公开(公告)号：CN116070698A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202211684648.6

申请日：2022-12-27

Applicant: 北京交通大学 ,  中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所

Inventor： 王伟 ,  刘文博 ,  刘鹏睿 ,  吕晓婷 ,  刘敬楷 ,  周雯 ,  吴艳华 ,  祝咏升 ,  许向蕊 ,  陈国荣 ,  段莉 ,  李超 ,  刘吉强 ,  金一

IPC: G06N3/098 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明提供一种基于自编码器的单分类联邦学习方法及系统，属于联邦学习技术领域，在数据预处理阶段，利用预训练模型进行原始数据的特征提取和分析；在训练阶段，客户端按照数据标签分别使用自编码器完成单分类模型的训练，服务器根据标签对单分类模型进行分类聚合，并将聚合后的模型按标签重新下发给客户端；在预测阶段，基于集成学习整合多个单分类专家模型和预训练模型的输出，以确定预测结果。本发明提取出不同标签数据的关键特征，对客户端本地的数据类别没有要求，并且可以抑制客户端模型间的离散程度，提高全局模型的性能，能够在保护客户端隐私的情况下有效应对各种Non‑IID情况。此外训练过程中的异步聚合更新还可以提高训练过程中的通信效率。

公开(公告)号：CN119418168A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202410952324.9

申请日：2024-07-16

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 金一 ,  苏鑫 ,  段莉 ,  王涛 ,  李浥东

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N5/025 ,  G06V10/74 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提供一种基于元学习的多模态关系抽取方法及系统，属于文本实体识别技术领域，获取待预测的文本图像对；利用预先训练好的关系预测模型对获取的文本图象对进行处理，得到实体之间的多模态关系。本发明提出基于元学习的多模态关系抽取框架，适用于任何基于梯度下降的关系分类模型；通过元学习从头部关系类中学习获得初始参数，然后对尾项特征学习过程中的模型参数进行微调，它利用了从头部数据中学习到的先验知识，实现从易到难的任务学习；增强了尾部类的特征表示，弥合头类和尾类之间的特征差距，提高了关系识别的性能；在稀有类别训练时，动态地提高正梯度的权重并降低负梯度的权重，用于解决尾部数据稀疏问题。

公开(公告)号：CN118862144A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410837156.9

申请日：2024-06-26

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 金一 ,  杨纪明 ,  苏楦雯 ,  王伟 ,  段莉 ,  李浥东 ,  王涛

IPC: G06F21/62 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/094 ,  G06F18/25 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明提供一种多模态隐私数据生成模型训练方法、数据生成方法及系统，属于数据隐私保护技术领域，本发明实现了在一个统一框架中生成RGB图像和表格数据，无需使用额外的公开数据和端到端的训练方式，并且各类型数据的生成过程中相互联系，提升了生成数据的语义一致性，能够有效融合不同模态的关键信息实现准确的多模态数据判别；提出多角度判别与多模态匹配损失，多模态判别损失主导GAN模型的训练过程，单模态判别损失用于辅助模型平衡不同模态的学习效率，匹配损失促进模型对模态间关系的学习。为了降低生成模型的隐私泄漏风险，提出将差分隐私机制应用在基于GAN的图像与表格数据联合生成模型上，以平衡合成数据的可用性与隐私性。

公开(公告)号：CN118172049A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410280035.9

申请日：2024-03-12

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 王伟 ,  刘天健 ,  张大伟 ,  陈畅 ,  高阳 ,  李洋 ,  王文奇 ,  黄赫 ,  王斌 ,  翁渊 ,  李超 ,  段莉

IPC: G06Q20/06 ,  G06Q20/38 ,  G06Q20/40 ,  H04L9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于区块链大规模交易的隐私保护与监管的方法，包括交易发出的发送方、交易接收者的接收方、独立的验证方、以及能够打开交易并对交易进行链接溯源的监管方，验证方是共识算法所选取的记账者，验证发送方的交易并记录于区块链上；其中，隐私保护通过Merkle树的成员证明保障交易发送方的身份隐私，监管是指在交易结束后监管方通过该陷门打开交易获得交易的数值与身份隐私。本发明在加密货币的方案设计角度中引入监管，从而达到对违法交易进行监管溯源，进而减少违法交易数量的效果。本发明设计Sigma零知识证明协议能够降低共识算法中引入监管所带来的额外计算与传输开销。

公开(公告)号：CN116562874B

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202310473481.7

申请日：2023-04-27

Applicant: 北京交通大学 ,  北京理工大学

Inventor： 王伟 ,  易龙杨 ,  沈蒙 ,  蒋芃 ,  祝烈煌 ,  张大伟 ,  段莉 ,  孙阳阳 ,  王斌 ,  李超 ,  周英楠 ,  王俊勇

IPC: G06Q20/38 ,  H04L9/32 ,  H04L9/06

Abstract: 本发明提供一种基于零知识证明的隐私保护跨链交易验证方法，用于解决现有跨链平台难以在隐私保护的前提下验证跨链交易真实性的难题。基于零知识证明与集合成员证明的隐私保护特性，根据跨链交易隐私内容与默克尔树的计算关系，创造性地提出了一种基于零知识证明的隐私保护跨链交易验证方法，源链生成零知识证明以证明跨链交易的真实性，中继链验证零知识证明从而审查跨链交易，实现隐私保护的跨链交易验证方法。本发明提供的方法有效地防止了恶意用户伪造跨链交易；解决了中继链节点存在自主干扰跨链交易执行与隐私泄露的问题；中继节点无需查看跨链交易内容即可零知识地审查跨(56)对比文件Xiaoyan Zhang.Privacy-PreservingCross-Chain Payment Scheme forBlockchain-Enabled Energy Trading《.2021IEEE/CIC International Conference onCommunications in China (ICCC)》.2021,109-114.管章双.基于零知识证明的账户模型区块链系统隐私保护研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑(月刊)，2020年第11期》.2020,12-30.郭朝等.区块链跨链技术分析《.物联网学报》.2020,第4卷(第2期),35-47.

公开(公告)号：CN117254957A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202311232035.3

申请日：2023-09-22

Applicant: 北京交通大学 ,  北京航空航天大学

Inventor： 李超 ,  刘菁钰 ,  王伟 ,  许润华 ,  段莉 ,  刘吉强

IPC: H04L9/40 ,  H04L9/00 ,  G07C13/00

Abstract: 本发明提供一种面向DPoS区块链恶意收购的主动防御方法，属于网络安全防御技术领域，建立博弈模型，确定博弈参与者、博弈策略以及收益；求解纳什均衡；根据不同的投票系统选取放大参数；量化计算DPoS区块链的主动防御安全性。本发明根据博弈理论，将博弈模型延伸到了在DPoS区块链治理领域的具体应用；可以作为在不同的DPoS区块链环境中优化投票系统设计的基础；更加聚焦于区块链治理过程中的主动防御安全，能够提高DPoS区块链在各种投票系统设计下面对恶意收购的主动防御安全性。

公开(公告)号：CN116962085A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202311213109.9

申请日：2023-09-20

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 王伟 ,  陈国荣 ,  吕晓婷 ,  许向蕊 ,  祝咏升 ,  胡福强 ,  刘鹏睿 ,  陈政 ,  韩臻 ,  段莉 ,  李超 ,  金一

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/16 ,  G06N3/098

Abstract: 本说明书实施例提供了一种鲁棒的个性化联邦学习方法、装置及系统，方法包括：服务器接收来自多个客户端的模型更新数据，模型更新数据为在客户端上训练的本地模型的参数在训练前后的参数差值；服务器根据模型更新数据，得到各模型更新数据之间的基于α的层位置正则化相似度；服务器针对每一个客户端，根据基于α的层位置正则化相似度，得到模型更新数据的权重；服务器根据模型更新数据的权重和模型更新数据，分别得到各客户端对应的聚合模型更新数据；服务器发送聚合模型更新数据到各客户端。本申请提供的技术方案用以解决在联邦学习中系统中存在恶意攻击者时，通过本地协作训练算法同时训练本地模型和聚合模型来抵御恶意客户端的投毒攻击问题。

公开(公告)号：CN116527393A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310662319.X

申请日：2023-06-06

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 王伟 ,  许向蕊 ,  陈政 ,  刘鹏睿 ,  郝玉蓉 ,  祝咏升 ,  胡福强 ,  吕晓婷 ,  李超 ,  段莉 ,  刘吉强

IPC: H04L9/40 ,  G06N20/00 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明提供了一种面向联邦学习投毒攻击的防御方法、装置、设备及介质，包括：从多个客户端中获取本地数据对应的第一特征嵌入信息，本地数据预存在客户端中，各个客户端中的本地数据为总训练样本的不相交的样本子集；对第一特征嵌入信息与预存的本地数据对应的数据标签进行互信息计算；根据计算得到的互信息对第一特征嵌入信息进行异常特征嵌入剔除，并将剔除后的第一特征嵌入信息作为正常特征嵌入信息；基于正常特征嵌入信息对预存的顶部模型进行训练，以优化顶部模型参数。本发明能够在不借助辅助数据以及不接触客户端底部模型的条件下实现对恶意样本的规避且不影响模型的可用性，适用于纵向联邦学习场景中。

公开(公告)号：CN116049816A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310027342.1

申请日：2023-01-09

Applicant: 北京交通大学 ,  深信服科技股份有限公司

Inventor： 王伟 ,  伍羽放 ,  鲍旭华 ,  陈国荣 ,  刘敬楷 ,  刘铭 ,  李超 ,  段莉 ,  金一 ,  刘吉强 ,  李浥东

IPC: G06F21/55 ,  G06F21/71 ,  G06F21/64 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明提供了一种基于区块链可验证安全的联邦学习方法。该方法包括：各个参与方从区块链上下载全局模型，在本地进行训练得到本地模型，将本地模型数据上传至区块链，参与方从区块链上下载其余参与方本轮上传的本地模型，对其余参与方的本地模型进行检测和评分，将评分结果上传至区块链上；智能合约对所用参与方上传的评分结果进行统计和评分，择优选择性能较好的多个本地模型进行聚合，得到最新的全局模型，智能合约根据当前轮次的各个参与方行为进行信誉评分，将各个参与方的信誉评分结果存储在区块链上。本发明方法通过让参与方依据欧氏距离计算模型相似度，可以同时检测出联邦学习中的多种投毒攻击，可以最大程度保证全局模型的性能表现。

公开(公告)号：CN115049393A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210711476.0

申请日：2022-06-22

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 王伟 ,  吴迪 ,  易龙杨 ,  段莉

IPC: G06Q20/38 ,  G06Q40/04 ,  H04L9/32 ,  G06F16/27

Abstract: 本发明提供一种半中心化公证人跨链方法、系统与装置，属于区块链与跨链交互技术领域，跨链起始方开始一次跨链任务后，会先经由公证系统检查核算，来获取多个指定中间验证节点的核验结果，形成结果集；利用获得的结果集，中间执行节点决定后续数据的操作，公证系统中的其他节点负责对操作结果进行验证，跨链结束方根据告知的验证结果决定是否接受还是申请回滚。本发明提升了交易起始方和交易结束方之间的跨链进程安全防护的严谨性与执行效率；通过引入加密数字货币的中心化定义和Fabric的链码调度支持实现了加密数字货币与Fabric之间可高度定制的安全高效地半中心化跨链平台系统。