-
公开(公告)号：CN112347473A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011230255.9
申请日：2020-11-06
Applicant: 济南大学
Abstract: 本申请公开了支持双向隐私保护的机器学习安全聚合预测方法及系统，包括：客户端、计算服务器和聚合服务器；计算服务器接收客户端发送的待预测数据的数据份额；所述计算服务器对数据份额进行处理，得到预测结果份额；所述计算服务器对预测结果份额进行盲化处理，得到盲化预测结果份额；所述计算服务器将盲化预测结果份额发送给聚合服务器；所述聚合服务器对盲化预测结果份额进行移除盲化处理和加噪声处理，将结果反馈给客户端。
-
公开(公告)号：CN111275202A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010105981.1
申请日：2020-02-20
Applicant: 济南大学
Abstract: 本公开提出了一种面向数据隐私保护的机器学习预测方法及系统，方法包括如下步骤：获取加密后的数据；主服务器创建可信区，在可信区对获取的待预测数据与预测模型进行解密；主服务器对解密后的待预测数据与预测模型进行秘密分享，分别获得数据秘密份额和模型份额，并分发至不合谋的辅助服务器和主服务器；辅助服务器和主服务器分别进行预测计算获得预测结果份额；主服务器对所有预测结果份额进行秘密重建，将重建后的预测结果份额转发给可信区进行整合并加密，发送至待预测数据提供终端，数据提供终端解密后获得根据模型预测后的预测结果。结合安全多方计算和SGX技术来保护双方隐私安全，解决提供预测服务过程中安全性问题。
-
公开(公告)号：CN110572253A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910872625.X
申请日：2019-09-16
Applicant: 济南大学
Abstract: 一种联邦学习训练数据隐私性增强方法及系统，所述方法包括：第一服务器生成公共参数和主密钥，将所述公共参数发送给第二服务器；参与联邦学习的多个客户端均基于所述公共参数生成各自的公钥和私钥对；联邦学习过程如下：各客户端将本地训练得到的模型参数采用各自的公钥进行加密，与相应公钥一并经由第二服务器发送给第一服务器；第一服务器基于主密钥解密，通过加权平均得到全局模型参数，分别采用各个客户端的公钥加密，并经由第二服务器发送至各个客户端；客户端基于各自的私钥解密得到全局模型参数，改进本地模型，重复上述过程，直至各客户端本地模型收敛。本发明通过采用双服务器模式结合多密钥同态加密，保证了数据和模型参数的安全。
-
公开(公告)号：CN105871866A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610271713.0
申请日：2016-04-28
Applicant: 济南大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/0442 , H04L63/06 , H04L63/083 , H04L63/0853
Abstract: 本发明基于计算机硬件信息的密码管理系统，包括：基础Key生成模块，用于生成基础Key；IC Card，用于存储基础Key；初始化模块，将IC Card与计算机进行唯一性匹配并将基础Key存入IC Card，记为IC Key；验证模块，调用基础Key生成模块生成Temp Key，并将Temp Key与IC Key进行比对验证；以及，账号密码管理模块，对用户绑定的第三方账号密码进行管理。本发明通过采用一个密码来管理所有的第三方账号和密码，同时采用人、IC Card和计算机三位一体的密码保护措施，保证了第三方账号和密码的安全性。
-
公开(公告)号：CN102932645B
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201210496976.3
申请日：2012-11-29
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种图形处理器与视频编解码器融合的电路结构，包括图形处理器，所述图形处理器包括流处理器，其特征在于，所述流处理器包括：图形处理单元、视频处理单元、从控制器、共享单元。本发明对集成电路图形与视频处理芯片分开设计所导致的可靠性不足、数据传输时延大、芯片的流片费用高昂、以及片上资源利用率低等问题，提出了行之有效的设计结构，对传统的图形与视频分开设计的方法存在的问题进行了很好的解决，提高了电路设计的可靠性，减小了数据传输时延，降低了流片费用，很大程度的提高了片上资源的利用率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118611987B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411074272.6
申请日：2024-08-07
Applicant: 济南大学
Abstract: 本申请公开了一种云计算环境下以用户为中心的数据检索和共享方案，权威机构为用户生成属性密钥；数据拥有者利用关键字生成索引、密文、陷门和重加密密钥发送给云服务器；数据使用者基于属性密钥生成预解密密钥和陷门；云查询服务器进行陷门匹配，并检查访问策略生成原始密文的预解密密文和重加密密文的预解密密文；数据使用者解密两份预解密密文获取明文。使用代理重加密和基于属性的可搜索策略相结合，使数据拥有者能够在不影响安全性的情况下将重新加密和预解密委托给云服务器，从而减少了数据拥有者和数据使用者的计算负担。
-
公开(公告)号：CN118590332B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411074686.9
申请日：2024-08-07
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向联邦学习的隐私保护方法、系统、设备与介质，涉及信息安全技术领域，包括步骤：多个参与方在各自的客户端安装初始化的模型；获取待保护的原始数据并分割；将分割后的原始数据分别输入每一个初始化的模型，获得噪声数据参数，并通过噪声数据参数在每个数据点上添加噪声；通过每个添加噪声数据点生成#imgabs0#个秘密共享份额，并将#imgabs1#个秘密共享份额上传服务器获得聚合份额，通过聚合份额更新各个客户端的秘密共享份额。本发明将秘密共享份额集合上传服务器获得聚合份额，使得每一轮的聚合过程满足差分隐私，杜绝了敌手通过输出分布的差异推断一条数据的敏感信息，保护全局信息的隐私性。
-
公开(公告)号：CN118611987A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411074272.6
申请日：2024-08-07
Applicant: 济南大学
Abstract: 本申请公开了一种云计算环境下以用户为中心的数据检索和共享方案，权威机构为用户生成属性密钥；数据拥有者利用关键字生成索引、密文、陷门和重加密密钥发送给云服务器；数据使用者基于属性密钥生成预解密密钥和陷门；云查询服务器进行陷门匹配，并检查访问策略生成原始密文的预解密密文和重加密密文的预解密密文；数据使用者解密两份预解密密文获取明文。使用代理重加密和基于属性的可搜索策略相结合，使数据拥有者能够在不影响安全性的情况下将重新加密和预解密委托给云服务器，从而减少了数据拥有者和数据使用者的计算负担。
-
公开(公告)号：CN117640253A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410101197.1
申请日：2024-01-25
Applicant: 济南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于同态加密的联邦学习隐私保护方法及系统，涉及联邦学习技术领域，使用同态加密对每个客户端根据全局模型结合本地数据训练得出的梯度参数进行加密，在梯度的上传和下发以及服务器的梯度聚合阶段均是以密文的方式进行，同时在经过聚类算法对客户端分簇后，每簇客户端本地数据具有相似的数据分布，在每簇中采用梯度平均补充的思想用在线客户端梯度总和的平均值补充掉线客户端的梯度以实现容错性，在解决掉线问题中无需额外占用内存空间，掉线客户端梯度直接由同一簇在线客户端梯度平均值所补充，降低内存资源成本且提高了系统鲁棒性，从而高效安全的解决客户端掉线带来的模型性能较差和数据隐私泄露问题。
-
公开(公告)号：CN117614626A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202410064162.5
申请日：2024-01-17
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于PUF的轻量级身份认证方法，主要应用于物联网场景中的智能设备与云服务器之间的通讯过程中，将硬件安全技术物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function，PUF)应用于智能设备设备端，在身份认证的过程中引入Hash运算、异或运算、HMAC算法等轻量级操作以适应资源相对受限的设备，同时引入了时间戳的机制，在完成身份认证的过程中协商出会话密钥。同时，本发明还引入了弹性密钥更新机制，由服务器主导完成PUF密钥的更新。本发明可以保证智能设备端的不可克隆性以及通讯过程的安全，能够有效防止窃听攻击、冒名攻击、重放攻击及Dos攻击等，可以极大提高认证的安全性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
64
records
(took 0.024 seconds)
