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公开(公告)号：CN108830284B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201810675670.1
申请日：2018-06-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于密文图像灰度直方图向量的图像识别方法，解决对用户的图像数据进行数据分析和处理泄露用户隐私的问题，属于图像隐私保护技术领域。本发明对待识别密文图像和源密文图像集合分别进行灰度直方图向量提取，得到密文直方图特征向量；获取待识别图像、各源图像两两图像之间的像素比，对各待识别密文图像、各源密文图像的密文直方图特征向量进行处理，得到各密文直方图特征向量；基于密文域整数向量相似性比较方法，将待识别密文图像的密文直方图特征向量与源密文图像集合中的各源密文图像的密文直方图特征向量集合进行比较，找到最终的同源密文图像。本发明用于密文域内的图像识别。
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公开(公告)号：CN109684855B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201811540698.0
申请日：2018-12-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，涉及一种基于隐私保护技术的联合深度学习训练方法。本发明实现了一种基于隐私保护技术的高效联合深度学习训练方法。本发明中，各个参与方首先在私有数据集上训练本地模型获得本地梯度，再将本地梯度进行拉普拉斯噪音扰动，并加密后发送至云服务器；云服务器将接收到的所有本地梯度与上一轮的密文参数进行聚合操作，并广播产生的密文参数；最终，参与方解密接收到密文参数，并更新本地模型从而进行后续的训练。本发明结合同态加密方案和差分隐私技术，提出了安全高效的深度学习训练方法，保证训练模型的精确性，同时防止服务器推断模型参数和训练数据隐私以及内部攻击获取私密信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109474928B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201811322088.3
申请日：2018-11-07
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种在移动群智感知系统中实现高效隐私保护的真值发现方法，属于信息安全技术领域。本发明所述方法有效支持密文环境下大规模真值发现运算，为用户传感数据提供强安全性的同时保证用户数据权重更新、真值更新的准确性，并解决真值发现过程中所有用户必须一直保持在线状态的问题，容忍用户在计算过程中有意或无意的退出，此外，本发明能有效抵御系统内部攻击，进一步保护用户传感数据的机密性。
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公开(公告)号：CN106790069B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201611190593.8
申请日：2016-12-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及基于向量同态加密的隐私保护K‑NN分类方法，包括：A.接收查询向量组和标准向量组；B.通过查询向量组生成矩阵G，标准向量组使用密钥S通过向量同态加密生成密文组和新密钥GS；C.对新密钥GS进行密钥转换为转换密钥S'，得到此时的转换矩阵M和转换密文组；D.使用转换密钥S'对转换密文组解密，得到解密向量组；E.根据K个最小值的解密向量的分量为对应的各查询向量附上分类标签。本发明能够良好的对用户隐私数据保护，并且在隐私数据受到保护的情况下，通过K‑NN算法对用户的查询向量进行高效、准确的分类，提高了对向量类型判断的效率，扩大了向量类型判断的应用范围。
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公开(公告)号：CN109474928A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811322088.3
申请日：2018-11-07
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种在移动群智感知系统中实现高效隐私保护的真值发现方法，属于信息安全技术领域。本发明所述方法有效支持密文环境下大规模真值发现运算，为用户传感数据提供强安全性的同时保证用户数据权重更新、真值更新的准确性，并解决真值发现过程中所有用户必须一直保持在线状态的问题，容忍用户在计算过程中有意或无意的退出，此外，本发明能有效抵御系统内部攻击，进一步保护用户传感数据的机密性。
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公开(公告)号：CN108830284A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810675670.1
申请日：2018-06-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于密文图像灰度直方图向量的图像识别方法，解决对用户的图像数据进行数据分析和处理泄露用户隐私的问题，属于图像隐私保护技术领域。本发明对待识别密文图像和源密文图像集合分别进行灰度直方图向量提取，得到密文直方图特征向量；获取待识别图像、各源图像两两图像之间的像素比，对各待识别密文图像、各源密文图像的密文直方图特征向量进行处理，得到各密文直方图特征向量；基于密文域整数向量相似性比较方法，将待识别密文图像的密文直方图特征向量与源密文图像集合中的各源密文图像的密文直方图特征向量集合进行比较，找到最终的同源密文图像。本发明用于密文域内的图像识别。
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公开(公告)号：CN107241182A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710513628.5
申请日：2017-06-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于向量同态加密的隐私保护层次聚类方法，解决的是将层次聚类分析迁移至云上后产生的数据隐私有泄露风险的技术问题，通过采用方法包括：(1)聚类分析开始，客户端接收待聚类向量组；(2)使用向量同态加密方法对待聚类向量组进行加密，得到密文向量组；(3)根据密钥交换矩阵N与比特扩展矩阵W定义中间矩阵H；(4)将中间矩阵H与密文向量组进行聚类分析；(5)聚类服务器将聚类分析完成的密文向量组发送回客户端，由客户端使用密钥矩阵S进行解密，根据各个向量的标签组合得到聚类结果的技术方案，较好的解决了该问题，可用于向量类型判断中。
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