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公开(公告)号：CN116341009A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310333206.5
申请日：2023-03-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及用户可撤销具有前后向隐私的非交互式医疗数据共享系统及方法，属于医疗数据查询及隐私保护技术领域。该方法的步骤包括：初始化系统、更新数据、查询数据和撤销用户，本发明基于多客户端设置，能够保证其他客户端高效、安全搜索；现有的实现前向隐私的可搜索加密方案大多需要数据拥有者存储关键字状态，数据使用者需要与数据拥有者频繁交互，这需要数据拥有者随时在线，会有极大的安全风险并造成非常大的通信开销；本发明解决了数据拥有者和数据使用者频繁交互的问题，极大提升了搜索效率。
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公开(公告)号：CN116308365A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310520156.1
申请日：2023-05-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q20/38
Abstract: 本发明涉及一种门罗币去匿名化方法，属于加密货币监管技术领域，该方法包括：收集门罗币交易数据，构建输入与交易输出之间的二部图，为所述二部图设计权重，对所述二部图进行剪枝，以及在所述二部图中寻找最大权重匹配。本发明通过在门罗币交易二部图中寻找最大权重匹配，可以在包含众多交易输出的输入中找出真正花费的交易输出，从而实现门罗币去匿名化，使政府监管部门能够对门罗币交易进行有效监管，进而打击通过门罗币交易进行的各种违法犯罪。
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公开(公告)号：CN116032563A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211609837.7
申请日：2022-12-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种基于模糊最小最大神经网络的网络入侵检测方法，包括数据预处理、数据排序、生成超盒、网络连接数据分类和分类结果展示。本发明以改进的模糊最小最大(FMM)算法(RFMM)为基础，以国际标准数据集UNSW‑NB15网络连接数据集为例，首先对网络连接数据进行排序，然后按照顺序放入FMM模型进行分类，从而判断网络连接是否为攻击连接并将相关结果以表格的形式展示出来，一定程度上改善了传统入侵检测方法耗时长，检测率低等问题。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：CN115641630A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211196489.5
申请日：2022-09-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/30
Abstract: 本发明涉及一种基于超图和多任务协同的小样本多姿态人脸识别方法，属于人工智能人脸识别技术领域。本发明利用超图和非负矩阵分解来获得近似于正面图像的图像，设计了一种基于超图去偏转的多姿态人脸识别框架。该框架首先对无姿态偏转图像进行分离。在此基础上，提出一种基于改进的支持向量描述的特征编码方法，提取无姿态偏转图像的特征，并与基于字典学习的分类器进行联合优化，用于特征提取和特征分类。特征编码方法利用改进的支持向量数据描述和三角编码，使提取的特征更具鉴别性。同时，建立了一种有效的特征提取和特征分类优化模型，易于得到更接近全局最优的解，提高了识别性能。
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公开(公告)号：CN113691512B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202110930811.1
申请日：2021-08-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种结合区块链与洋葱网络的数据隐蔽传输系统及方法，属于区块链和网络信息安全技术领域。本方法采用的IP地址传输具有高效性，多条交易可以包含一个IP地址信息，并且对交易的筛选只需要对交易进行一次遍历，而对每条交易只需要在列表中进行查找，交易筛选可以在交易数量的线性时间内完成。同时，动态IP的接收方可以将利用区块链来发送自身IP给各发送方，以便于各发送方有足够的信息利用洋葱网络来进行隐蔽传输。本方法具有较高的抗篡改性和隐蔽性，数据传输速率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112613722B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202011499786.8
申请日：2020-12-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种利用强化学习基于区块链的供应链系统业务分配方法，属于供应链系统业务流程管理技术领域。所述方法，包括：步骤1用户提交业务请求，分配服务器接收请求，基于业务请求所属类别得到业务服务者集合，收集业务服务者的预估时间和预估成本；步骤2基于收集的业务服务方的预估执行时间和成本，计算大约最优解再基于该解向供应链节点分配业务，具体为：步骤A选择一个业务服务方作为当前分配策略；步骤B计算在当前状态下执行当前的分配策略获得的奖赏；步骤C计算价值函数，迭代后得到大约最优解；步骤D由大约最优分配解经智能合约向供应链节点分配业务；步骤3数据上链。所述方法具有良好的可靠性、适应性、时间开销少且效率更高。
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公开(公告)号：CN114362993B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202111404737.6
申请日：2021-11-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种区块链辅助的车联网安全认证方法，以区块链技术为依托，旨在实现边缘车联网场景下云服务器、边缘节点、车辆三者之间的快速安全认证与密钥协商，以保证车联网设备的安全性与服务的可靠性，属于车联网安全应用技术领域。本发明基于椭圆曲线数字签名算法和椭圆曲线迪菲赫尔曼技术，利用联盟链共享云服务器对车辆的认证结果，保证车联网实体间完成相互认证和密钥协商，抵御潜在的恶意攻击。同时，保证车联网服务不被中断，提高了用户的体验质量。本发明能够在边缘车联网场景下安全高效地完成车辆认证，保证了车联网服务的连续性与可靠性。
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公开(公告)号：CN115314248A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210782283.4
申请日：2022-06-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于区块链的节点分层访问控制方法，属于区块链系统安全提升技术领域。本发明的一种基于区块链的节点分层访问控制方法，基于入网访问控制、区块链账本、网络管理员、属性服务器、投票者节点、投票者权重、共识机制、网络管理员等待决策时间阈值以及网络活跃度实现；通过网络管理员及节点注册、发送入网请求、分发入网请求、获取节点属性、属性验证及决策，实现网络节点的入网控制。本发明的一种基于区块链的节点分层访问控制方法，发送的一切数据为加密数据，保证在属性传输及验证过程中的数据安全性；能够动态调整投票者权重的评估，具有良好的可靠性；能够抵御女巫攻击，具有良好的安全性；数据存储成本及通讯成本低。
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公开(公告)号：CN115310120A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210780488.9
申请日：2022-07-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于双陷门同态加密的鲁棒性联邦学习聚合方法，属于隐私计算中的联邦学习技术领域。所述方法包括：建立包含多个本地联邦参与方、一个模型聚合方以及一个模型请求方的联邦学习系统；建立分布式双陷门同态加密系统；各个联邦参与方接收初始全局模型，随后用自己的本地数据集训练接收到的初始全局模型，从而得到各自的本地模型，而后用分布式双陷门同态加密系统加密各自的本地模型参数；模型聚合方计算加密后的本地模型参数两两之间的欧式距离，据此执行基于最大团算法的过滤规则，筛选出遭到攻击的联邦参与方。所述聚合方法既能在理论上保护模型隐私安全又能在实验中抵御数据中毒攻击，兼顾安全性和可用性。
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公开(公告)号：CN115051784A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210585029.5
申请日：2022-05-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及网络安全领域，特别涉及一种基于Deep Q‑Learning的公钥密码算法的侧信道分析方法。首先，获取能量迹上签名算法的运行部分，确定签名的起始位置的横坐标beginx_index和签名的终止位置横坐标endx_index，并根据确定的签名的起始位置的横坐标beginx_index和签名的终止位置横坐标endx_index获取签名算法的能量迹；然后获取切分后的能量迹段和对应的标签，最后还原成二进制下的比特序列，恢复成密钥，然后验证是否是正确密钥，若是正确密钥则返回密钥，步骤结束，若不是正确密钥则返回失败，步骤结束。
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