一种基于单向两方密钥协商和工作量证明的资源认证方法

    公开(公告)号:CN117294434A

    公开(公告)日:2023-12-26

    申请号:CN202311389082.9

    申请日:2023-10-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于单向两方密钥协商和工作量证明的资源认证方法,包括:系统设置、派生共享对称密钥、群组用户共识、生成两方会话密钥、验证群外用户算力。本发明针对算力弱的群外用户冒充算力强的群外用户加入群组的问题,提出了一种基于one‑pass HMQV两方密钥协商和工作量证明的资源认证方法,即通过强制执行资源认证,群组用户对希望加入群组的群外用户进行算力评估,防止接纳算力弱或没有算力的群外用户,确保群组通信系统的性能和安全性。

    一种车联网适用的隐私保护的分布式异步联邦学习方法

    公开(公告)号:CN116401698A

    公开(公告)日:2023-07-07

    申请号:CN202310081846.1

    申请日:2023-02-08

    Abstract: 本发明公开了一种车联网适用的隐私保护的分布式异步联邦学习方法,该方法包括:全局设置,注册,群组建立,训练与聚合阶段。本发明针对车联网场景下联邦学习中隐私安全、低模型质量和异步性的不足,提出了一种车联网适用的隐私保护的分布式异步联邦学习方法,不仅允许客户机在无需中心服务器的情况下异步交换自己的模型更新,而且能够有效检测客户机接收到的模型更新是否为低质量的模型更新。此外,本发明允许客户机之间建立安全通道以增强数据隐私性,并且支持低延迟的客户机批量加入或离开。本发明还结合了本地差分隐私的技术以增强对隐私数据的保护。本发明满足安全性强、模型精度高等特点。

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