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公开(公告)号:CN118233074A
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202410230301.7
申请日:2024-02-29
Applicant: 北京理工大学 , 中科信息安全共性技术国家工程研究中心有限公司
Abstract: 一种面向联邦学习的隐私保护差异感知聚合方法使用阈值Paillier加密系统、加性同态加密系统对客户端的隐私数据进行差异感知聚合,并迭代地进行局部和全局模型更新计算,直到收敛。在此过程中,与客户端相关的信息得到了保护,同时也提供了防止客户端之间串通的能力。有益效果在于:使用本方案后,可以解决联邦学习场景中数据隐私泄露问题、数据异构问题、通信开销和计算开销问题,在全面保护客户端数据隐私的基础上,实现联邦学习训练过程中数据异构性问题,其聚合权重不仅涉及数据集大小和差异水平,同时还提高了隐私保护、通信和计算效率。
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公开(公告)号:CN118074914A
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202410198395.4
申请日:2024-02-22
Applicant: 北京理工大学 , 中科信息安全共性技术国家工程研究中心有限公司
IPC: H04L9/32 , H04L9/00 , H04L9/08 , H04L67/1097 , H04L9/40
Abstract: 一种高效和安全的去中心化区块链认证存储方法是将抗量子无状态签名技术应用到区块链场景中,并且将该技术解耦成认证和存储两部分,在存储部分,典型的FORC结构是静态的,FORC一旦构造完成,除非达到签名阈值,否则不会更改私钥,FORC结构也不会进行任何修改。有益效果在于:使用了本发明,面向公有区块链场景,在保证量子安全的基础上,实现区块链应用中高效地认证存储,降低计算成本,同时平衡签名(证明)大小和验证效率之间的关系,还不需要可信第三方的参与,由于本发明所述方法只有哈希函数,因此效率上会比基于数学安全假设的多项式承诺的方案要高很多。
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