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公开(公告)号：CN116861390B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202310997855.5
申请日：2023-08-09
申请人： 之江实验室
摘要： 本发明公开了一种基于聚合签名的跨区块链批量交易认证方法，该方法通过网关对业务信息所在的区块集合的签名进行聚合，并通过中继链对聚合签名进行验证从而实现了中继链机制下异构跨链系统中批量交易认证技术，从而使得中继链在跨链过程中不需要逐笔验证跨链数据同步交易的合法性，不需要保存和传输大量交易信息，仅仅传输固定长度的验证字段，以用于接收链确认区块集合中所有签名的合法性，实现了批量的数据同步，减少了跨链系统的信息传输和计算压力，提高了跨链系统的吞吐量与验证速率。本发明还公开一种基于聚合签名的跨区块链批量交易认证装置。
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公开(公告)号：CN116861390A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310997855.5
申请日：2023-08-09
申请人： 之江实验室
摘要： 本发明公开了一种基于聚合签名的跨区块链批量交易认证方法，该方法通过网关对业务信息所在的区块集合的签名进行聚合，并通过中继链对聚合签名进行验证从而实现了中继链机制下异构跨链系统中批量交易认证技术，从而使得中继链在跨链过程中不需要逐笔验证跨链数据同步交易的合法性，不需要保存和传输大量交易信息，仅仅传输固定长度的验证字段，以用于接收链确认区块集合中所有签名的合法性，实现了批量的数据同步，减少了跨链系统的信息传输和计算压力，提高了跨链系统的吞吐量与验证速率。本发明还公开一种基于聚合签名的跨区块链批量交易认证装置。
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公开(公告)号：CN115186831B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211099367.4
申请日：2022-09-09
申请人： 之江实验室
摘要： 本发明公开了一种高效隐私保护的深度学习方法，包含在加法秘密共享的情况下比较数值大小、和快速隐私保护的深度学习两个部分；所述的在加法秘密共享的情况下比较数值大小包含在加法秘密共享的情况下计算秘密数值的正负性和在加法秘密共享的情况下比较两个被共享的数的大小两个步骤；相较于现在正在使用的安全多方计算和全同态加密实现隐私、安全的深度学习预测方法，本发明没有使用非对称公钥加密体系，整个计算过程在实数域上完成，有极大的效率优势。同时保护了模型提供方的模型的安全性和数据拥有者输入数据的安全性。
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公开(公告)号：CN115186831A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202211099367.4
申请日：2022-09-09
申请人： 之江实验室
摘要： 本发明公开了一种高效隐私保护的深度学习方法，包含在加法秘密共享的情况下比较数值大小、和快速隐私保护的深度学习两个部分；所述的在加法秘密共享的情况下比较数值大小包含在加法秘密共享的情况下计算秘密数值的正负性和在加法秘密共享的情况下比较两个被共享的数的大小两个步骤；相较于现在正在使用的安全多方计算和全同态加密实现隐私、安全的深度学习预测方法，本发明没有使用非对称公钥加密体系，整个计算过程在实数域上完成，有极大的效率优势。同时保护了模型提供方的模型的安全性和数据拥有者输入数据的安全性。
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