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公开(公告)号：CN113254987B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202110401369.3
申请日：2021-04-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/10
Abstract: 本发明涉及一种可容错且保护隐私的时序数据聚合方法，属于数据聚合及隐私保护技术领域。所述方法包括：1)可信机构生成系统参数并广播；2)每个数据提供者随机选择自己的私钥，生成公钥发送给可信机构进行广播；3)每个数据提供者根据自己的私钥和其他数据提供者的公钥生成与其他数据提供者间的共享密钥；4)可信机构生成一个随机置换序列，分发给每个数据提供者作为其唯一的序列数；5)每个数据提供者加密感知数据，并对加密后的密文签名，向云服务器发送密文、签名；6)云服务器对签名进行验证，若验证通过，则对所有的密文异或，得到感知数据；否则不异或。所述方法能保护数据提供者的隐私，实现可容错性，并能有效降低计算和通信开销。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111028905A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911239018.6
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种电子医疗系统中保护隐私的Top-k疾病匹配方法，属于电子医疗以及数据匹配技术领域。该方法使用安全的k近邻技术实现欧几里德距离加权来保护数据隐私和允许用户设置不同的权重，提出多维数据查询技术，基于多维数据查询，实现了密文下相似度Top-k疾病匹配和诊断治疗文件共享，并采用消息认证码完成诊断治疗文件完整性和正确性的认证。所述疾病匹配和数据共享是指用户以安全有效的方式搜索和访问医疗服务提供商上传的真实患者的临床数据和诊断治疗文件，从而获得与自身状况相匹配的诊断治疗文件。最后，通过在真实数据集下的实验和对虚拟数据集的广泛模拟证明了所述方法在实际医疗应用中的可行性和效率。
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公开(公告)号：CN114615024B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210160945.4
申请日：2022-02-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种无需可信机构且保护隐私的数据聚合系统及方法，属于数据聚合及隐私保护技术领域。所述系统包括数据提供者、数据请求者、云服务器A和云服务器B。数据请求者基于特定任务向云服务器A和B发出数据请求。云服务器A用于生成序列数，对加密的数据进行数据聚合，获得所有原始数据。云服务器B用于生成序列数。每个数据提供者随机选择多个随机数，分别发送给其他数据提供者。每个数据提供者根据自己生成和收到的随机数集生成混淆函数，每个数据提供者加密自己的感知数据。最后云服务器A进行数据聚，得到聚合结果。本发明保证了数据源隐私性和数据安全性，具有较好的可拓展性，应用场景广泛，且无需可信机构参与，降低了现实应用难度。
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公开(公告)号：CN111028905B
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN201911239018.6
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京理工大学(CN)
Abstract: 本发明涉及一种电子医疗系统中保护隐私的Top‑k疾病匹配方法，属于电子医疗以及数据匹配技术领域。该方法使用安全的k近邻技术实现欧几里德距离加权来保护数据隐私和允许用户设置不同的权重，提出多维数据查询技术，基于多维数据查询，实现了密文下相似度Top‑k疾病匹配和诊断治疗文件共享，并采用消息认证码完成诊断治疗文件完整性和正确性的认证。所述疾病匹配和数据共享是指用户以安全有效的方式搜索和访问医疗服务提供商上传的真实患者的临床数据和诊断治疗文件，从而获得与自身状况相匹配的诊断治疗文件。最后，通过在真实数据集下的实验和对虚拟数据集的广泛模拟证明了所述方法在实际医疗应用中的可行性和效率。
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公开(公告)号：CN114615024A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210160945.4
申请日：2022-02-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种无需可信机构且保护隐私的数据聚合系统及方法，属于数据聚合及隐私保护技术领域。所述系统包括数据提供者、数据请求者、云服务器A和云服务器B。数据请求者基于特定任务向云服务器A和B发出数据请求。云服务器A用于生成序列数，对加密的数据进行数据聚合，获得所有原始数据。云服务器B用于生成序列数。每个数据提供者随机选择多个随机数，分别发送给其他数据提供者。每个数据提供者根据自己生成和收到的随机数集生成混淆函数，每个数据提供者加密自己的感知数据。最后云服务器A进行数据聚，得到聚合结果。本发明保证了数据源隐私性和数据安全性，具有较好的可拓展性，应用场景广泛，且无需可信机构参与，降低了现实应用难度。
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公开(公告)号：CN113254987A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110401369.3
申请日：2021-04-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , H04L9/32 , H04L29/06 , H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种可容错且保护隐私的时序数据聚合方法，属于数据聚合及隐私保护技术领域。所述方法包括：1)可信机构生成系统参数并广播；2)每个数据提供者随机选择自己的私钥，生成公钥发送给可信机构进行广播；3)每个数据提供者根据自己的私钥和其他数据提供者的公钥生成与其他数据提供者间的共享密钥；4)可信机构生成一个随机置换序列，分发给每个数据提供者作为其唯一的序列数；5)每个数据提供者加密感知数据，并对加密后的密文签名，向云服务器发送密文、签名；6)云服务器对签名进行验证，若验证通过，则对所有的密文异或，得到感知数据；否则不异或。所述方法能保护数据提供者的隐私，实现可容错性，并能有效降低计算和通信开销。
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