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公开(公告)号：CN119940478A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510007584.3
申请日：2025-01-03
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自引导进化策略的通信优化联邦学习方法，属于隐私计算技术领域，包括：用户使用前几轮的全局模型梯度向量从实数空间中划分为主空间及其正交补空间，并分别在其中抽取伪随机评估向量；通过将高维的模型梯度向量转化为多个伪随机评估向量的适应度值并发送给服务器；服务器聚合本地适应度值并使用评估向量计算得到全局梯度向量，同时将全局适应度值发送给用户，用户和服务器基于所述全局适应度值和所述伪随机评估向量计算得到本轮的全局梯度向量，并更新全局模型。本发明不仅能够显著减少通信开销，还能通过自适应地利用历史估计梯度来提高搜索方向的有效性，从而加速收敛并提高模型性能。
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公开(公告)号：CN116015753B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202211569049.X
申请日：2022-12-08
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/40 , G06F21/55 , G16Y10/25 , G16Y40/50 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H04L67/12 , H04L67/01
Abstract: 本发明公开了一种基于神经架构演化联邦学习的工业物联网入侵检测系统及方法。服务端将基于5种神经网络基础模块的联邦学习神经网络架构组合方式进行编码，下发到参与联邦学习的客户端，各客户端对本地IIoT设备的数据进行本地训练，服务端对各客户端模型中间参数聚合和适应度加权平均，通过种群演化操作，获得基于最优神经架构的联邦学习模型，并将其部署在IIoT在线入侵检测系统中，从而实现IIoT高效精准的在线入侵检测。本发明不仅可实现用于IIoT入侵检测的联邦学习模型的优化设计和自动生成，获得了易于在线部署的轻量化联邦学习模型，在保护IIoT设备隐私安全的同时，还提升了IIoT入侵检测的精确率、召回率、F1评分等性能指标。
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公开(公告)号：CN118944951A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411172023.0
申请日：2024-08-26
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开一种基于国密的跨链身份认证方法和装置、系统、存储介质，包括：步骤S1、丢失密钥的跨链发起方通过向跨链系统发起社交认证请求；步骤S2、跨链服务中心启动验证Alice身份，生成临时密钥，Bob解密后传递给Alice；步骤S3、跨链发起方在自己所在联盟链中发起交易传递验证码，验证成功后颁发临时跨链访问密钥。采用本发明的技术方案，决当前跨链交易中身份认证的复杂性和安全性问题。
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公开(公告)号：CN118316627A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410609102.7
申请日：2024-05-16
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于国密SM2的匿名凭证方法、系统及存储介质，方法为：证书授权中心选择一个零知识证明方案和一个混淆电路方案并生成公共参数一起公开；接着，证书授权中心生成自己的公私钥对，公钥公开私钥秘密保存；当用户需要服务提供商提供特定服务并满足属性条件时，利用公共参数和特定属性生成证书请求并发给证书授权中心；证书授权中心和用户共同执行混淆电路方案和零知识证明方案验证证书请求的合法性；通过则接受用户的证书请求，并和用户进行交互共同完成证书签发；用户利用授权证书、公共参数和证书授权中心的公钥生成匿名凭证并发送给服务提供商；服务提供商验证匿名凭证；有效则为用户提供服务，无效则拒绝用户的服务请求。
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公开(公告)号：CN118312997A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410418937.4
申请日：2024-04-09
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种属性加密与区块链的数据安全决策分析系统及方法，系统包括：初始化模块、数据共享模块和医生验签模块；所述初始化模块用于对属性基方案进行初始化；所述数据共享模块用于对病人的病历数据进行加密并储存至区块链中，并对阈值签名进行初始化；所述数据共享模块还用于对所述属性基方案进行解密，使主治医生和决策医生能够访问所述病历数据；所述医生验签模块用于使所述决策医生参与签名，并使主治医生验签。本发明通过将属性集加密和阈值签名结合，利用区块链进行决策的记录和溯源，实现对患者病历数据的访问控制，仅将病历数据共享给指定的决策医生，缩小数据共享的范围，提高隐私保护力度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117975971B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410389361.3
申请日：2024-04-02
Applicant: 暨南大学
IPC: G10L17/18 , G10L17/04 , G10L25/51 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于隐私保护的声纹年龄段估计方法及系统，该方法包括下述步骤：获取原始声纹并进行分帧处理，识别并标记原始声纹的敏感信息，进行脱敏处理并输出具有差分隐私噪声的声纹数据，基于多重编码器进行编码并进行维度叠加及卷积操作，将增强后的特征向量进行维度特征交互，得到维度扩展的特征向量，融合时域和空域信息得到融合特征向量，进行维度变换和非线性映射得到低维特征表示，利用残差链接整合低维特征表示和维度扩展的特征向量，得到用于年龄估计的特征表示，用于年龄估计的特征表示输入Softmax分类器得到声纹年龄段估计结果。本发明更精准地捕捉声音数据中的年龄相关特征，提高隐私条件下年龄段估计的鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN118228131A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410650199.6
申请日：2024-05-24
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F18/2413 , G06F17/18 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种面向KNN缺失值填充模型的数据投毒检测方法，属于机器学习、缺失值填充技术领域，包括：设置阈值系数并计算异常阈值，其次使用改进的局部密度异常因子算法计算计算数据集中不同缺失样本的局部密度异常因子，随后通过对比不同缺失样本的局部密度异常因子更新每个缺失样本的异常计数器，而后再检查每个缺失样本的异常计数器是否异常阈值来确定攻击者意欲攻击的目标缺失样本，最后再通过清除目标缺失样本的K个邻近进而清除数据集中的有毒样本。该检测方法可以通过灵活设定阈值系数进而选择检测强度。为防御面向KNN模型的针对性投毒攻击提供了参考依据，具备现实意义。
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公开(公告)号：CN112417190B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202011353549.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种密文JPEG图像的检索方法及应用，该方法的步骤包括：获取明文图像及相应的DC系数和AC系数，对明文图像进行图像加密，在熵编码生成比特流是对比特流加密，得到加密的JPEG比特流，并在加密的JPEG比特流中提取特征；解析密文JPEG比特流提取特征，提取DC系数和AC系数的哈夫曼码直方图作为特征；构建神经网络模型，将密文图像的哈夫曼码直方图特征输入神经网络模型，并训练神经网络模型；输入待检索图像加密后的密文图，将密文图的哈夫曼码直方图特征输入到训练好的神经网络模型，输出与待检索图像相似的密文图像。本发明在提升图像检索精度的同时也保证了JPEG图像格式兼容性和加密性能。
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公开(公告)号：CN117955752B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410356612.8
申请日：2024-03-27
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明涉及数据安全技术领域，提出一种计算可控的数据隐私保护方法、系统及存储介质，其中，本发明结合加密算法、秘密分享技术和可信执行环境，实现了计算可控的隐私计算和结果发布；基于解密服务器的可信执行环境来实现对指定计算策略和用户访问策略下的结果密文的解密，能够有效保护计算策略和用户访问策略的隐私，确保只有密文解密方知道某一被解密的结果密文对应的计算策略和用户访问策略；利用秘密分享技术对解密私钥进行多份解密密钥份额的划分，从而抵御一定数量数据授权方合谋情况下也不能获取关于数据、计算结果、计算策略和访问策略的隐私，对各方数据隐私、计算策略和访问策略进行同时保护。
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公开(公告)号：CN116663855B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310911532.X
申请日：2023-07-25
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/047
Abstract: 本发明公开了一种群智感知中的双边满意在线任务匹配方法及系统，属于计算机网络技术和移动群智感知技术领域，包括以下步骤：任务请求者发布具有若干个属性约束的感知任务，并集合具有若干个属性约束的工人，构建群智感知系统模型；构建目标函数和双边多约束条件，基于目标函数和双边多约束条件，构建任务匹配模型；基于群智感知系统模型定义工人和任务请求者的双边满意度，构建工人的任务子集满意列表及任务集的工人满意列表；基于任务匹配模型和满意列表，获得多工人多任务的最佳匹配方案。本发明能够在多约束条件下，实现任务请求者和工人双边满意下的实现最大化任务完成率和最小化总移动距离双目标优化的任务匹配。
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