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公开(公告)号：CN116245195A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211711793.9
申请日：2022-12-29
Applicant: 北京大学 , 奇安信科技集团股份有限公司 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G06N20/00 , G06F18/214
Abstract: 本公开涉及一种少量数据训练的联邦元学习方法、服务端及电子设备，属于联邦学习技术领域。该方法包括：将目标任务发送给参与联邦学习的节点，以使各节点根据目标任务生成至少一个相似的子任务j，且基于子任务j对本地数据集进行划分，得到数据集Di,j；将待训练模型gt发送给参与联邦学习的节点，以使各节点利用数据集Di,j对待训练模型gt训练之后，基于所有训练结果生成模型接收各节点发送的模型并基于模型生成待训练模型gt+1；基于待训练模型gt+1不满足目标任务的需求的情况下，进行下一轮的训练；在待训练模型gt+1满足目标任务的需求的情况下，输出待训练模型gt+1。本发明可以让节点在仅具备少量数据下也能参与联邦学习训练。
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公开(公告)号：CN116341688A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211699464.7
申请日：2022-12-28
Applicant: 北京大学 , 奇安信科技集团股份有限公司 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G06N20/20 , G06F18/214
Abstract: 本公开涉及一种平衡各方调查数据差异的纵向联邦学习方法及系统，属于联邦学习技术领域。该方法包括：确定参与共同训练模型的模型结构，并初始化模型参数；基于本地数据对参与共同训练模型进行训练，得到本地训练模型及相应的模型参数集合；通过节点之间的数据交互，获取其他节点经过本地训练后改动的模型参数集合；基于模型参数集合中每一位置上的参数类型，从所有本地训练模型选出需要联邦学习模型，并将其他的本地训练模型作为对应节点的最终模型。本发明可以解决纵向联邦学习模型的可接受度不高问题。
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公开(公告)号：CN118469562A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202310082938.1
申请日：2023-02-08
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段锁的区块链分片方法及系统，所述方法包括：接收并模拟执行跨分片交易处理请求，以得到该跨分片交易对主链存储状态的读集Rroot和写集Wroot，以及对每个相关子链cci存储状态的读集Ri和写集Wi；锁定读集Rroot和所述写集Wroot；向相关子链cci发送包含读集Ri的准备消息，以使得相关子链cci基于读集Ri锁定本地相关存储状态成功之后，向主链发送准备完成消息；在一设定时间内收到所有相关子链cci的准备完成消息的情况下，向相关子链cci发送包含写集Wi的执行消息，以使得相关子链cci将写集Wi写入本地相关存储之后，解锁本地相关存储状态；解锁读集Rroot和写集Wroot。本发明解决分片方法在区块链系统，特别是联盟链系统中的实用性问题。
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公开(公告)号：CN118467563A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202310126434.5
申请日：2023-02-08
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G06F16/242 , G06F16/22 , G06F16/27 , G06F16/23
Abstract: 本发明公开了一种区块链的数据链下插入、查询方法及区块链系统，所述区块链系统中的服务器，用于：解析客户端的插入语句，以得到插入数据；存储所述插入数据，并获取所述插入数据的索引键K和数据记录指针P；将所述索引键K和所述数据记录指针P插入Merkle B+树中一叶子节点；更新所述叶子节点、对应的中间节点和根节点的哈希值；和/或，解析客户端的查询语句，以得到索引键范围(Kbegin,Kend)；根据所述索引键范围(Kbegin,Kend)在Merkle B+树中进行节点查询，以得到结果集合、Merkle证明和范围证明；基于所述结果集合、所述Merkle证明和所述范围证明生成查询结果，并将所述查询结果返回至该客户端。本发明可以解决区块链数据链下存储的完整性保证问题。
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公开(公告)号：CN117763201A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311611021.2
申请日：2023-11-28
Applicant: 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G06F16/901 , G06Q40/04
Abstract: 本申请公开了一种数据处理方法及装置、非易失性存储介质。其中，该方法包括：将待处理数据表示为数组data[1…n]，n为大于1的整数；将数组组织为升序排列的默克尔树，其中，默克尔树的叶子节点用于存放待处理数据的哈希值，默克尔树的内部节点的值由内部节点所有子节点的值排列起来并做哈希运算得到；基于零知识证明协议对表示为默克尔树形式的待处理数据进行预检验处理。本申请解决了数据要素作为一种产品，在交易流通环节存在信任成本与磋商成本较高的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119766486A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411717753.4
申请日：2024-11-27
Applicant: 北京大学重庆大数据研究院
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请公开了一种加密数据审计方法、装置及计算机设备。其中，该方法包括：接收数据所有方发送的待检索数据，待检索数据至少包括数据所有方采用对称密钥通过对称加密函数加密后的数据集和数据集对应的加密索引；接收审计方发送的检索请求，检索请求中至少包括：令牌，令牌为审计方采用对称密钥通过对称加密函数对待检索关键字进行加密后得到的；响应于检索请求，基于令牌从待检索数据中取出令牌对应的加密数据发送给审计方进行审计。本申请至少解决了相关技术中的面对大规模数据的检索过程中，检索效率低下的技术问题。
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公开(公告)号：CN111581047B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010211697.2
申请日：2020-03-24
Applicant: 博雅正链(北京)科技有限公司 , 北京大学
Abstract: 本发明提供一种针对智能合约行为的监管方法，涉及区块链智能合约技术领域。该方法包括部署与执行两个阶段；部署阶段将现实中的监管规则和代监管主体的状态转变为推理形式系统中的数字化监管规则，并存储到数字化监管规则库；在智能合约中，将每一类待监管主体的每一种待监管操作都与一个监管标识符绑定；并为每个监管标识符编写监管脚本。执行阶段获取智能合约中的所有的监管标识符，得到代监管主体实例与行为实例；根据部署阶段确定的监管标识符与规则集和事实集的绑定关系，将与监管标识符相关的规则与事实加载进监管引擎；监管引擎执行每一个监管标识符对应的监管脚本，并最终给出本次智能合约调用的监管结果，实现对智能合约行为的监管。
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公开(公告)号：CN118444896A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410511291.4
申请日：2024-04-26
Applicant: 博雅正链(北京)科技有限公司 , 北京大学
Abstract: 本发明提供一种面向领域特定问题的智能合约建模转译方法，涉及区块链技术领域。该方法首先基于标准BPMN规范的业务流程设计模式，提供可扩展的领域特定语言组件，生成BPMN业务流程模型；再将BPMN业务流程模型转译为对应的智能合约。针对业务流程中出现的BPMN元素、控制流、数据流这些要素按照类别进行转译，其中BPMN元素分为任务、扩展的DSL组件和其他BPMN元素。本发明方法以业务流程建模领域广泛使用的BPMN规范为基础，结合面向领域特定问题的DSL组件，使得领域专家能更加准确地表达领域知识，对领域特定业务进行高效建模，并使智能合约更加容易满足领域应用需求。
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公开(公告)号：CN119696757A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411831548.0
申请日：2024-12-12
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院 , 北京国信云服科技有限公司
IPC: H04L9/00 , H04L9/32 , H04L67/104 , H04L67/1023
Abstract: 本发明公开了一种去中心化身份跨域解析协议，本发明涉及区块链技术领域。包括以下步骤：步骤一、数据准备阶段；步骤二、跨域请求及响应阶段以及步骤三、解析结果验证阶段。该一种去中心化身份跨域解析协议，通过边缘节点和区块链的结合，确保跨域解析过程中数据的一致性、正确性和实时性，通过边缘节点定期同步外域区块链的根哈希，并将其写入本域区块链，确保域内用户可以验证域外DID标识符的解析结果，保证了跨域解析结果的可信度和不可抵赖性，设计了基于TTL和LRU的缓存结构，结合区块链根哈希和本地缓存数据进行动态更新，以提高解析效率，减少跨域请求的频率，并确保缓存数据的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN111563237B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202010211696.8
申请日：2020-03-24
Applicant: 博雅正链(北京)科技有限公司 , 北京大学
IPC: G06F21/14
Abstract: 本发明提供一种智能合约安全增强方法，涉及区块链智能合约安全技术领域。首先恢复智能合约字节码的控制流图，标记所有JUMP/JUMPI指令跳转的目的地址及其入栈指令、JUMP/JUMPI指令的位置以及跳转目的地址和跳转指令之间的前后位置关系；在智能合约原始字节码中寻找可插入替换字节码的位置并标记插入位置的地址；根据选择的不同地址混淆模式生成基础替换字节码；重构基础替换字节码和原始字节码中所有的跳转地址和跳转指令，恢复字节码的控制流图；在替换字节码中插入混淆后的跳转地址，将替换字节码插入到原始字节码中，生成新的智能合约字节码。该方法使常见的智能合约逆向分析工具的分析工作失效，增加合约的安全性。
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