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公开(公告)号：CN113535122A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110700522.2
申请日：2021-06-24
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于网络空间安全技术领域，具体为一种基于秘密分享协议的安全高效数学对数计算协议的优化方法。本发明基本步骤为：首先依据BGW秘密分享协议编码计算数据，将明文数据加密成不同的分享，在此基础上使用线性拟合和位运算的方法，对数学对数计算进行近似，定义更为高效并且更加精准的计算协议；结合线下预计算和在线通信交互，依据上述协议进行函数计算，并输出最终的计算结果。本发明的优点在于：基于BGW协议进行设计实现，具备良好的扩展性，支持任意多个计算方联合计算；优化设计的计算协议能够以更高的准确度线性近似对数计算，同时保证输入的隐私安全。
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公开(公告)号：CN115348009B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210807840.3
申请日：2022-07-11
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于数据安全技术领域，具体为一种具有一个特权方的三方健壮性隐私保护机器学习训练方法。本发明基本步骤为：三个参与方（一个特权方、第一协助方和第二协助方）确定空间向量秘密共享技术中的公开矩阵，并对手中的原始数据利用空间向量秘密共享技术进行加密；设计基于上述加密方案的健壮性计算原语，以支持三种常用的机器学习模型，线性回归，逻辑回归，神经网络的训练；对训练的结果进行恢复，只有特权方才可以得到最终结果。本发明的优点在于：没有特权方的参与，其余两个协助方将不能进行训练，且即使两个协助方共谋也无法恢复最终的结果；允许一个协助方在训练的过程中掉线，剩余的两个参与方可以继续训练，且只有特权方可以得到最终结果。
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公开(公告)号：CN113535121B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202110700521.8
申请日：2021-06-24
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于网络空间安全技术领域，具体为一种基于秘密分享协议的安全高效数学除法计算的优化方法。本发明基本步骤为：依据BGW协议对计算方的输入数据以秘密分享的方式进行加密；使用随机数盲化的方法，对明文常数除法、密态除法计算进行近似，定义更为高效并且更加精准的计算协议。本发明的优点在于：优化设计的计算协议能够以更高的准确度计算除法，同时能够减少所需通信回合数，获得较高的效率提升；通过随机数盲化的方式，能够以信息论安全的级别保护计算数据的隐私安全。
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公开(公告)号：CN113535808A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110700523.7
申请日：2021-06-24
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/2458 , G06F17/18 , G06F21/62 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于网络空间安全技术领域，具体为一种基于安全多方计算的键值对模型安全训练与推理方法。本发明基本步骤为：对常用的键值对模型如决策树模型以及基本数理统计模型的训练和推理中的计算进行抽象，设计统一的键值对数据查询和计算原语；对上述模型的训练和推理算法设计安全且高效的计算机制，并构建出相应的计算流图，结合上述键值对原语，依据上述计算流图的拓扑排序结果进行驱动计算。本发明的优点在于：抽象统一的键值对查询和计算协议，支持任意定制化的键值对模型算法；优化实现的训练和推理机制具备更高的运算效率；结合秘密共享协议进行设计实现，确保输入数据的隐私安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113535808B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110700523.7
申请日：2021-06-24
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/2458 , G06F17/18 , G06F21/62 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于网络空间安全技术领域，具体为一种基于安全多方计算的键值对模型安全训练与推理方法。本发明基本步骤为：对常用的键值对模型如决策树模型以及基本数理统计模型的训练和推理中的计算进行抽象，设计统一的键值对数据查询和计算原语；对上述模型的训练和推理算法设计安全且高效的计算机制，并构建出相应的计算流图，结合上述键值对原语，依据上述计算流图的拓扑排序结果进行驱动计算。本发明的优点在于：抽象统一的键值对查询和计算协议，支持任意定制化的键值对模型算法；优化实现的训练和推理机制具备更高的运算效率；结合秘密共享协议进行设计实现，确保输入数据的隐私安全。
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公开(公告)号：CN113535121A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110700521.8
申请日：2021-06-24
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于网络空间安全技术领域，具体为一种基于秘密分享协议的安全高效数学除法计算的优化方法。本发明基本步骤为：依据BGW协议对计算方的输入数据以秘密分享的方式进行加密；使用随机数盲化的方法，对明文常数除法、密态除法计算进行近似，定义更为高效并且更加精准的计算协议。本发明的优点在于：优化设计的计算协议能够以更高的准确度计算除法，同时能够减少所需通信回合数，获得较高的效率提升；通过随机数盲化的方式，能够以信息论安全的级别保护计算数据的隐私安全。
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公开(公告)号：CN115348009A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210807840.3
申请日：2022-07-11
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于数据安全技术领域，具体为一种具有一个特权方的三方健壮性隐私保护机器学习训练方法。本发明基本步骤为：三个参与方（一个特权方、第一协助方和第二协助方）确定空间向量秘密共享技术中的公开矩阵，并对手中的原始数据利用空间向量秘密共享技术进行加密；设计基于上述加密方案的健壮性计算原语，以支持三种常用的机器学习模型，线性回归，逻辑回归，神经网络的训练；对训练的结果进行恢复，只有特权方才可以得到最终结果。本发明的优点在于：没有特权方的参与，其余两个协助方将不能进行训练，且即使两个协助方共谋也无法恢复最终的结果；允许一个协助方在训练的过程中掉线，剩余的两个参与方可以继续训练，且只有特权方可以得到最终结果。
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公开(公告)号：CN115333726A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210809775.8
申请日：2022-07-11
Applicant: 复旦大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明属于数据安全技术领域，具体为一种基于向量空间秘密共享的定点数安全乘法计算方法。本发明基本步骤为：参与方在离线阶段预计算安全乘法所需要的向量三元组；在线阶段以向量空间秘密共享形式的数据作为输入，交互的进行安全乘法计算；将安全乘法计算得到的结果进行截断处理。本发明的优点在于：使向量空间秘密共享技术支持安全乘法运算，从而更好地将它应用于隐私保护机器学习领域，以应对更为复杂的实际应用场景。
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公开(公告)号：CN113535122B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202110700522.2
申请日：2021-06-24
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于网络空间安全技术领域，具体为一种基于秘密分享协议的安全高效数学对数计算协议的优化方法。本发明基本步骤为：首先依据BGW秘密分享协议编码计算数据，将明文数据加密成不同的分享，在此基础上使用线性拟合和位运算的方法，对数学对数计算进行近似，定义更为高效并且更加精准的计算协议；结合线下预计算和在线通信交互，依据上述协议进行函数计算，并输出最终的计算结果。本发明的优点在于：基于BGW协议进行设计实现，具备良好的扩展性，支持任意多个计算方联合计算；优化设计的计算协议能够以更高的准确度线性近似对数计算，同时保证输入的隐私安全。
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