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公开(公告)号：CN113037460B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202110235514.5
申请日：2021-03-03
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了基于同态加密和秘密共享的联邦学习隐私保护方法，所述方法包括基于同态加密的梯度保护方法和基于秘密共享的随机数保护方法两部分，主要针对初始化阶段、模型训练阶段、模型聚合阶段和模型更新阶段四个阶段。通过采用基于同态加密的梯度保护方法，实现了对梯度的保护，同时可以完成梯度密文的聚合，既有效防止梯度隐私信息的泄露，又能实现梯度的安全聚合；通过基于秘密共享的随机数保护方法，对梯度密文实现了保护，同时又对梯度密文保护的随机数进行了保护，可以有效防止聚合服务器，密钥生成服务器和参与方之间的共谋攻击，进一步保障了三者交互过程中梯度信息的安全性。
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公开(公告)号：CN113407963A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110669062.1
申请日：2021-06-17
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了基于SIGNSGD的联邦学习梯度安全聚合方法，针对初始化阶段、训练阶段、聚合阶段和更新阶段四个阶段。基于SIGNSGD的思想改进了现有的同态加密方法，实现了对梯度的保护，可以有效降低梯度加解密时间，也能完成梯度密文的聚合，既有效防止梯度隐私信息的泄露，又能实现梯度的安全聚合，同时又可以在安全性几乎不变的情况下保证较高的模型准确率。
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公开(公告)号：CN113094335A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110307494.8
申请日：2021-03-23
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/13 , G06F16/16 , G06F16/172 , G06F21/64
Abstract: 本发明公开了云环境下基于改进多分支树的完整性动态审计方法，包括基于身份的动态完整性审计方法和改进的多分支树构建方法两部分，采用采用基于身份的完整性审计架构，通过提出改进的多分支树认证结构，在认证树的非叶子节点上存储数据块信息提高节点利用率，利用选取副根节点描述该节点及其下面所有子孙节点的完整性，将局部性原理的概念引入到多分支树的构建中,在节点增设访问频率记录数据块被访问的频率。当云服务提供商对TPA发来的验证请求进行数据块查询时按照访问频率对认证树进行遍历，可无需遍历整个认证树，仅在相应副根节点进行查找，进而缩短认证路径长度。在实现动态审计的同时减少了验证过程的通信开销。
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公开(公告)号：CN113407963B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202110669062.1
申请日：2021-06-17
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了基于SIGNSGD的联邦学习梯度安全聚合方法，针对初始化阶段、训练阶段、聚合阶段和更新阶段四个阶段。基于SIGNSGD的思想改进了现有的同态加密方法，实现了对梯度的保护，可以有效降低梯度加解密时间，也能完成梯度密文的聚合，既有效防止梯度隐私信息的泄露，又能实现梯度的安全聚合，同时又可以在安全性几乎不变的情况下保证较高的模型准确率。
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公开(公告)号：CN113037460A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110235514.5
申请日：2021-03-03
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了基于同态加密和秘密共享的联邦学习隐私保护方法，所述方法包括基于同态加密的梯度保护方法和基于秘密共享的随机数保护方法两部分，主要针对初始化阶段、模型训练阶段、模型聚合阶段和模型更新阶段四个阶段。通过采用基于同态加密的梯度保护方法，实现了对梯度的保护，同时可以完成梯度密文的聚合，既有效防止梯度隐私信息的泄露，又能实现梯度的安全聚合；通过基于秘密共享的随机数保护方法，对梯度密文实现了保护，同时又对梯度密文保护的随机数进行了保护，可以有效防止聚合服务器，密钥生成服务器和参与方之间的共谋攻击，进一步保障了三者交互过程中梯度信息的安全性。
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