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公开(公告)号：CN115632770A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211252156.X
申请日：2022-10-13
申请人： 浙江工商大学 , 浙江鹏信信息科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于不经意传输的医疗物联网隐私保护数据共享方法。可信机构选择椭圆曲线以及规定相应参数并公开，所有参与方生成公私钥对并向可信机构注册。数据拥有者通过异或和椭圆曲线中点乘来获取加密密钥，并使用加密密钥对所有数据进行加密，将加密后数据发送给云服务器，再通过shamir门限秘密分享将加密密钥分成m个分享，将这m个分享和分发给每一个边缘服务器。数据使用者发起不经意传输，由此获得k个分享，通过拉格朗日插值法实现恢复加密数据。本发明使用的椭圆曲线加密方案、哈希和异或操作，在共享过程中的效率得到极大地提高。另外，不经意传输协议实现双向隐私保护，提供较高的安全性。
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公开(公告)号：CN111245610B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202010057521.6
申请日：2020-01-19
申请人： 浙江工商大学 , 浙江鹏信信息科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了基于NTRU同态加密的数据隐私保护深度学习方法。本发明采用一种NTRU同态加密的方法来加密深度学习中感知器学习过程中的训练数据、测试数据、标签值以及权重向量，并在这些数据加密的情况下来训练预测模型，确保用户数据的隐私性和安全性。这种同态加密技术相比于一般同态加密技术因其所用多项式次数较低而具有较好的实用性，基于这种隐私保护下的感知器学习可以推广到多层的神经网络，实现深度学习过程中的数据隐私保护。
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公开(公告)号：CN117725416A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311772627.4
申请日：2023-12-21
申请人： 浙江工商大学 , 浙大城市学院 , 浙江鹏信信息科技股份有限公司
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/25 , G06F21/62 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
摘要： 本发明公开了一种面向跨设备场景的数据隐私保护联邦生成对抗网络训练方法及系统，该系统可以生成高质量的合成数据，用于解决数据短缺的问题。本发明采用差分隐私技术来确保用户数据在训练过程中的隐私性和安全性。此外，本发明提供一种知识转移方案，该方案通过用户的知识来选择潜在的高质量数据，以提高合成数据的效用。本发明实现了在跨设备场景中高效、安全的生成模型训练，并限制资源受限设备的权限，防止其泄漏或滥用生成器。
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公开(公告)号：CN115225357B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202210816690.2
申请日：2022-07-12
申请人： 浙江工商大学
摘要： 本发明涉及一种可验证的隐私保护多子集数据聚合方法，通过控制中心接收到的的同态加密私钥对雾节点得到的聚合结果进行解密，并通过霍纳参数获得每一子集的聚合结果以及每一子集的人数，解决了传统的隐私保护数据聚合方法中控制中心无法获得不同健康数据范围的聚合结果以及每一健康数据范围内的人数的问题；同时，任何实体都能在不知道控制中心的聚合结果的情况下，对该结果进行验证，从而在保护隐私的前提下，解决了任意实体对聚合结果不信任的问题并且控制中心得到的聚合结果可通过公开的信息进行验证。
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公开(公告)号：CN111245610A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010057521.6
申请日：2020-01-19
申请人： 浙江工商大学 , 浙江鹏信信息科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了基于NTRU同态加密的数据隐私保护深度学习方法。本发明采用一种NTRU同态加密的方法来加密深度学习中感知器学习过程中的训练数据、测试数据、标签值以及权重向量，并在这些数据加密的情况下来训练预测模型，确保用户数据的隐私性和安全性。这种同态加密技术相比于一般同态加密技术因其所用多项式次数较低而具有较好的实用性，基于这种隐私保护下的感知器学习可以推广到多层的神经网络，实现深度学习过程中的数据隐私保护。
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公开(公告)号：CN114900318B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210624726.7
申请日：2022-06-02
申请人： 浙江工商大学 , 浙江鹏信信息科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于密钥协商协议以及可验证的一轮通信可搜索加密方法。本发明采用密钥协商协议来对密钥传输进行改进。基于密钥协商协议下的可搜索方案可以抵抗模拟攻击，已知密钥攻击。使得在数据使用者和数据拥有者之间进行密钥传输时的安全性得到进一步提高。另外，本发明通过消息认证码对搜索结果进行验证，提供了可验证的功能。最后，本发明只需要进行一轮通信就可以获得目标文档，相比于之前的可搜索加密方案，本发明的安全性，结果的正确性以及搜索效率都得到了极大的提高。
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公开(公告)号：CN115225357A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210816690.2
申请日：2022-07-12
申请人： 浙江工商大学
摘要： 本发明涉及一种可验证的隐私保护多子集数据聚合方法，通过控制中心接收到的的同态加密私钥对雾节点得到的聚合结果进行解密，并通过霍纳参数获得每一子集的聚合结果以及每一子集的人数，解决了传统的隐私保护数据聚合方法中控制中心无法获得不同健康数据范围的聚合结果以及每一健康数据范围内的人数的问题；同时，任何实体都能在不知道控制中心的聚合结果的情况下，对该结果进行验证，从而在保护隐私的前提下，解决了任意实体对聚合结果不信任的问题并且控制中心得到的聚合结果可通过公开的信息进行验证。
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公开(公告)号：CN111835500A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010651041.2
申请日：2020-07-08
申请人： 浙江工商大学
摘要： 本发明涉及了一种基于同态加密与区块链的可搜索加密数据安全共享方法，保护区块链上敏感数据安全的同时实现了对数据密文的可搜索与同态运算。本发明中数据拥有者用自己的密钥将生成的敏感数据及根据数据提取的关键词加密，之后将加密后的交易信息发送至云服务器。云服务器对数据拥有者的身份进行验证，若验证成功，则将上传的密文数据存储在本地服务器上，并将数据存储的索引、关键词密文及相关证据上传至联盟链中，联盟链节点对上传的交易信息进行一致性验证，若验证成功，则记录该交易信息。本发明通过结合同态加密、区块链技术和可搜索加密技术，为具有敏感数据的业务在基于区块链的应用场景提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN111835500B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202010651041.2
申请日：2020-07-08
申请人： 浙江工商大学
摘要： 本发明涉及了一种基于同态加密与区块链的可搜索加密数据安全共享方法，保护区块链上敏感数据安全的同时实现了对数据密文的可搜索与同态运算。本发明中数据拥有者用自己的密钥将生成的敏感数据及根据数据提取的关键词加密，之后将加密后的交易信息发送至云服务器。云服务器对数据拥有者的身份进行验证，若验证成功，则将上传的密文数据存储在本地服务器上，并将数据存储的索引、关键词密文及相关证据上传至联盟链中，联盟链节点对上传的交易信息进行一致性验证，若验证成功，则记录该交易信息。本发明通过结合同态加密、区块链技术和可搜索加密技术，为具有敏感数据的业务在基于区块链的应用场景提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN114386094A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111610677.3
申请日：2021-12-27
申请人： 浙江工商大学 , 浙江鹏信信息科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种隐私保护细粒度数据聚合方法及系统。本发明包括精准的加性多子集数据聚合和近似的非加性多子集数据聚合。所述精准的加性多子集数据聚合，包括初始化阶段、用户报告产生阶段、隐私保护用户报告聚合阶段和控制中心解密阶段；所述近似的非加性多子集数据聚合，包括针对所有用户的非加性数据聚合和针对多子集的非加性数据聚合；本发明支持精准的加性多子集数据聚合（如精准的均值、方差和单向方差分析聚合）和近似的非加性多子集数据聚合（如近似的最小聚合和最大聚合），从而满足智能服务的多样性需求。
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