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公开(公告)号：CN108111302B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201711328505.0
申请日：2017-12-13
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Bell态的安全计算汉明距离的量子方法，其特征是存在一个代理和两个参与者，其中每个参与者拥有一个隐私的比特串，参与者双方调用量子密钥分配QKD协议共享一个密钥K，代理制备n个EPR粒子对，将每对纠缠粒子分开得到两个序列，记为序列H和序列T；代理秘密保存序列H而通过量子通道把序列T安全发送给两个参与者；两个参与者对序列T进行相应的单粒子酉操作后，返回给代理；最后通过所有粒子对的测量结果，代理统计出两个参与者之间的汉明距离。本发明能用较少的量子资源，简单、快速地计算出汉明距离，从而获得能够抗量子攻击的计算汉明距离的方案。
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公开(公告)号：CN106230590B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201610585572.X
申请日：2016-07-22
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种多授权机构的密文策略属性基加密方法，包括以下步骤：步骤一、系统初始化和建立多个授权机构；步骤二、在移动终端设备每次启动时，执行预加密处理，生成中间密文；步骤三、在上传中间密文到云存储服务器的过程中，使用由线性秘密共享机制定义的访问策略加密中间密文并外包到云存储服务器上；以及步骤四：各个授权机构根据用户的全域标示符和用户的属性集合为加密文件产生私钥。本发明针对移动云存储环境，在保证数据安全的前提下，利用加密预处理技术，把大量的配对操作提前预处理，进而使线上加密的计算代价最小；利用密钥转换技术和解密外包，将大量的配对操作外包到云存储服务器，减轻移动终端的解密计算代价。
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公开(公告)号：CN106330865B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201610662419.2
申请日：2016-08-12
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L29/06 , H04L9/30 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开一种云环境下支持高效撤销的属性基关键字搜索方法，包括以下步骤：(1)系统初始化，管理服务器生成公钥及主密钥；(2)新用户完成在可信第三方和授权机构的注册，获得注册密钥及属性主密钥；(3)数据拥有者生成加密文件和索引，分别发送给云服务器和管理服务器，管理服务器重加密该索引并发送给云服务器；(4)为了在查询阶段验证用户身份，云服务器生成查询标记；(5)用户生成加密陷门发送给管理服务器，管理服务器重加密接收到的陷门，发送给云服务器；(6)云服务器接收到加密索引及陷门，进行关键字搜索；(7)完成用户属性撤销。本发明基于属性加密机制实现了可搜索加密，保护了用户隐私的同时，降低了用户开销。
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公开(公告)号：CN108111302A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711328505.0
申请日：2017-12-13
Applicant: 安徽大学
CPC classification number: H04L9/0852 , H04L9/002 , H04L9/008 , H04L9/0858
Abstract: 本发明公开了一种基于Bell态的安全计算汉明距离的量子方法，其特征是存在一个代理和两个参与者，其中每个参与者拥有一个隐私的比特串，参与者双方调用量子密钥分配QKD协议共享一个密钥K，代理制备n个EPR粒子对，将每对纠缠粒子分开得到两个序列，记为序列H和序列T；代理秘密保存序列H而通过量子通道把序列T安全发送给两个参与者；两个参与者对序列T进行相应的单粒子酉操作后，返回给代理；最后通过所有粒子对的测量结果，代理统计出两个参与者之间的汉明距离。本发明能用较少的量子资源，简单、快速地计算出汉明距离，从而获得能够抗量子攻击的计算汉明距离的方案。
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公开(公告)号：CN107580006A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201711059069.1
申请日：2017-11-01
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种基于注册列表的车载自组织网络条件性隐私保护方法，步骤有：(1)离线注册，该步骤包括可信机构TA的初始化、路边单元RSU的初始化和车载单元OBU的初始化；(2)行驶过程，该步骤包括相互认证、发布交通信息、消息验证、生成通知消息和接收信息。本发明中车辆用户通过OBU与部署在道路两侧的RSU进行协同通信，有效提高了驾驶安全，同时用户可以方便快捷的获取相关服务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107547530A
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201710717580.X
申请日：2017-08-21
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种移动云环境下基于属性的在线/离线关键字搜索方法及其云计算应用系统，包括以下步骤：系统初始化，TA生成公钥及主密钥；TA为新用户离线生成中间密钥；新用户完成注册，TA生成其属性私钥；TA为新用户生成外包密钥；数据主在移动设备端离线加密信息，获得中间密文；)数据主在线加密中间密文，获得完整密文并发送至云服务器；数据主生成索引集、用户利用自身属性生成相关陷门，一同发送给云服务器；云服务器接收到加密索引及陷门，进行关键字搜索；用户解密，得到目标信息。本发明基于属性加密机制和在线/离线技术实现可搜索加密，保护用户隐私的同时，大大降低用户开销。
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公开(公告)号：CN106533680B
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710052352.5
申请日：2017-01-22
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种保护位置隐私的量子近邻查询方法，其特征在于存在两个参与方，用户和基于位置服务的服务器，双方约定在服务区域引入坐标系，并将服务区域进行网格划分。用户根据网格划分情形将自己的地理位置信息转换为一个特定的数值，即所处点的网格编号，并根据该数值和可查询的近邻范围，利用不经意量子密钥分配和一次一密方法，可以更加方便快捷从基于位置服务的服务器获取到周边的个性化服务点。本发明能够同时保护查询用户的位置隐私和LBS数据库的安全性，而且能够降低LBS服务器的计算代价，减少通信双方的数据传输量，降低通信开销。
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公开(公告)号：CN107392048A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710618400.2
申请日：2017-07-26
Applicant: 安徽大学
CPC classification number: G06F21/6245 , G06K9/6218 , G06K9/6267
Abstract: 本发明公开了一种数据可视化中的差分隐私保护方法及其评价指标，包括1、将获取的分类属性数据集执行并行运算下满足差分隐私保护的数据聚合处理；2、选定一个聚合后的子集，进行可视化处理；3、通过3种评价指标精确量化由满足差分隐私保护的数据聚合后的可视化质量。本发明能有效解决海量的带有敏感信息的分类属性数据集在可视化过程中会出现数据展示重叠严重，敏感数据隐私泄露的问题；并显著减少数据聚合的时间，提高可视化的时效性。
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公开(公告)号：CN107046465A
公开(公告)日：2017-08-15
申请号：CN201710294191.0
申请日：2017-04-28
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种入侵容忍的云存储数据审计方法和数据审计系统，该方法包括：由系统参数生成中心生成各种系统参数的系统参数生成步骤；由TPA协助用户周期性更新审计密钥的密钥更新步骤；由TPA协助用户在每个周期内刷新审计密钥的密钥刷新步骤；用户为文件生成验证标签后、将文件和验证标签上传到云服务器、由TPA对文件进行审计以验证文件是否完整得存储在云服务器上的数据上传和审计步骤。该方法中引入第三方审计(TPA)执行审计操作，同时协助用户进行周期性的密钥更新以及每个时间周期内的密钥刷新操作。即使用户和TPA上的密钥多次泄露，除了用户端密钥泄露的那几个周期，其他任何周期数据审计仍然是安全的。
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公开(公告)号：CN106850584A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710010971.8
申请日：2017-01-06
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/0421 , H04L63/06 , H04L63/08
Abstract: 本发明公开一种面向客户/服务器网络的匿名认证方法，其特征是存在一个可信中心，一个服务器，一个安全硬件，以及若干个客户端。安全硬件将客户端签名与已存储的以往n‑1个有效签名进行聚合，并将聚合签名发送给指定服务器，只有指定服务器才能验证聚合签名的有效性，进而证明客户端签名的有效性，以此实现客户端的匿名性。本发明能有效的解决现有客户/服务器网络中客户端匿名认证过程中存储代价和计算代价高以及认证效率低的问题，同时提高客户端的隐私性、以及服务器的安全性。
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