公开(公告)号：CN120017242A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510076290.6

申请日：2025-01-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 周由胜 ,  张旅航 ,  左祥建 ,  陈龙

IPC: H04L9/00 ,  H04L9/40 ,  H04L67/12 ,  H04W4/44 ,  H04W12/02 ,  H04W12/03 ,  H04W12/63 ,  H04W4/48 ,  G06F16/901 ,  G06F16/903

Abstract: 本发明公开了一种基于内积加密的车联网隐私保护查询方法，涉及车联网信息安全领域。当前车联网安全查询方法主要致力于防止用户数据被非法访问，但随着车联网服务的多样化，用户隐私保护与服务个性化需求之间的矛盾日益显著。本方法结合内积加密与BFV同态加密技术，提出一种平衡隐私与服务需求的查询方案。通过内积加密生成加密索引，服务提供商无需直接获取查询内容即可通过计算加密索引与预存加密关键词的内积完成检索。采用BFV同态加密允许在密文上进行必要计算，确保查询隐私的同时实现个性化服务。该方法提高了用户查询的匿名性和隐私性，防止服务提供商获取用户真实查询内容，同时优化了加密算法设计，提升了查询效率和实际应用价值。

公开(公告)号：CN120012955A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510076287.4

申请日：2025-01-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 周由胜 ,  李俊逸 ,  左祥建 ,  陈龙

IPC: G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种面向非独立同分布数据的公平联邦学习方法，属于联邦学习技术领域。虽然目前已有较多针对联邦学习的公平性方案，但这些方案大多需要增加客户端资源开销。本发明在实施过程中，通过引入辅助数据集，并结合交叉熵与边际损失，比较客户端在未参与聚合时全局模型的性能，与其参与聚合时全局模型的性能，来衡量该客户端的影响力；利用所求影响力，建立聚合权重调整机制，确保对全局模型影响力较大的客户端获得更高的聚合权重；根据每轮参与客户端的影响力大小，增加具有较高影响力的客户端参与联邦训练的次数。同时，采用上述方法，无需增加客户端计算资源消耗和任何额外通信，促进了联邦学习过程中的良性循环，提升参与方的积极性。

公开(公告)号：CN120017328A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510074264.X

申请日：2025-01-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 周由胜 ,  李楠 ,  左祥建 ,  陈龙

IPC: H04L9/40 ,  H04L67/56 ,  H04L9/32

Abstract: 本发明公开了一种适用于不可信云的非平衡隐私集合求交方法。客户端C有集合X＝{x1,…,xn}，服务端S拥有私有集合Y＝{y1,…,yN}，不可信云服务器H没有输入，其中n

公开(公告)号：CN118070338A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410336511.4

申请日：2024-03-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 左祥建 ,  王艺兰 ,  毛美玲 ,  周由胜 ,  党中恺

IPC: G06F21/62 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，具体涉及一种面向智能电网的隐私聚合方法、系统、设备及介质；该方法包括：可信中心初始化系统参数；本地用户根据系统参数对隐私数据进行加密计算并生成用户报告；本地网关根据系统参数对所有用户报告进行数据聚合和批处理验证，生成聚合报告；控制中心根据系统参数对聚合报告进行解密，得到解密结果；本地用户向控制中心发起查询，控制中心向用户反馈解密结果；本发明降低了数据交互过程中完整性认证开销，且本发明支持多维数据比较聚合与查询，实现了更细粒度聚合。