公开(公告)号：CN118174857A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410225316.4

申请日：2024-02-29

Applicant: 北京理工大学 ,  中科信息安全共性技术国家工程研究中心有限公司

Inventor： 范青 ,  谢雨萌 ,  祝烈煌 ,  王亚杰 ,  伊鹏达 ,  张超

IPC: H04L9/08

Abstract: 一种基于中国剩余定理的加权可验证秘密共享方法是基于中国剩余定理的秘密份额长度大小决定了持有份额用户对恢复秘密值所做贡献程度的大小，按照用户权重选取用于计算秘密份额的模数，每个用户获取的秘密份额与自身权重相关联；并且分别计算与秘密值、秘密份额相对应的可验证公开值，用户在协议计算时利用所属授权集合的公开值验证自身所持秘密份额的正确性。有益效果在于：本方案适配于加权密码方案，实现了用户秘密份额与用户权限大小相匹配，同时保障了用户所持份额在秘密恢复过程中发挥作用的有效性，提升了门限秘密共享的可靠性。

公开(公告)号：CN116346444A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310247231.1

申请日：2023-03-15

Applicant: 中科信息安全共性技术国家工程研究中心有限公司

Inventor： 胡建勋 ,  郭宝安 ,  赖伟东 ,  金明玉 ,  黄世亮 ,  曹国华 ,  柴园园 ,  刘元 ,  高振鹏 ,  伊鹏达 ,  梁延平

IPC: H04L9/40 ,  H04N7/18 ,  H04L9/32 ,  H04N23/617

Abstract: 一种视频防篡改方法包括：对来自视频采集设备的视频数据包进行解析，获得网络抽象层数据；检测所述网络抽象层数据的类型；当检测到类型为序列参数集的第一网络抽象层数据后，根据所述第一网络抽象层数据生成自定义网络抽象层数据利用初始秘钥对所述第一网络抽象层数据之后且类型为非序列参数集的第二网络抽象层数据进行加密；并将数据发送给数据接收端。本方案通过将视频数据包中的网络抽象层数据的分为第一网络抽象层数据和第二网络抽象层数据，并根据第一网络抽象层数据生成自定义网络抽象层数据，进而对第二网络抽象层数据进行加密，由此保证了视频在传输过程中不会被篡改，相较于传统的更换摄像头的升级方式，该方式能够降低成本。

公开(公告)号：CN118041526A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410227407.1

申请日：2024-02-29

Applicant: 北京理工大学 ,  中科信息安全共性技术国家工程研究中心有限公司

Inventor： 袁艳丽 ,  雷典 ,  王小雨 ,  祝烈煌 ,  王亚杰 ,  伊鹏达

IPC: H04L9/08 ,  H04L9/06 ,  H04L67/12 ,  G06F16/901 ,  G06F21/60 ,  G06F21/62 ,  G06N3/042 ,  G06N5/04

Abstract: 一种可扩展的隐私保护图神经网络预测方法利用2‑out‑of‑2加性秘密共享技术、定制化数组结构的图数据存储方法、GNN预测技术和多云服务器计算框架，实现了隐私保护和可扩展的GNN模型推理预测。具体地，通过构造定制化数组结构实现相关图数据的存储，基于2‑out‑of‑2加性秘密共享技术实现图神经网络模型和相关图数据加密，基于多云服务器计算框架实现远程模型推理的可扩展的隐私保护图神经网络预测方法。有益效果在于：在数据机密性、模型机密性、可扩展性、计算和通信开销以及系统可靠性方面具有显著优势。

公开(公告)号：CN117951744A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410201654.4

申请日：2024-02-23

Applicant: 北京理工大学 ,  中科信息安全共性技术国家工程研究中心有限公司

Inventor： 张川 ,  赵明阳 ,  祝烈煌 ,  王亚杰 ,  伊鹏达

IPC: G06F21/62 ,  G06F21/60 ,  G06F16/22

Abstract: 一种基于属性基加密技术的隐私保护数据使用权治理方法包括：Setup给定安全参数，KGC生成公共参数PP和主密钥msk；KeyGen是用户利用属性集#imgabs0#来应用密钥#imgabs1#且用于验证数据处理权限；Upload是所有者通过处理限制策略#imgabs2#对其数据m进行屏蔽，并将屏蔽后的数据C上传到服务节点以享受数据库服务；IndCon是服务节点接收来自所有者的n屏蔽数据#imgabs3#，构建基于树的索引结构#imgabs4#供算子进行数据处理操作；Process是操作者利用自己的密钥#imgabs5#来验证数据处理权限并获得处理结果R。有益效果在于：授权经营者和数据拥有者可以通过服务提供者对数据进行交互访问，而未经授权的操作者无法通过服务提供者访问树型索引的数据，从而实现授权用户才能访问特定数据，而无法访问其他未经授权数据的目的，提升了数据访问的安全性。

公开(公告)号：CN118038022A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410222223.6

申请日：2024-02-28

Applicant: 北京理工大学 ,  中科信息安全共性技术国家工程研究中心有限公司

Inventor： 王亚杰 ,  唐英豪 ,  伊鹏达 ,  袁艳丽 ,  祝烈煌

IPC: G06V10/25 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/82

Abstract: 一种基于梯度采样遮蔽矩阵的对抗样本生成方法是通过对模型的梯度进行采样，遮蔽自注意力架构模型每个编码器和解码器的部分输入，防止对抗样本过拟合，提高对抗样本对异构目标检测模型的可转移性。本发明提出的GSMA方法，在黑盒攻击基于卷积架构和基于自注意力架构的目标检测模型中，都具有更好的攻击性能。具体而言，使用自注意力架构目标检测模型作为源模型，将GSMA方法与现有方法相结合，能够提高现有方法攻击黑盒卷积架构目标检测模型的成功率，进一步降低黑盒模型的mAP。GSMA通过遮蔽自注意力架构模型每个编码器和解码器的部分输出，实现了只在单一模型上生成的对抗样本，跨模型架构攻击基于卷积架构的目标检测模型，有效降低了黑盒攻击的成本。