有效地保存数据之间的关系，与现有的图数据存储模型相比，具有更好的时空效率。
-
公开(公告)号：CN113961753A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111049100.X
申请日：2021-09-08
Applicant: 南湖实验室
IPC: G06F16/901
Abstract: 本发明提供了一种基于集合的图数据存储模型及其图数据库，在本图数据存储模型中，图被划分为独立的节点集和独立的边集，且节点集和边集之间没有交集，节点集中的每个节点均具有唯一的节点地址和唯一的节点ID，边集中的每个边均具有唯一的边地址和唯一的边ID。该模型能够严格反映图数据的数学定义，有效地保存数据之间的关系，与现有的最新图数据存储模型相比具有更好的时空效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
64
records
(took 0.056 seconds)
