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公开(公告)号：CN110188567A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910431185.4
申请日：2019-05-23
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明属于开放数据的访问控制技术领域，具体为一种防范敏感数据拼图的关联访问控制方法。本发明通过对开放数据源外封装一个数据关联访问控制软件的方式，允许用户访问数据源中的数据进行关联访问分析，同时面对用户对数据的访问情况进行日志记录，对于敏感关联字段的数据保护，根据数据之间的关联关系结构，采用敏感路径的方式记录敏感关联字段之间所有的关联方式，从而实现多表之间敏感关联数据的关联访问控制，保证数据源中的敏感关联数据不会因用户拆解复制而造成数据隐私泄露。本发明在保持数据关联访问性能同时保障了开放数据源中敏感关联字段的不可拼凑，从而保持了敏感关联数据的安全性。
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公开(公告)号：CN109948649A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910109178.2
申请日：2019-02-04
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于大数据技术领域，具体为一种面向数据开放共享的软件访问行为数据特征表示方法。本发明方法直接接收使用者的软件访问行为数据序列，输出该行为数据序列的特征表示向量。本发明设计了单时刻的行为数据编码器，用于对单个时间点中的多组行为数据进行汇总，并利用自注意力机制抽取重要的行为事件；汇总后的单时间点数据输入到循环神经网络中，对行为序列进行表示，最后从中提取整个序列的特征表示。本发明利用预测编码对单时间点编码器与循环神经网络的参数进行训练，并加入生成对抗网络提升模型效果，有助于对使用者访问行为进行分析，了解使用者的使用需求，及时对软件访问行为进行监管，为推动数据自治开放提供安全保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109829334A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910090761.3
申请日：2019-01-30
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明属于大数据安全技术领域，具体为基于区块链的数据盒配置、使用和记账方法及其运作系统。数据盒是为数据提供者提供数据开放接口以及数据使用者提供使用接口的基本单元。本发明利用数据盒为数据载体来保证开放共享的数据的可用性，利用区块链技术辅助数据盒的使用和记账，保证每一笔开放共享数据的使用可追踪且使用记录难篡改，保证数据盒使用权利的不可转移性、数据使用者的唯一性。本发明解决了数据开放共享过程中数据使用记录被篡改、数据盒被二次分发、数据盒实际使用权利或使用者发生转移的问题，帮助数据提供者在数据开放的同时又能保证其数据稀缺性不丧失和隐私不泄露，保证数据盒的使用真实有效，有效地支持数据开放共享。
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公开(公告)号：CN108039944A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711345342.7
申请日：2017-12-15
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于密码技术领域，具体为具有前向安全性的揭序加密框架算法。本发明将原保序加密、揭序加密编译为前向安全的揭序加密框架算法。原有保序加密或揭序加密为算法表示为，其中三个元素分别是初始化算法、加密算法、比较算法；编译而成的前向安全的揭序加密框架算法元组表示为，即启动/初始化算法，加密算法，比较算法；本发明可以完美抵御文件注入攻击，适用于绝大多数电子数据系统，尤其保障具有第三方数据共享和数据交换设备的电子系统的安全。
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公开(公告)号：CN107656972A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710781988.3
申请日：2017-09-02
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30964
Abstract: 本发明属于开放数据的访问控制技术领域，具体为一种数据稀缺性的开放数据细粒度访问控制方法。本发明通过在开放数据源外封装一个数据访问接口软件的方式，一方面允许用户访问数据源中的小部分数据，另一方面对用户对原始数据的访问情况进行日志记录，采用双键值对的方式确保日志记录、查询、统计都能实时完成，从而实现从数据记录这一细粒度上对数据的访问控制，保证数据源中的原始数据不会因单一用户整体多次复制而丧失数据稀缺性。本发明在保持数据访问性能同时保障了开放数据源中数据不被完整复制，从而保持了数据稀缺性。
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公开(公告)号：CN107633181A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710816711.X
申请日：2017-09-12
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于大数据技术领域，具体为面向数据开放共享的数据模型及其运作系统。本发明的数据模型包括：为数据使用者提供开放数据的基本组成单元--数据盒，包括数据盒的数据描述、数据操作和数据约束，以及数据盒的性质；封装在数据盒中的数据防泄漏和数据权益保护机制，并设有供外部软件使用的接口；数据盒的计量与定价，即根据数据使用者提出的要求和目标，计算数据使用者所需数据盒的数量和时间等，并进行定价。本发明的这种数据资源组织形式提升了数据的独立性、可用性和可控性，实现了数据自治，使得数据拥有者在数据开放的同时又能保证其数据稀缺性不丧失和隐私不泄露，有效地支持数据开放共享。
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公开(公告)号：CN106874668A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710077612.4
申请日：2017-02-14
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于数据挖掘、医疗信息和大数据技术领域，具体为一种基于全记忆事件序列挖掘模型的用药分析方法。本发明方法将原始用药数据转换成类别型的用药事件发生序列，把所有类别型用药事件序列的每个用药事件节点转换为欧式空间的多维向量表示；然后根据要预测的用药事件的前一个节点来对所有历史记录的事件加权求和，形成预测事件的记忆的特征表示，作为预测下一个事件向量的分类器的标准输入，把要预测的事件的多维向量表示作为输出，训练一个预测模型，再把欧式空间的多维向量映射回原来的类别型空间，使用所有用药事件序列训练；最后，对于新的用药事件序列，输入训练好的模型，用于预测未来事件。本方法能够利用尽可能多的数据来用于决策，从而减少决策的失误。
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