公开(公告)号：CN119903551A

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202411962112.5

申请日：2024-12-30

Applicant: 南通大学

Inventor： 马海英 ,  仇健 ,  杨天玲 ,  沈金宇 ,  陆子颖

IPC: G06F21/62 ,  G06F21/60 ,  G06F18/22 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种增强鲁棒性保护医疗隐私的联邦学习方法，解决了智能医疗场景中的异构数据难以聚合和恶意参与者投毒攻击的技术问题。技术方案包括：S10、系统管理员SM和科研机构RI生成公共参数，分发密钥集；S20、医院利用本地数据集训练模型参数，归一化模型并加密，将加密后的模型上传至RI的服务器；S30、SM和RI协同进行归一化判断，RI利用余弦相似度评估梯度密文；S40、RI利用逻辑回归函数调整梯度密文的聚合权重，然后聚合梯度密文；S50、RI和参与训练的医院共同更新本地模型。本发明使用全同态加密算法保护医疗患者的隐私数据，使用余弦相似度评估梯度密文，新的聚合机制确保训练模型具备高度精确性。

公开(公告)号：CN118400089A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410453079.7

申请日：2024-04-16

Applicant: 南通大学

Inventor： 马海英 ,  杨天玲 ,  王德朝 ,  王占君 ,  仇健

IPC: H04L9/00 ,  H04L9/06 ,  H04L9/08 ,  G06F21/62 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种基于区块链的智能物联网隐私保护联邦学习方法，属于联邦学习、隐私保护、区块链技术领域，解决了智能物联网中隐私保护联邦学习的用户掉线造成模型训练失败的技术问题。其技术方案包括以下步骤：S10、全局初始化，系统管理员构建区块链平台，生成系统全局参数；S20、本地模型参数的编码，计算模型参数密文；S30、密文的聚合，并计算掩码之和；S40、模型更新，参与者解密聚合模型的密文，去除掩码，更新全局模型参数。本发明的有益效果为：该方法不仅保护联邦学习中参与者的梯度隐私，缩短了密文的长度，极大地减少了系统的通信开销。

公开(公告)号：CN119416261A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411559082.3

申请日：2024-11-04

Applicant: 南通大学

Inventor： 马海英 ,  沈金宇 ,  王德朝 ,  王占君 ,  仇健

IPC: G06F21/62 ,  G06N20/20 ,  G06F18/214 ,  G06F17/16 ,  G06F21/60

Abstract: 本发明涉及联邦学习、抗增强梯度攻击和隐私保护技术领域，尤其涉及一种抗增强梯度攻击的安全高效联邦学习方法。本发明在不泄露参与者隐私的前提下，通过对参与者整数型更新向量的分量上界和L2范数的约束，进行联合防御，能高效地剔除恶意参与者的增强梯度投毒攻击。本发明结合了布尔共享和Diffie‑Hellman密钥交换协议，保护了参与者的模型更新向量的隐私，同时参与者进行隐私保护的操作也是轻量级的布尔运算，不需要昂贵的加密操作，并且隐私保护操作没有进一步增加参与者的通信开销。本发明提出一种使用二选一不经意传输协议的方法，把服务器拥有的布尔共享转换成其相应的算术共享，服务器再使用算术共享来进行联邦学习全局模型的聚合。

公开(公告)号：CN118940310A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202410933275.4

申请日：2024-07-12

Applicant: 南通大学

Inventor： 马海英 ,  沈金宇 ,  王德朝 ,  王占君 ,  仇健

IPC: G06F21/62 ,  G06F21/60 ,  G06N20/00 ,  H04L9/08

Abstract: 本发明提供了一种保护隐私的量化联邦学习方法，属于智能物联网中的联邦学习、量化和隐私保护技术领域，解决了联邦学习过程中存在的通信开销大和隐私泄露的技术问题。其技术方案包括以下步骤：S10、系统初始化；S20、本地模型参数的量化编码；S30、量化更新向量的隐私保护；S40、服务器布尔共享的生成；S50、布尔共享到算术共享的转换；S60、算术共享矩阵的聚合；S70、本地模型更新。本发明的有益效果为：该方法不仅减少了联邦学习中参与者的通信开销，还保护了参与者模型更新向量的隐私。

公开(公告)号：CN120074799A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510254387.1

申请日：2025-03-05

Applicant: 南通大学

Inventor： 马海英 ,  顾鸿业 ,  杨及坤 ,  陆子颖 ,  仇健 ,  沈金宇 ,  杨天玲 ,  王占君

IPC: H04L9/00 ,  H04L9/40 ,  H04L9/32 ,  H04L67/1095

Abstract: 本发明提供了一种基于中继链的跨链计算一致性验证方法，属于区块链、密码学、数据传输和数据计算技术领域。解决了多区块链之间跨链计算的验证结果问题。其技术方案包括以下步骤：S10、系统初始化；S20、源链与中继链建立连接；S30、目标链与中继链建立连接；S40、源链用户发出跨链计算任务请求；S50、中继链传输计算任务；S60、目标链用户执行计算任务；S70、目标链进行数据写入；S80、源链接收计算结果；S90、中继链验证结果。本发明的有益效果为：利用同态加密和中继链技术，有效验证了跨链数据计算的正确性和完整性，实现了区块链安全可靠的扩展，提高跨链交互的安全性。