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公开(公告)号：CN115913667A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211360060.5
申请日：2022-11-02
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/1095
Abstract: 本发明涉及一种支持策略模糊匹配和双向访问控制的数据共享方法，属于云计算数据处理技术领域。本方法利用云边计算服务模式、匹配加密技术、拉格朗日插值定理和隐私保护集合求交技术，实现支持策略模糊匹配机制和双向访问控制机制的数据共享。构造通过基于云边计算服务模式降低数据共享资源开销，通过匹配加密技术实现支持双向隐私保护的双向访问控制，通过拉格朗日插值定理实现策略模糊匹配，通过隐私保护集合求交技术实现安全的匹配运算代理。本方法具有同时支持双向访问控制机制和策略模糊匹配机制的功能优势，在数据隐私性、数据共享效率、用户端资源开销和模型安全性方面具有显著优势。
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公开(公告)号：CN114567422B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202210019500.4
申请日：2022-01-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于隐私保护的公开验证真值确定方法。在真值发现阶段，任务执行者和平台使用基于阈值的Paillier同态加密体系，在保护任务执行者隐私数据前提下完成真值发现。同时，任务执行者在真值发现阶段产生与自身数据相关的同态哈希值以及对应的随机数和承诺值，并将承诺值发送给平台，保留同态哈希值和随机数，平台将这些承诺值发送给验证者。在验证阶段，任务执行者通过平台将所有同态哈希值和随机数均发送给验证者，验证者利用随机数和同态哈希值验证从平台接受到的承诺值，防止平台篡改数据。通过验证后，具备计算能力的个体可使用平台公开的计算数据验证真值发现结果。本方法在保护用户隐私的情况下，降低了用户和平台的计算开销和通信开销。
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公开(公告)号：CN117294427A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311193762.3
申请日：2023-09-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于身份的隐私保护区块链数据所有权治理方法，属于区块链隐私保护技术领域。本方法利用变色龙哈希技术、基于身份加密技术、代理重加密技术和多项式函数技术，实现隐私保护的区块链数据所有权治理功能。面向基于数字身份的区块链应用场景，构造通过基于变色龙哈希技术控制区块链数据可编辑性、基于身份加密技术和多项式函数技术控制区块链数据可读性、基于代理重加密技术，实现用户高效撤销和问责的隐私保护区块链数据所有权治理方法。本方法具有隐私保护数据所有权治理和支持用户撤销与问责的功能优势，在数据所有权治理粒度、用户撤销和问责性能、用户隐私保护程度、用户端数据处理效率以及方法安全性方面具有显著优势。
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公开(公告)号：CN117290820A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311202679.8
申请日：2023-09-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种隐私保护的模型产权鉴别测试方法，属于人工智能神经网络隐私保护技术领域。本方法利用同态加密技术与混淆电路，面向人工智能神经网络隐私保护场景，设计了在双云服务器模型下的基于同态加密、混淆电路与多维度的基于三个维度的六个隐私保护的人工智能模型产权鉴别测试协议和两个辅助协议，实现了对模型数据隐私的保护。对比现有技术，本方法在隐私保护程度、通信开销、模型准确度与训练效率等方面具有显著优势。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114186237A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111245837.9
申请日：2021-10-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于真值发现的鲁棒性联邦学习模型聚合方法，属于机器学习中的联邦学习技术领域。所述基于真值发现的鲁棒性联邦学习模型聚合方法主要包括以下步骤：步骤1、搭建包含一个中心服务器和若干个客户端的联邦学习系统；步骤2、中心服务器将初始全局模型发送给客户端；步骤3、客户端用本地的数据集训练初始全局模型，而后得到本地模型，并将本地模型参数发送给中心服务器；步骤4、中心服务器接收客户端发送的本地模型参数，先估计客户端的权重再计算本地模型参数的真值，聚合得到全局模型参数，最后用余弦相似度过滤恶意客户端。所述聚合方法能抵御恶意中毒攻击，容忍系统中高达50％占比的恶意客户端，具有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111104434B
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN201911162454.8
申请日：2019-11-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/2457 , G06F21/57 , G06F21/62 , G16H40/20
Abstract: 本发明涉及一种基于隐私保护多级属性相似度的电子医疗推荐方法，属于医疗服务推荐以及隐私保护技术领域。可信医疗机构将加密后的医生信息及密钥分别发给服务器和用户，用户需求和医生信息都用多级属性进行表示，用户向服务器发出医疗服务请求，服务器根据用户需求和医生信息进行匹配，具体采用多级属性推荐，对于用户需求和医生信息采用隐私保护的相似度方法。所述方法采用多级属性进行信息标注，如医生的职称属性可分为初级医师、中级医师、高级医师和特级医师四个级别，分别用数字1、2、3、4进行表示；并依据用户关注属性的权值进行推荐，使得推荐结果更加合理效率上有很大的提升，可以实现更加高效的电子医疗推荐。
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公开(公告)号：CN112995189A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110264972.1
申请日：2021-03-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于隐私保护的公开验证矩阵乘法正确性的方法，属于可验证计算与隐私保护技术领域。所述方法包括：1)委托者生成其函数矩阵并加密，随后生成其公开验证密钥，委托者公开加密函数矩阵与公开验证密钥；2)委托者加密其输入矩阵并发给执行者；3)执行者执行委托者的计算任务得到结果密文并生成计算证明，计算证明被发给验证者，结果密文被发给委托者；4)验证者通过执行验证过程的算法得出执行者的计算结果是正确还是错误并将验证结果返回委托者；5)委托者根据验证结果做出选择：若计算结果正确，委托者对结果密文进行解密，否则委托者不对结果密文进行解密。所述方法能保证委托者的隐私得到保护并有效提高整体的计算效率，降低计算开销。
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公开(公告)号：CN110008752B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201910294303.1
申请日：2019-04-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于隐私保护的车辆编队评价方法，属于车联网车辆编队技术领域。包括系统初始化、车辆注册、生成评分报告、数据验证、数据聚合、评分计算、信任值更新；通过使用双线性映射来保证车辆报告和参与证明的真实性和不可篡改性；通过使用同态加密算法和时间戳来保证车辆信任值的真实性与不可篡改性；通过设计可过滤的真值发现算法来真实地计算头车的评分以及各用户车辆的信任值。本发明实现了车辆编队的安全评价，能够保护车辆的身份、消息和信任值隐私，提升了整个系统的安全性。
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公开(公告)号：CN109300540A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811232958.8
申请日：2018-10-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种电子医疗系统中的隐私保护医疗服务推荐方法，属于医疗服务推荐以及隐私保护技术领域。该推荐方法主要是根据用户需求与医生信息的相似度以及医生的信誉分数来进行推荐，具体来说包括相似度计算、医生推荐以及医生信誉分数计算三部分。相似度计算即服务器根据用户需求向量与医生个人信息的向量进行相似度计算；医生推荐即服务器根据用户需求与医生信息的相似度和医生的相似度这两个因素进行医生推荐；医生信誉分数计算即服务器处理用户对医生的反馈评分并更新医生的信誉分数。本发明可实现密文下的相似度和信誉分数计算，实现了用户个人信息在推荐过程中的隐私保护。
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