一种支持动态更新的可验证加密图像检索方法

    公开(公告)号:CN113569280B

    公开(公告)日:2024-09-27

    申请号:CN202110820009.7

    申请日:2021-07-20

    摘要: 本发明公开的一种支持动态更新的可验证加密图像检索方法,图像拥有者初始化系统生成密钥并将其分发给查询用户;数据拥有者加密图像集、构建加密索引、生成变色龙哈希验证树,将加密的图像集、加密索引和变色龙哈希验证树存储至云服务器;查询用户生成查询请求并提交给云服务器;云服务器收到查询请求时,基于加密索引与查询请求找出相关度值最大的前k个图像数据密文并生成相应的证据,将密文图像检索结果与相应的证据一起返回至查询用户;使用基于变色龙哈希验证树在动态环境下验证检索结果的正确性,若验证成功,查询用户解密出明文图像;图像拥有者将需要更新的信息发送到云服务器从而实现图像集的动态更新。

    一种高效的加密轨迹空间关键字查询方法

    公开(公告)号:CN118157920A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410203972.4

    申请日:2024-02-23

    IPC分类号: H04L9/40 H04L9/08 H04L69/04

    摘要: 本发明实施例提供了一种高效的加密轨迹空间关键字查询方法。该方法包括密钥生成中心将生成的密钥分发给数据所有机构和查询机构;数据所有机构通过Douglas‑Peucker压缩算法对原始轨迹数据进行压缩处理,得到压缩后的轨迹数据;数据所有机构构建统一的空间‑文本索引结构,生成随机矩阵乘法技术密钥,用随机矩阵乘法技术密钥加密压缩后的轨迹数据,得到索引密文和轨迹密文并上传至云服务器;查询机构为查询请求构建统一的空间‑文本查询矩阵,并将通过授权密钥加密得到的查询陷门发送给云服务器;云服务器通过过滤‑验证的机制查找所有在查询范围内且包含所有查询关键字的轨迹,并将查找到的轨迹作为查询结果返回给查询机构。本发明实现了高效的轨迹查询。

    一种高效的加密轨迹相似性查询方法

    公开(公告)号:CN118138290A

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN202410204099.0

    申请日:2024-02-23

    摘要: 本发明实施例提供了一种高效的加密轨迹相似性查询方法。该方法包括初始化检索系统,数据所有机构生成同态公‑私密钥对;数据所有机构根据XZ*索引及双射函数对获取的轨迹数据进行编码,得到轨迹编码;数据所有机构通过同态公‑私密钥对中的公钥对轨迹数据和轨迹编码进行加密,得到轨迹密文和轨迹编码密文;查询机构根据轨迹密文和轨迹编码密文生成查询令牌,并将查询令牌发送给第一云服务器C1;第一云服务器C1和第二云服务器C2合作检索并返回混淆后的查询结果到查询机构;数据所有机构对混淆后的查询结果进行去混淆操作,得到目标轨迹相似性的值。本发明解决了现有的轨迹相似性查询方案计算开销大的问题,避免了轨迹数据泄露,提高了数据安全性。

    一种数据交易中隐私保护的数据扰动和真实性验证方法

    公开(公告)号:CN118037292A

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202410145494.6

    申请日:2024-02-01

    IPC分类号: G06Q20/38 G06Q20/40 G06F21/62

    摘要: 本发明公开了一种数据交易中隐私保护的数据扰动和真实性验证方法,包括:TS用DG与DC协商的扰动参数用差分隐私方式产生带验证位的多个盲化扰动噪声;DG通过隐私信息检索方式获取随机且未知的盲化扰动噪声及验证位;DG基于盲化扰动噪声向DC提供加密扰动数据;在声称当前为一手交易时,TS用同态加密方式构建公式验证DG产生的扰动数据的扰动真实性以确定交易是否继续;以及TS构建公式验证声称为DG的主体的交易数据来源真实性以确定交易是否继续;在声称当前为二手交易时,TS构建公式验证交易数据的来源真实性以确定交易是否继续;验证通过后TS验证交易数据的扰动真实性以确定交易是否继续。本发明能在保护交易隐私时有效验证数据来源和扰动的真实性。

    异步机制的隐私保护联邦学习方法、装置、介质及系统

    公开(公告)号:CN115062320B

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202210449740.8

    申请日:2022-04-26

    摘要: 本发明是针对现有异步联邦学习技术中通信开销过大、公平性与准确性相矛盾、本地模型梯度收集和全局模型梯度聚合更新过程中的梯度隐私泄露的问题,提出的一种支持异步机制的隐私保护联邦学习方法。该方法在设定时长内接收所有最新的和陈旧的第一模型密文,对这些模型按照落后第二模型轮次的程度赋予不同权重并加权聚合,避免了由于网络延迟或掉线导致等待时间增加的问题。同时需要先将模型使用掩码加密后再上传,不仅保护了客户端的隐私,还减小了传统隐私保护联邦学习方案中由于同态加密技术带来的巨大计算量和通信开销。

    联邦学习方法、系统、装置以及存储介质

    公开(公告)号:CN117436515B

    公开(公告)日:2024-03-12

    申请号:CN202311667177.2

    申请日:2023-12-07

    IPC分类号: G06N3/098 H04L67/10 H04L67/00

    摘要: 本申请公开了联邦学习方法、系统、装置以及存储介质,涉及信息安全技术领域,本申请包括,客户端,与客户端通信连接的服务器端;客户端下载服务器端的全局模型,多个客户端使用本地数据集对待训练的本地模型进行本地训练,并将训练后的模型梯度发送至服务器端,服务器端对掉线或延迟的客户端的上轮次模型梯度判别方向,对比客户端的本轮次平均梯度进行修正,依据客户端发至的更新的本地模型梯度计算对应聚合权重值,并下发至客户端用于更新、加权聚合,下发下一轮的全局模型参数至各个客户端进行客户端本地模型的更新。本申请基于交替方向乘子法来优化损失函数,并使用对偶变量来解决数据异质性的问题。

    一种图像查找方法、区块链、云服务器及图像查找装置

    公开(公告)号:CN113094747B

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202110409104.8

    申请日:2021-04-16

    IPC分类号: G06F21/62 G06F21/60 G06F21/64

    摘要: 本发明涉及金融科技(Fintech)领域,公开一种图像查找方法、区块链、云服务器及图像查找装置,区块链接收查询方发送的图像查询请求,图像查询请求包括加密查询向量;区块链从链上存储的加密索引中,查找与加密查询向量匹配的目标加密索引向量;每个加密索引包括加密索引向量和哈希值;区块链发送索引信息至云服务器并接收云服务器发送的目标密文图像;区块链校验目标密文图像对应的第一哈希值与目标加密索引向量对应的第二哈希值是否一致,并将校验结果上链。凭借区块链去中心化的优势可对链上存储的全部加密索引进行查找,可克服背景技术中云服务器对密文图像检索不完备的弊端;基于区块链对目标密文图像的校验,可克服云服务器篡改密文图像的问题。

    基于共识提取和多样性传播的隐私保护联邦学习方法

    公开(公告)号:CN117494793A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311422696.2

    申请日:2023-10-30

    摘要: 本发明公开了基于共识提取和多样性传播的隐私保护联邦学习方法,具体过程为:首先客户端将从服务器获取到的全局共识模型进行解密并替换为局部共识表征分支的模型参数,其次客户端冻结局部共识表征分支并进行局部特有分支的优化,将特有属性从模型聚合中剥离出来,然后客户端冻结局部特有分支对共有属性进行优化,得到局部共识表征分支的模型参数以更新本地模型,之后客户端将更新后的局部共识表征分支的模型参数进行加密并上传至服务器,最后服务器对客户端上传的模型参数进行加权平均以更新全局共识模型。本发明方法解决了现有联邦学习方法中存在属性倾斜及隐私泄露的问题。

    一种横向联邦学习系统防御方法
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116523078A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310223506.8

    申请日:2023-03-09

    发明人: 苗银宾 雷宇和

    IPC分类号: G06N20/20 G06N3/082

    摘要: 本发明公开了一种横向联邦学习系统防御方法,包括以下步骤:步骤1,输入:梯度集{gi(t)}n i=1,梯度模的下界L,上界R,统计抽样比例β,抽样维度数a,输出:聚合梯度gˉ(t),初始化:计算每个梯度gi(t)的模{∥gi(t)∥}n i=1;步骤2,基于梯度模的过滤:计算梯度模的中值M=median{∥gi(t)∥2}n i=1,将满足L≤∥g(t)i∥2M≤R的梯度加入到集合S1中。本发明提供一种横向联邦学习系统防御方法,通过计算梯度之间的符号统计信息、余弦分数以及异常分数作为Mean‑Shift聚类特征,然后利用Mean‑Shift聚类算法不需要指定聚类个数的特点进行聚类,从中选择具有最多元素的簇作为最终可信集合,有效防御非定向模型投毒攻击,提高联邦学习系统的防御有效性。