一种基于超级账本的数据完整性审计协议

    公开(公告)号:CN113315740A

    公开(公告)日:2021-08-27

    申请号:CN202010122641.X

    申请日:2020-02-27

    Abstract: 本发明涉及信息安全的技术领域,特别是涉及一种基于超级账本的数据完整性审计协议,通过利用双线性对技术实现了数据完整性审计过程之中对数据的隐私保护,通过利用Hyperledger Fabric这一区块链技术实现了数据完整性审计过程之中对各方交互数据的可信记录,从而实现了可追溯功能;通过利用Hyperledger Fabric自带的匿名功能实现了数据完整性审计过程之中对各方的身份的隐私保护;通过利用承诺技术实现了数据完整性审计过程之中对第三方审计机构和云服务提供商身份的临时隐藏和最终揭露,实现了自监管功能;包括以下阶段:注册阶段、准备阶段、存储阶段和审计阶段。

    一种物联网安全架构
    52.
    发明授权

    公开(公告)号:CN108810007B

    公开(公告)日:2020-11-17

    申请号:CN201810671036.0

    申请日:2018-06-26

    Abstract: 本发明公开了一种物联网安全架构。所述物联网安全架构为三层架构;所述三层架构包括:认证层、应用层以及区块链层;所述认证层包括认证中心以及检测中心;所述认证层用于根据请求注册信息进行认证,并将注册事务发送至所述区块链层;所述应用层包括局部节点;所述局部节点用于保存事务信息,并通过默克尔树对所述事务信息进行处理,得到默克尔树根,将所述默克尔树根发布到所述区块链层;所述区块链层用于处理事务;所述事务包括注册事务、删除事务、更新事务、查询事务、设备存储事务、授权事务、请求事务以及本地相关事务。采用本发明所提供的物联网安全架构能够提高物联网的安全性和隐私性。

    基于变异树的黑盒模糊测试方法及系统

    公开(公告)号:CN107423217B

    公开(公告)日:2020-02-14

    申请号:CN201710555676.0

    申请日:2017-07-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于变异树的黑盒模糊测试方法及系统,包括:S1,构建变异树,生成模糊测试用例组;S2,确定除根节点以外的每个节点的估值并设定估值的阈值;S3,对未遍历的各个节点的估值进行排序,选出估值最大的节点;S4,对目标程序进行检测;S5,判断是否满足中间准则或输出是否存在可疑数据;S6,若满足中间准则或输出不存在可疑数据,则降低该节点及其孩子节点的估值,并判断该节点降低后的估值是否小于阈值;S7,若小于阈值,则剪掉以该节点为根节点的子树,并转到S3;否则调整变异操作,生成新的模糊测试用例组,转到S3,直至遍历完整棵变异树,完成目标程序的模糊测试。本发明解决了漏洞被遗漏的问题,实现充分测试。

    基于匹配度的在线安全多属性逆向拍卖方法

    公开(公告)号:CN106447474A

    公开(公告)日:2017-02-22

    申请号:CN201610854782.4

    申请日:2016-09-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于匹配度的在线安全多属性逆向拍卖方法,包括:采购商服务器根据理想方案生成理想信息矩阵,理想方案包括属性集合A={a1,a2,…,aN},加密理想信息矩阵得到加密矩阵,发送加密矩阵到供应商客户端;每个供应商客户端根据各自对应的备选信息矩阵和加密矩阵计算,将得到的匹配矩阵发送至采购商服务器;每个供应商客户端对应一个匹配矩阵,每个备选信息矩阵由对应的供应商客户端根据各自的备选方案生成,每个备选方案对应一个供应商客户端,备选方案与理想方案具有相同属性;采购商服务器分别计算每个匹配矩阵对应的备选方案与理想方案的匹配度,对得到的至少一个匹配度排序,选择最高匹配度对应的备选方案作为拍卖方案输出。

    一种基于分层区块链的域间IP溯源联盟系统及方法

    公开(公告)号:CN118984241A

    公开(公告)日:2024-11-19

    申请号:CN202411123146.5

    申请日:2024-08-15

    Abstract: 本发明提供了一种基于分层区块链的域间IP溯源联盟系统及方法,涉及网络安全和网络管理领域,本发明提出的基于分层区块链的域间IP溯源联盟系统及方法,实现了高吞吐量、高溯源精度、低存储开销和可扩展。提出的分层区块链系统架构,不仅更加契合实际网络分层结构,而且实现了高吞吐量和高可扩展以满足大规模网络下的IP溯源需求;提出的用户信息同步机制和跨链消息传递机制,解决了联盟间信息不互通问题,提高了系统的可信性和透明度;提出的层次化域间IP溯源方案,具有高精度、低存储开销和可扩展的优势;提出的基于分层区块链的域间IP溯源交易处理流程,保证了跨联盟溯源交易的原子性,提高了系统的可扩展性。

    一种基于混合模糊测试的智能合约安全检测方法

    公开(公告)号:CN118503083A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410376361.X

    申请日:2024-03-29

    Abstract: 本发明涉及软件测试技术领域,公开了一种基于混合模糊测试的智能合约安全检测方法,包括以下步骤:S1、个体生成,根据智能合约的ABI码获取类型信息,设计不同的有效值,维护每个个体的二进制字符串,表示操作码的执行情况;S2、个体选择,根据个体的二进制字符串和覆盖率计算适应度值,使用轮盘赌算法选择个体;S3、执行路径生成,模拟EVM执行过程,引入存储模拟器和符号污点分析技术生成执行路径;S4、执行路径分析。通过采用了有效且系统的安全检测手段,能够显著提升智能合约的安全等级。通过使用遗传算法和混合模糊测试相结合的方式,优化了个体的评价,并量化了每个个体对新的执行路径的探索能力。这使得安全漏洞的发现更加高效和准确。

    一种基于跨链环境的多属性数据交易方法

    公开(公告)号:CN118333759A

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202410438249.4

    申请日:2024-04-12

    Abstract: 本发明提供一种基于跨链环境的多属性数据交易方法,涉及区块链技术领域。该方法包括:根据基于VCG拍卖机制的安全数据卖方选择协议,数据卖家向数据市场注册待交易数据集,数据买家在数据市场中发布数据需求,数据市场部署智能合约,并根据接收的数据需求选择数据卖家作为中标的数据卖家;根据多属性数据一致性审计协议,中标的数据卖家根据待交易数据集生成审计证明并发送给数据市场进行审计,验证待交易数据集的一致性;数据买家根据待交易数据集生成数据证明来验证待交易数据集的数据规模一致性和数据属性及内容一致性;通过上述验证后,数据买家和中标的数据卖家采用公平安全的多属性数据跨链交易支付方案协议进行数据交易。

    一种隐私保护下IP黑名单局部协同预测方法

    公开(公告)号:CN118101271A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410205650.3

    申请日:2024-02-26

    Abstract: 本发明公开了一种隐私保护下IP黑名单局部协同预测方法,本发明的目的是提供一种隐私保护下IP黑名单局部协同预测方法,针对现有的IP黑名单局部协同预测方案存在的问题,旨在改善其协同方式、提高预测能力、优化隐私保护方案。具体来说:通过引入区块链和访问控制机制实现协同方式的去中心化;通过引入强化学习并对环境数据实现增量式的输入,同时定期剔除过期的警报数据实现动态预测窗口,来改善预测性能;通过使用交换加密与零知识证明技术来优化隐私保护方案,提高系统的安全性。

    一种高效的基于混合ORAM的侧信道防御方法

    公开(公告)号:CN115238281A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210953012.0

    申请日:2022-08-10

    Abstract: 本发明提供一种高效的基于混合ORAM的侧信道防御方法,是一种云计算中基于混合ORAM的高效的保护访问模式、抵御侧信道攻击的方法,包括代码不经意访问阶段和数据不经意访问阶段;划分为ORAM树填充阶段、目标块请求阶段、目标块执行阶段以及数据块写回阶段,该方法能够隐藏TEE中程序执行的访问模式,实现程序的混淆计算。利用TEE提供的安全保障优化了ORAM访存操作,使用不经意读取操作隐藏ORAM访问过程中的敏感数据结构,从而有效隐藏其访问模式,此外针对数据和代码的访问特点使用不同的ORAM方案,有效提升了方案的整体效率。

    一种基于卷积神经网络的Android勒索软件检测方法

    公开(公告)号:CN113378171B

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN202110783769.5

    申请日:2021-07-12

    Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的Android勒索软件检测方法,涉及检测技术领域。本发明对训练样本的原始安装文件进行特征提取,获得结构特征以及行为特征;利用特征构建特征向量,将权限和API、API和权限生成具有映射关系的图片特征形式,并读取dex文件生成具有dex文件结构特征的图片形式;利用特征图片转换成numpy数组形式训练卷积神经网络。对待检测Android勒索应用程序,首先对其安装文件进行特征提取,获得其权限和API、API和权限映射关系的两张特征图片,提取dex文件特征生成特征图片;然后将三张图片的numpy数组格式输入训练好的卷积神经网络中,输出是否属于勒索软件的分类结果。

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