公开(公告)号：CN111355588A

公开(公告)日：2020-06-30

申请号：CN202010102830.0

申请日：2020-02-19

Applicant: 武汉大学

Inventor： 刘树波 ,  朱厚望 ,  蔡朝晖 ,  涂国庆 ,  熊星星

IPC: H04L9/32 ,  H04L9/08 ,  H04L29/06

Abstract: 本发明提出一种基于PUF(物理不可克隆函数)和指纹生物特征的双因子认证方法，本方法基于对指纹生物特征匹配特点的分析，通过结合PUF认证方法，设计了一种新型的双因子认证方法。该认证方法利用设备物理特性和用户生物特征的双重唯一性，有效地增强了认证的安全性。

公开(公告)号：CN111355588B

公开(公告)日：2021-01-15

申请号：CN202010102830.0

申请日：2020-02-19

Applicant: 武汉大学

Inventor： 刘树波 ,  朱厚望 ,  蔡朝晖 ,  涂国庆 ,  熊星星

IPC: H04L9/32 ,  H04L9/08 ,  H04L29/06

Abstract: 本发明提出一种基于PUF(物理不可克隆函数)和指纹生物特征的双因子认证方法，本方法基于对指纹生物特征匹配特点的分析，通过结合PUF认证方法，设计了一种新型的双因子认证方法。该认证方法利用设备物理特性和用户生物特征的双重唯一性，有效地增强了认证的安全性。

公开(公告)号：CN109886042B

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN201910097565.9

申请日：2019-01-31

Applicant: 武汉大学

Inventor： 刘树波 ,  熊星星 ,  李丹 ,  蔡朝晖

IPC: G06F21/62

Abstract: 本发明涉及一种基于局部差分隐私的电动汽车充电位置数据隐私汇聚方法，本方法基于对应用场景及充电位置数据特点的分析，通过结合新颖的贝叶斯多伪局部差分隐私方法和基于供电线路分区的方法，设计了一种电动汽车充电位置数据隐私汇聚方法。该方法通过贝叶斯多伪方法增加扰动输出样本量，同时通过分区缩小隐私位置域的方式，有效地提高了电动汽车充电位置数据汇聚结果的可用性。

公开(公告)号：CN109886042A

公开(公告)日：2019-06-14

申请号：CN201910097565.9

申请日：2019-01-31

Applicant: 武汉大学

Inventor： 刘树波 ,  熊星星 ,  李丹 ,  蔡朝晖

IPC: G06F21/62

Abstract: 本发明涉及一种基于局部差分隐私的电动汽车充电位置数据隐私汇聚方法，本方法基于对应用场景及充电位置数据特点的分析，通过结合新颖的贝叶斯多伪局部差分隐私方法和基于供电线路分区的方法，设计了一种电动汽车充电位置数据隐私汇聚方法。该方法通过贝叶斯多伪方法增加扰动输出样本量，同时通过分区缩小隐私位置域的方式，有效地提高了电动汽车充电位置数据汇聚结果的可用性。