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公开(公告)号：CN118708597A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411203401.7
申请日：2024-08-30
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 北京理工大学 , 国网山东省电力公司
Abstract: 本发明属于数据存储技术领域，本发明提供了一种基于区块链链上链下的电力数据存储方法及系统，包括：本发明通过对待存储电力数据的划分，保障重要数据存储安全性的同时，降低区块链的存储压力，基于区块链存储容量无法满足电力数据的存储时，通过数据哈希值分析，实现数据存储的优化，进一步减轻区块链的存储压力，基于将所有数据的哈希值在链上存储，将所有数据在链下存储时，区块链仍无法满足存储需求，则通过Merkle树实现哈希值的合并，得到根哈希值，本发明在区块链无法满足电力数据的存储需求以及所有电力数据的哈希值的存储需求时，进行哈希值的合并处理，在有限的存储空间内实现区块链对电力数据的存储。
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公开(公告)号：CN113626875B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202110761601.4
申请日：2021-07-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种区块链分片赋能的知识图谱文件存储方法，属于区块链应用技术领域。本方法将知识图谱文件存储到区块链中，解决了知识图谱构建文件的安全存储和追溯性问题。当知识图谱出现推理错误或文件安全问题时，可以根据需求从区块链获取相应过程文件，可以避免重复性的构建过程。本方法基于分片间通信确认机制，防止针对不同分片的双花攻击。通过随机验证函数、资产抵押以及改进的实用拜占庭容错机制，防止了节点的恶意行为，保证了分片中的交易安全。本方法采用优化分片方案来提升区块链系统的吞吐量，在多重约束条件下，基于动态规划算法给出最优的交易选择方案来最大化本分片的收益，实现高效合理的交易分片。
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公开(公告)号：CN113536382B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202110907845.9
申请日：2021-08-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种利用联邦学习基于区块链的医疗数据共享隐私保护方法，属于区块链隐私保护技术领域。本方法使用联邦学习技术，在保证原始数据不离开本地的情况下，对数据进行联合建模。此外，在局部模型训练过程中加入差分隐私噪声，防止攻击者利用学习到的模型推断用户的敏感信息。本发明使用区块链来存储和共享全局模型，从而避免中心化聚合器出现单点故障等问题。为减轻区块链上的存储压力，本发明将训练好的局部模型上传到星际文件系统，然后计算文件哈希作为交易上传到区块链。经过聚合的全局训练模型经过共识验证后存储到区块链账本中。对比现有技术，本方法具有良好的隐私性、可靠性和可扩展性。
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公开(公告)号：CN115174091B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202210595421.8
申请日：2022-05-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分布式数字身份的同态加密隐私保护方法，属于区块链隐私保护技术领域。本发明采用能够满足加法同态的半同态加密算法Paillier，将其应用在分布式数字身份中，攻击者在数据传输或区块链账本中获得密文后，无法通过对比得出两段密文是否是同一内容，有效地保护了持有者的身份数据。本发明在隐藏了持有者的身份属性以外，验证方对数据进行验证的时候，将区块链智能合约的同态加密性质，将其能够访问并获得验证的身份属性保持在授权且可控范围内。本发明在确保持有者隐私数据安全的基础上，最大限度地克服了现有分布式数字身份系统在隐藏数字身份信息上存在的安全性低、容易泄露等技术问题。
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公开(公告)号：CN118568717A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410440534.X
申请日：2024-04-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F21/56 , G06N20/00 , G06F18/23213
Abstract: 一种基于迭代不变指标的拜占庭攻击检测方法，属于分布式机器学习领域。通过构造特征距离以及输出层偏差作为迭代不变指标，以检测拜占庭攻击。特征距离的计算基于预训练编码器，对预训练编码器提取的辅助数据集特征，与本地模型提取的辅助数据集特征之间的距离进行计算，从而有效检测模型中毒攻击；而输出层偏差基于对本地模型输出层梯度方差的分析，估计用户本地数据的分布，进而检测数据中毒攻击；此外，采用HDBSCAN聚类，即基于层次密度的空间聚类，对不同用户的迭代不变指标进行无需假设类数量的聚类，解决恶意用户比例未知的问题。本发明适用于分布式机器学习领域，在异步联邦学习的即时聚合策略下，提升攻击检测方法的鲁棒性与高效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118535759A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410532286.1
申请日：2024-04-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/58 , G06F16/51 , G06F16/9535 , G06F21/62 , G06F21/60
Abstract: 本发明提供一种基于树结构的隐私保护的跨模态语义检索方法，根据图像数据生成树结构的加密索引，其中，树结构的加密索引可以将高维空间下距离较近的图像数据以极高概率分到同一子节点中，准确率高，并且具有很好的加速效果；同时，由于本发明的索引和搜索令牌都是加密的，则本发明的跨模态检索可允许在加密状态下进行数据检索，从而保护了数据的隐私，即使数据是跨多种模态存储的，也可以确保数据在传输和存储过程中得到保护，同时可以在不同模态的数据之间进行关联搜索。
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公开(公告)号：CN113656829B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202110830671.0
申请日：2021-07-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于格密码与联盟链的医疗数据安全共享方法，属于区块链技术领域。本方法将联盟区块链技术运用于医疗数据共享系统，将秘密共享算法与联盟区块链上业务进行融合，提出了利用格密码的抗量子计算攻击的特性，并将基于格密码的秘密共享算法应用于医疗数据共享系统中。与现有技术相比，本方法基于区块链技术，各参与方之间信息公开透明，去中心化，可轻松实现举证追责。本方法采用联盟链的身份管理机制，使得只有授权的节点才能加入网络，提高了数据安全性。本方法首次融合了基于格密码的秘密共享算法，使得医疗数据共享系统能够有效应对量子计算机技术的威胁。
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公开(公告)号：CN116599727B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202310573259.4
申请日：2023-05-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/043
Abstract: 一种基于深度模糊最小最大超盒的网络入侵检测方法，包括数据预处理、超盒初始化、超盒划分、同类超盒合并、异类超盒界限划分、入侵检测数据分类和分类结果展示步骤。本发明以改进的模糊最小最大(FMM)算法DFMH为基础，以国际标准数据集UNSW‑NB15网络流量数据集为例，首先对网络流量数据进行归一化，然后输入FMM模型进行分类，从而判断某条网络流量是否为包含网络攻击，并将相关结果以表格的形式展示出来，一定程度上能够改善现有网络入侵检测方法耗时长、准确率低等问题。测试结果表明，本发明提供的方法对于网络入侵检测的效果要优于传统的FMM算法。
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公开(公告)号：CN114841363B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202210374786.8
申请日：2022-04-11
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于零知识证明的隐私保护与可验证隐私的联邦学习方法，属于人工智能机器学习技术领域，包括训练任务发布、本地训练、证明生成、训练结果提交、训练过程验证和训练参数聚合。本发明在联邦学习过程中利用零知识证明技术，在不泄露训练者的隐私数据的情况下向发布者证明训练过程的正确性。本发明对于联邦学习中所使用的训练算法没有限定和要求，支持对任意训练过程的证明，使得联邦学习具有可验证和隐私保护的性质，提高了联邦学习的安全性。同时，本发明采用了一种将小数机器学习过程转化为整数机器学习过程的方法，将复杂的机器学习过程通过一系列涉及加减乘除的简单运算的组合表示，将机器学习过程和密码学进行有机的联系与结合。
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公开(公告)号：CN118316590A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410424273.2
申请日：2024-04-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L9/00 , H04L9/40 , H04L9/32 , H04L67/104 , H04L67/1095
Abstract: 本发明提供了一种基于区块链和一致性重投票的共识加速方法，其中该方法，包括：当交易信息通过合法性验证后，当前视图下的主节点收集不少于预设个数的节点针对前序区块的投票生成聚合签名，并将聚合签名、前序区块的哈希值和待上链的交易打包成一个区块；当没有提案获得的票数大于等于预设阈值时，区块链系统进入重投票阶段；当有效的区块Bk产生后，将区块Bk‑2提交，区块链系统继续执行下一轮的共识过程。本发明通过引入了重投票机制，使得在主节点收集投票的过程中，副本节点有权更改其投票，从而让主节点更早地获取足够的投票。这一创新有效地提高了联盟链现有共识协议的性能，解决了传统分布式一致性协议在处理大量交易时效率低下的难题。
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