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公开(公告)号：CN111243698A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010034607.7
申请日：2020-01-14
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种数据安全共享方法、存储介质和计算设备，方法包括先确定多个用户集合和用户集合中的参与机构的学习目标和训练条件；然后将每个服务器的参数分成当前参数秘密份额并发送给参与机构；参与机构重构当前参数秘密份额和进行协作深度学习训练，将得到的更新的参数分成更新参数秘密份额并发送给服务器；服务器根据更新参数秘密份额验证参数是否合法，是则将更新参数秘密份额加入到服务器当前拥有的参数秘密份额中；当所有参与机构均达到学习目标后，再将每个服务器的最新参数分成最新参数秘密份额，然后发送给参与机构，以此完成数据安全共享。本发明能够在保护隐私的同时保证参数安全，实现不同参与机构之间的数据安全共享。
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公开(公告)号：CN112416948B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202011473367.7
申请日：2020-12-15
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/22 , G16B20/20 , G06F16/242 , G06F21/62 , G06F16/23
Abstract: 本发明公开了一种可验证的基因数据外包查询方法及系统，包括基因数据拥有者先将其持有的基因变异数据集进行排序，并在本地计算基因变异数据集的验证值和加密基因变异数据，将加密数据和验证值上传至云服务器；云服务器计算基因变异数据集的验证值；接着查询用户向云服务器的基因变异数据集发起查询，查询某染色体上的变异是否存在于基因数据拥有者的基因变异数据集中；云服务器根据查询用户的查询需求进行搜索，然后将查询结果以及对应的验证值发送给查询用户；查询用户判断云服务器返回的验证值是否与查询用户保存在本地的验证值相等，相等则代表验证通过，查询结果正确；否则验证失败，重新查询。本发明可以高效安全地实现基因数据外包查询。
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公开(公告)号：CN112614545A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011590499.8
申请日：2020-12-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种支持多属性匿名认证的基因序列安全比对方法及系统，方法先是基因数据库拥有者将基因序列的阈值和访问属性集合发送给证书颁布者，然后根据计算需求设计混淆电路来从中找出查询用户可查询的基因序列，并向查询用户返回这些基因序列所对应的标签；查询用户向证书颁布者发起证书授权请求并与证书颁布者交互，获得属性证书集合后再向基因数据库拥有者发起针对某条基因序列的查询请求；基因数据库拥有者匿名验证查询用户的属性证书，判断查询用户的查询属性集合是否满足获取要求，满足情况下基因数据库拥有者向查询用户返回相应的明文基因序列。本发明可实现数据查询的安全性、隐私性、高效性以及可控性。
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公开(公告)号：CN112416948A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011473367.7
申请日：2020-12-15
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/22 , G16B20/20 , G06F16/242 , G06F21/62 , G06F16/23
Abstract: 本发明公开了一种可验证的基因数据外包查询协议及系统，包括基因数据拥有者先将其持有的基因变异数据集进行排序，并在本地计算基因变异数据集的验证值和加密基因变异数据，将加密数据和验证值上传至云服务器；云服务器计算基因变异数据集的验证值；接着查询用户向云服务器的基因变异数据集发起查询，查询某染色体上的变异是否存在于基因数据拥有者的基因变异数据集中；云服务器根据查询用户的查询需求进行搜索，然后将查询结果以及对应的验证值发送给查询用户；查询用户判断云服务器返回的验证值是否与查询用户保存在本地的验证值相等，相等则代表验证通过，查询结果正确；否则验证失败，重新查询。本发明可以高效安全地实现基因数据外包查询。
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公开(公告)号：CN111125736A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911353298.3
申请日：2019-12-25
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于隐私保护交集计算协议的致病基因检测方法，首先采用布隆过滤器过滤掉不存在于服务器和客户端两方所持有集合的交集中的元素；然后通过简单哈希映射将服务器的元素映射到哈希桶，通过布谷鸟哈希映射将客户端的元素映射到二维哈希表；接着对每个桶中的元素执行N选一ROT扩展协议，将服务器生成的加密序列发送给客户端，将客户端的输出与服务器的加密序列进行交集计算，将经过过滤和哈希映射的客户端集合与计算结果进行比对，最终得出两方的交集元素且不泄露任意方除交集之外的信息。本发明能够保证基因检测的安全性，减少运行时间和通信开销。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN112614545B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202011590499.8
申请日：2020-12-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种支持多属性匿名认证的基因序列安全比对方法及系统，方法先是基因数据库拥有者将基因序列的阈值和访问属性集合发送给证书颁布者，然后根据计算需求设计混淆电路来从中找出查询用户可查询的基因序列，并向查询用户返回这些基因序列所对应的标签；查询用户向证书颁布者发起证书授权请求并与证书颁布者交互，获得属性证书集合后再向基因数据库拥有者发起针对某条基因序列的查询请求；基因数据库拥有者匿名验证查询用户的属性证书，判断查询用户的查询属性集合是否满足获取要求，满足情况下基因数据库拥有者向查询用户返回相应的明文基因序列。本发明可实现数据查询的安全性、隐私性、高效性以及可控性。
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公开(公告)号：CN112527893B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202011347882.0
申请日：2020-11-26
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SGX的安全高效跨链服务操作方法及系统，该系统包括：第一跨链操作者通过跨链计算模块在SGX中完成对不同区块链数据的安全计算；多个跨链操作发起者终端通过原子交易单元完成对不同区块链上的数字资产的交换；单个跨链操作者通过广播单元上传相关参数完成对不同区块链上数字资产的转换。本发明基于SGX构建了一种基于SGX的安全高效跨链服务操作系统，实现对不同区块链的数字资产的转换以及区块链数据的安全计算和交换，保证了数据的隐私性，提高跨链交易服务的实用性和效率。
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公开(公告)号：CN111582496A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010338636.2
申请日：2020-04-26
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SGX的安全高效的深度学习模型预测方法，S1、模型提供者终端通过模型导入模块上传深度学习模型，模型导入模块根据SGX中的深度学习计算框架将不同格式的深度学习模型转换为能够在深度学习计算框架中执行的模型；S2、模型使用者终端和SGX中的RPC服务器模块进行密钥协商，得到通信密钥，通信密钥用于加密模型使用者终端提供的待预测数据和SGX中的深度学习模型的预测结果；S3、模型使用者终端利用通信密钥对待预测数据进行签名、加密和对预测结果进行解密和验证，本发明借助SGX，基于SGX运行深度学习模型，保证模型运行过程中数据的机密性和完整性，同时也能够保证模型本身的机密性和完整性。
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公开(公告)号：CN112329032B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202011184529.5
申请日：2020-10-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于函数加密的隐私镜像金融审计方法，该方法过程如下：审计机构先接收公司上传的审计业务注册信息，其后对地方银行上传的该公司的经隐私处理的交易流水进行授权签名，在授权成功后，返回授权结果给地方银行，同时将相关信息上传到审计联盟链，建立和维护该公司的链上隐私镜像账户，完成公司交易流水授权过程，而当审计机构对公司发起审计时，地方银行发送待审财务信息和经函数加密的交易流水信息，审计机构使用解密器验证交易流水信息和财务信息，完成正常的公司财务审计工作。本发明在保护公司交易流水隐私的前提下，通过建立链上隐私镜像账户，实现审计机构审计的高效性和可靠性。
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