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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110222527A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910428441.4
申请日：2019-05-22
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种隐私保护方法，包括如下步骤：client准备数据，并将数据用自己的公钥加密后发送给server，发送数据的顺序由server规定；server接收数据后，根据自己模型的节点选择对应的加密数据，在密文上执行一个比较协议，并将盲化的比较结果乱序发送给client，同时将一个比较序列与叶节点的对照表发送给client；client收到比较结果解密后，根据比较结果设置一个(0,1)比较序列，从对照表中找出比较序列对应的叶节点的值即预测结果。本发明在实现用决策树提供预测服务的基础上，保护了server的模型信息、client的数据信息以及最后的预测结果；同时，本发明尽可能的减少了client与server的交互，也具有较高的效率，更符和实际应用场景。
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公开(公告)号：CN110299987B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201910549380.7
申请日：2019-06-24
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于同态加密的百万富翁问题解决方法，对第一数据方的数据进行编码得到第一数据方编码集，对第二数据方的数据进行编码得到第二数据方编码集，通过比较第一数据方编码集和第二数据方编码集是否存在相同元素，结合比较协议和同态加密算法，获取两个数据方数据的比较结果，但两个数据方之间不能获取对方数据信息；保证双方数据安全，即提高了安全性。
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公开(公告)号：CN110233730B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201910428240.4
申请日：2019-05-22
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于K均值聚类的隐私信息保护方法，该方法的步骤包括：多个客户端CUi进行数据加密，得到加密密文上传至云服务端；客户端CUi、云服务端CSP和辅助云服务端ACSP进行数据交互计算，得到重加密密钥；云服务端收到加密密文，进行重加密得到同一公钥的重加密密文，再将重加密密文转换为Paillier加密的密文；云服务端获得Paillier加密的密文后计算聚类；云服务端先将聚类结果的密文转换双向加法同态代理重加密的密文，再转换为客户端公钥下的密文，最后将聚类结果的密文返回给客户端进行解密。本发明实现了对不同公钥的密文进行聚类，将同一公钥下的聚类结果转换为不同公钥下的聚类结果返回给客户端，同时保护了客户端的私人数据和聚类中心的隐私。
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公开(公告)号：CN110299987A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910549380.7
申请日：2019-06-24
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于同态加密的百万富翁问题解决方法，对第一数据方的数据进行编码得到第一数据方编码集，对第二数据方的数据进行编码得到第二数据方编码集，通过比较第一数据方编码集和第二数据方编码集是否存在相同元素，结合比较协议和同态加密算法，获取两个数据方数据的比较结果，但两个数据方之间不能获取对方数据信息；保证双方数据安全，即提高了安全性。
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公开(公告)号：CN110233730A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910428240.4
申请日：2019-05-22
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于K均值聚类的隐私信息保护方法，该方法的步骤包括：多个客户端CUi进行数据加密，得到加密密文上传至云服务端；客户端CUi、云服务端CSP和辅助云服务端ACSP进行数据交互计算，得到重加密密钥；云服务端收到加密密文，进行重加密得到同一公钥的重加密密文，再将重加密密文转换为Paillier加密的密文；云服务端获得Paillier加密的密文后计算聚类；云服务端先将聚类结果的密文转换双向加法同态代理重加密的密文，再转换为客户端公钥下的密文，最后将聚类结果的密文返回给客户端进行解密。本发明实现了对不同公钥的密文进行聚类，将同一公钥下的聚类结果转换为不同公钥下的聚类结果返回给客户端，同时保护了客户端的私人数据和聚类中心的隐私。
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