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公开(公告)号：CN116543864A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310531209.X
申请日：2023-05-11
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本申请公开了一种医疗数据流转溯源方法、系统及存储介质，结合区块链的缓冲单元作为医疗数据的中转机构，以实现医疗数据的溯源‑动态流转‑更新溯源的过程，安全的签密算法BFKD‑SM，实现医生溯源患者病历和查看患者诊治需求，以及患者查看响应报告等流转过程的安全性，防止患者医疗数据遭受攻击而泄漏，同时基于伪装密钥分发的签密算法在密钥安全性以及效率都优于传统的加密和签名分离的算法，解决了传统的医疗数据溯源方案缺乏数据动态流转的能力，无法实现数据流转过程中的快速上链和溯源，容易受到各种攻击导致患者的敏感信息泄漏，对大数据量的医疗数据进行加密的效率低下的技术问题。
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公开(公告)号：CN117852039A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410037609.X
申请日：2024-01-10
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本申请公开了一种联邦学习投毒模型检测方法、系统、设备及存储介质，针对用户间互不可信的问题，基于构造的信任权重生成最小代价树，以此为各个用户、验证者以及服务器交叉验证提供可信的传输通道，针对联邦学习中拜占庭用户实施投毒攻击以及搭便车攻击，降低全局模型性能的问题，提出多方交叉验证的联邦学习安全聚合算法，筛选恶意用户并剔除，提高联邦学习的性能，解决了传统联邦学习通过中央服务器聚合模型，存在单点故障，对针对服务器的攻击不具备弹性；现有的安全聚合算法对恶意模型的筛选力度不足，随着恶意用户的增加，模型的质量急剧下降的技术问题。
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公开(公告)号：CN117675195A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311690094.5
申请日：2023-12-11
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本申请公开一种区块链隐私保护联邦学习方法，使用轻量级的加密方案，结合区块链技术实现密文环境下对用户梯度的验证以及全局模型的安全聚合，保证了客户端本地数据的安全性、透明性，防止了服务器的恶意行为，增强了联邦学习的鲁棒性。针对用户的退出和加入问题，设计了一个灵活简单的解决方案，在不需要额外大量的通信开销和保证退出用户的密钥安全的前提下解决了该问题。使用区块链来作为服务器和用户之间的通信媒介，用来记录整个训练过程，防止恶意用户产生恶意行为后进行抵赖。实现了在保持弹性退出的同时，又不影响退出的客户端以及新加入的用户参与未来的训练，并且能够抵御恶意用户发起的投毒攻击和合谋攻击且具有拜占庭容错。
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