专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于生成对抗网络的侧信道防护方法-CN202110732997.X有效
  • 胡红钢;谷睿哲 - 中国科学技术大学
  • 2021-06-30 - 2022-10-28 - G06F21/55
  • 本发明公开了一种基于生成对抗网络的侧信道防护方法,包括:利用原始的侧信道轨迹数据集训练得到生成对抗网络,并利用得到的生成对抗网络针对给定的原始侧信道轨迹数据生成多个侧信道轨迹数据,并从中找出与所述给定的原始侧信道轨迹数据差异最小的侧信道轨迹数据,作为生成轨迹数据;根据生成轨迹数据的分布,在指定采样点位置上插入噪声,将插入噪声后的生成轨迹数据作为真实数据输入至深度学习分类器。上述方法:1)能够抵抗现有的一些侧信道预处理技术;2)能够保护密码设备免受基于深度学习的侧信道攻击。3)根据GAN生成的轨迹数据可以定位片上噪声的插入位置,避免了盲目地插入噪声。
  • 基于生成对抗网络信道防护方法
  • [发明专利]使用SpecAugment技术的基于深度学习的侧信道攻击方法及系统-CN202210605557.2在审
  • 胡红钢;罗志敏 - 中国科学技术大学
  • 2022-05-31 - 2022-09-09 - H04L9/00
  • 本发明涉及一种使用SpecAugment技术的基于深度学习的侧信道攻击方法及系统,其方法包括:S1:获取侧信道的攻击轨迹的训练集和测试集,将攻击轨迹转换成频谱图;S2:对频谱图上增加时间掩码或频率掩码,得到增强频谱图;S3:利用泄露模型为训练集中每条攻击轨迹生成一个中间值,作为该攻击轨迹的真实标签,将训练集中增强频谱图及其标签输入网络进行训练,输出攻击轨迹的预测标签;S4:将测试集中增强频谱图输入训练好的网络,得到攻击轨迹的预测标签,即中间值,根据中间值获取对应候选密钥,计算各个候选密钥得分,得分的最高即为正确密钥。本发明提供的方法通过构建增强频谱图以增强泄露信息,提高基于深度学习的侧信道攻击网络鲁棒性,提升其攻击性能。
  • 使用specaugment技术基于深度学习信道攻击方法系统
  • [发明专利]一种基于非交互零知识证明与智能合约的认证方法及系统-CN202210568215.8在审
  • 胡红钢;周旺 - 中国科学技术大学
  • 2022-05-24 - 2022-08-23 - H04L9/32
  • 本发明涉及一种基于非交互零知识证明与智能合约的认证方法及系统,其方法包括:S1:用户将加密信息M发给身份提供商,身份提供商对M进行解密以确认用户的身份;构建特定函数并生成特定函数的解ans,生成证明密钥provingKey和验证密钥verifyingKey;身份提供商将特定函数、ans和provingKey发给用户,并利用verifyingKey创建验证合约并部署到区块链;S2:用户接收特定函数、ans和provingKey,使用ans生成证据witness,使用witness以及provingKey计算得到证明proof,并将proof发给服务提供商申请认证;服务提供商获取用户在区块链上的验证合约,利用proof对验证合约进行验证,根据认证判定策略判断用户是否认证成功。本发明提供的方法既保证敏感数据的隐私性,又减少了在区块链上计算的开销。
  • 一种基于交互知识证明智能合约认证方法系统
  • [发明专利]一种SM4算法中S盒的实现方法及装置-CN201810203978.6有效
  • 胡红钢;陈颖 - 中国科学技术大学
  • 2018-03-13 - 2022-07-15 - H04L9/06
  • 本发明提供了一种SM4算法中S盒的实现方法,对S盒在有限域GF(28)中的输入元素进行第一次仿射变换和同构变换,得到在复合域中的元素;将所述元素在复合域上的求乘法逆运算分解成GF(24)上的求逆运算和乘法运算,在多项式环基上进行GF(24)上的求逆运算,并在冗余表示基上进行GF(24)上的乘法运算,得到复合域上的逆元;对复合域上的逆元进行逆同构变换和第二次仿射变换,得到S盒的输出结果。将S盒的计算转换到对应高效的基上来进行,使得S盒结构更为紧凑和高效,进一步降低了SM4算法中S盒的电路面积和时延。
  • 一种sm4算法实现方法装置
  • [发明专利]侧信道分析中的能量轨迹提取方法及系统-CN201910462530.0有效
  • 胡红钢;戴立 - 中国科学技术大学
  • 2019-05-30 - 2022-04-19 - H04L9/00
  • 本发明提供了一种侧信道分析中的能量轨迹提取方法及系统,该方法包括:获取初始能量轨迹,调用滑动窗口,以预设的步进步长从初始能量轨迹的起点向终点滑动,依次将初始能量轨迹分割成多个子能量轨迹,在每次滑动时,计算当前滑动窗口内的子能量轨迹的第一特征向量,获取第一特征向量与预设的样本特征向量的第一特征距离,在判断第一特征距离小于预设的距离阈值时,记录该子能量轨迹的起始坐标和轨迹长度,从初始能量轨迹中截取与记录的起始坐标和轨迹长度对应的能量轨迹,并将截取的能量轨迹确定为目标能量轨迹。应用本发明提供的方法,无需找寻触发引脚或设定相应的触发信号,即可实现对待分析设备在运行密码算法时所产生的能量轨迹的提取。
  • 信道分析中的能量轨迹提取方法系统
  • [发明专利]基于SPN结构的针对持续性故障攻击的检测纠错方法-CN202111204911.2在审
  • 胡红钢;程驭坤 - 中国科学技术大学
  • 2021-10-15 - 2022-01-04 - G06F21/55
  • 本发明涉及一种基于SPN结构的针对持续性故障攻击的快速检测和纠错方法及系统,其方法包括:步骤S1:使用分组密码算法计算过程中所使用的字节替换操作对S盒内部元素进行快速检测,若检测到S盒内部存在错误元素后,停止运行分组密码算法并转至步骤S2,若否,则转至步骤S3;步骤S2:基于S盒结构中每个元素与其相邻元素之间的关系构建冗余表,每个元素通过冗余表与其相邻元素进行计算,可得到四个恢复候选值,根据多数投票方法即将错误S盒元素值恢复为正确恢复候选值;步骤S3:重启分组密码算法。本发明公开的方法可有效抵御持续性故障攻击,保证密码算法输出结果的正确性,有效减少了算法的时间与空间开销。
  • 基于spn结构针对持续性故障攻击检测纠错方法
  • [发明专利]RFID认证方法及装置-CN201910462152.6有效
  • 胡红钢;张霄涵 - 中国科学技术大学
  • 2019-05-30 - 2021-12-10 - H04L9/32
  • 本发明涉及一种RFID认证方法及装置,该方法包括:当监听到区块格中存在阅读器广播的认证请求交易时,判断认证请求交易的格式是否正确,即其签名信息是否正确,是否为该阅读器的最新交易,若认证请求交易的格式正确,则在判断为要求服务器自身应答,并在判断数据库中存在与认证请求交易对应的标签身份信息和秘密值时,判断该阅读器是否请求过相同的标签身份信息和秘密值,若否,生成与认证请求信息对应的认证应答信息,并生成认证应答交易广播至阅读器和其他服务器,更新数据库中的秘密值。应用本发明提供的方法,服务器只对与自身序号相同的认证请求交易进行应答,而不是对所有的认证请求交易都进行应答,从而提高RFID认证的效率。
  • rfid认证方法装置
  • [发明专利]一种基于区块链的密钥生成方法、装置及介质-CN201810443039.9有效
  • 吕晟珉;胡红钢;吴轶群 - 杭州智块网络科技有限公司
  • 2018-05-10 - 2021-02-26 - H04L9/32
  • 本发明公开了一种基于区块链的密钥生成方法、装置及介质,该方法的步骤包括:选取包含有预设的区块链节点的节点组,并控制节点组中的每一个区块链节点均产生各自的初始秘密;控制各区块链节点分别将自身的初始秘密作为运算因子以根据Shamir密钥分享算法生成秘密片段,并分享至包括自身在内的,节点组中的所有区块链节点;控制各区块链节点分别将被分享的秘密片段进行累加运算,以生成组秘密;在节点组中获取预设门限值数量的目标区块链节点,并通过Lagrange插值算法生成节点组的共识密钥。本方法保证了区块链机制下生成的节点组密钥的安全性及可靠性。此外,本发明还提供一种基于区块链的密钥生成装置及介质,有益效果同上所述。
  • 一种基于区块密钥生成方法装置介质
  • [发明专利]基于Sinc卷积降噪自编码器的能量迹预处理方法-CN202010851710.0在审
  • 陈平;胡红钢 - 中国科学技术大学
  • 2020-08-21 - 2020-11-24 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于Sinc卷积降噪自编码器的能量迹预处理方法,包括:使用Sinc函数设计Sinc滤波器,并将Sinc滤波器作为卷积层的过滤器,获得Sinc卷积层;基于Sinc卷积层,构造Sinc卷积降噪自编码器;利用含噪能量迹和干净能量迹样本对构成的数据集训练所述Sinc卷积降噪自编码器;将待处理的能量迹输入至训练后的Sinc卷积降噪自编码器中,得到预处理后的能量迹。使用该方法对能量迹进行预处理,能量迹和密钥操作中间值的信噪比得到了大于4倍的提升、相关性也得到了进一步的提升,提升了侧信道攻击的效率,减少了侧信道攻击成功需要的能量迹的条数。
  • 基于sinc卷积编码器能量预处理方法

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