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公开(公告)号：CN118966382A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411031498.8
申请日：2024-07-30
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 上海浦东发展银行股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于同态加密的线性回归模型联邦学习训练方法，属于隐私数据加密计算技术领域。解决了现有技术中传统的隐私保护机器学习模型训练方法在同态加密阶段通讯量较大的问题；本发明通过在纵向联邦学习场景下，用户方和服务方采用叠加矩阵乘法协议的加性同态加密算法对线性回归模型进行训练即对初始参数和输入编码更新，得到更新后的密文多项式；通过协调方解密更新后的密文多项式，并发送给服务方和用户方根据线性回归模型选用的梯度下降方法更新梯度和损失函数，根据判定条件决定是否结束训练，重复上述步骤直到线性回归模型训练结束。本发明有效提升了多方隐私数据同态加密计算的安全性，缩短了计算时间，可以应用于隐私数据加密计算。
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公开(公告)号：CN118944872A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411031500.1
申请日：2024-07-30
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 上海浦东发展银行股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于向量不经意估值的FATE联邦隐私集合求交方法及系统，属于隐私集合求交技术领域。解决了现有技术中传统的隐私集合求交方法无法应用于恶意场景且效率低的问题；本发明包括以下步骤：S1.基于带噪声奇偶性学习问题通过初始化和拓展生成VOLE元组，得到VOLE协议；S2.第一参与方和第二参与方运行VOLE协议，得到向量和标量，结合设置伪随机函数的估值密钥构建OPRF协议；S3.基于OPRF协议识别出第一参与方和第二参与方所持有的集合中的相同元素，实现隐私集合求交。本发明有效减少了计算量，避免了恶意安全下的隐私泄漏，具备更高的运算效率和更强的安全性，可以应用于在半诚实场景进行隐私集合求交。
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公开(公告)号：CN117290887B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202311522961.4
申请日：2023-11-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种基于账户区块链的可问责隐私保护智能合约实现方法，方法包括：用户部署智能合约并公开合约地址，监管者运行密钥获得监管者公钥和监管者私钥，并将监管者公钥上传至区块链；注册新用户并生成用户私钥，然后将用户公钥上传区块链，智能合约记录注册用户信息；用户创建空白数据记录，然后将生成的数据记录承诺上传区块链；用户收集区块链上的所有数据记录承诺并构建默克尔书，然后进行链下计算；用户将隐私保护交易单发送至区块链，区块链经过广播后进行验证计算；监管者捕获到隐私保护交易单，随后利用监管者私钥问责用户。本发明能够支持细粒度的隐私保护控制策略和灵活适应多种应用场景，同时实现可问责隐私保护智能合约。
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公开(公告)号：CN115455488A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211420158.5
申请日：2022-11-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于复制秘密共享的密态数据库查询方法及装置，方法包括：用户将查询需求编译成复制秘密共享下的安全多方计算原语并将其交递给计算层，计算层向存储层请求共享查询需求所对应数据的表；每个数据提供方调用布尔复制秘密共享算法生成秘密份额并传输给计算方；计算方调用安全三方计算算法并利用密态过滤算子、密态连接算子、密态排序算子和密态聚合算子中的一个或多个进行安全三方计算，得到秘密共享形式的计算结果的秘密共享份额并发送给用户；调用秘密重构算法将计算结果的秘密共享份额重构之后得到最终的查询结果。本发明每个数据提供方将自己的数据以秘密共享的形式分成三个秘密份额发给计算方，性能更好。
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公开(公告)号：CN113553610B
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111103182.1
申请日：2021-09-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种基于同态加密和可信硬件的多方隐私保护机器学习方法，包括：将私钥sk发送给各个数据方和可信硬件R；服务器S整合各个数据方上传的密文数据得到密文数据集；服务器S在密文数据集的基础上，将普通机器学习算法中的线性运算替换为同态加法和同态乘法，在密文状态下进行机器学习建模；服务器S在完成密文下的机器学习建模后，将加密的模型密文下发给各个数据方；各个数据方利用私钥解密模型密文，得到由各个数据方的数据D训练得到的模型。本发明利用全同态加密的性质、以及依靠可信硬件实现的模拟自举和执行激活函数功能，能够获得与对未加密数据进行机器学习训练的模型一致的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110113098B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201910389534.0
申请日：2019-05-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 哈尔滨工业大学
IPC: H04B10/079 , H04L12/26 , H04B10/70 , H04L9/08
Abstract: 一种面向量子密钥分发系统的误码估计方法及装置，在保证误码估计精度的前提下减少暴露误码估计环节信息量，本发明根据量子比特误码率e，计算误码估计校验块的最优块长L：其中，表示求整数，α表示修正因子；再根据计算的最优块长选择校验块参与奇偶校验位误码估计：如果则从个校验块中随机抽取个进行奇偶校验位误码估计；如果则个校验块全部参与奇偶校验位误码估计；η表示暴露信息比，N表示误码估计数据总长度。
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公开(公告)号：CN111260039B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010369831.1
申请日：2020-05-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供了一种基于辅助任务学习的视频游戏决策方法，包括以下步骤：S1、构建神经网格模型；S2、启动多进程视频游戏环境；S3、判断是否运行了指定轮次，如果否，则进入步骤S4，如果是，则进入步骤S6；S4、获取游戏经验，更新经验池；S5、将经验输入到神经网格模型，更新神经网格模型参数，返回步骤S3；S6、保存神经网格模型；S7、在视频游戏里利用神经网格模型决策；S8、结束。本发明的有益效果是：可以更准确地估计三维场景中的状态价值以及引起状态改变的智能体动作。
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公开(公告)号：CN111260039A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010369831.1
申请日：2020-05-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供了一种基于辅助任务学习的视频游戏决策方法，包括以下步骤：S1、构建神经网格模型；S2、启动多进程视频游戏环境；S3、判断是否运行了指定轮次，如果否，则进入步骤S4，如果是，则进入步骤S6；S4、获取游戏经验，更新经验池；S5、将经验输入到神经网格模型，更新神经网格模型参数，返回步骤S3；S6、保存神经网格模型；S7、在视频游戏里利用神经网格模型决策；S8、结束。本发明的有益效果是：可以更准确地估计三维场景中的状态价值以及引起状态改变的智能体动作。
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公开(公告)号：CN118981372A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410987081.2
申请日：2024-07-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种基于并行自适应拍卖算法的非统一内存访问资源分配方法，方法包括下述步骤：当操作系统启动时，获取非统一内存访问架构中的节点信息及任务信息；将非统一内存访问架构的资源问题视为带位置约束的背包问题，采用并行自适应拍卖算法进行优化求解，得到分配结果。本申请将经济学理论和计算机科学进行结合，在拍卖机制下使任务对资源进行自主竞标，同时将问题有效分解为独立的并行计算子问题，使得各任务的出价策略相互独立，实现内存资源的更有效且高效分配；在对资源进行自主竞标时，本发明将DQN模型与拍卖机制下的广告主策略求解相结合，提高了DQN模型的稳定性，实现了任务基于本地信息的自主决策，从而实现分散、高效的资源分配。
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公开(公告)号：CN117857008A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311686527.X
申请日：2023-12-11
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于整数自举的环面全同态加密算法的数据处理方法，方法为：客户端根据安全参数调用密钥生成算法生成自身密钥、自举密钥和转换密钥，并将自举密钥和转换密钥发送给云端服务器，自身密钥本地保存；客户端调用加密算法使用自身密钥对明文数据进行加密操作得到密文传输给云端服务器；云端服务器根据客户端提供的评估函数、自举密钥及转换密钥对密文执行评估算法得到密文状态下的评估结果发回客户端；客户端根据自身密钥调用解密算法对密文状态下的评估结果进行解密操作获得明文数据的评估结果。本发明重新设计自举算法实现支持整数级数据的自举算法，大大提高了计算效率；同时支持整数级数据的非线性函数运算，减少了方案复杂度。
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