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- [发明专利]一种基于多方安全计算的可验证梯度安全聚合方法及系统-CN202210816899.9有效
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王高丽;张雨琦
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华东师范大学
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2022-07-12
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2023-07-25
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H04L9/40
- 本发明公开了一种基于多方安全计算的可验证梯度安全聚合方法，包括用户在梯度上传过程中通过双层掩码方案来保护梯度的机密性，结合Shamir门限方案和Diffe‑Hellman密钥协商算法后，服务器通过聚合公式得到聚合结果，其中包括梯度聚合结果和消息验证码聚合结果；在验证阶段，通过Paillier同态加密算法实现了具有加同态性质的验证码,服务器可以通过秘密共享方案重构出所有在线用户的验证码并相乘得MACs，用户本地同样可以对服务器最终的聚合结果进行Paillier同态加密得到MACs’，其结果与服务器计算的乘积进行对比，以确保聚合结果未被篡改。本发明可以保证联邦学习聚合过程中用户梯度的机密性，确保聚合结果的正确性与完整性，在降低通信与计算开销的同时，提高了模型的准确率。
- 一种基于多方安全计算验证梯度聚合方法系统
- [发明专利]一种基于MILP的Tweakable GOST2差分路线搜索方法-CN202110122266.3有效
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王高丽;刘晟源
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华东师范大学
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2021-01-28
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2022-12-06
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H04L9/06
- 本发明公开了一种针对TweakableGOST2算法自动化搜索差分路径的方法。本发明提供了两种添加Tweak的方法，并提出针对TweakableGOST2算法搜索差分路径的方法。在字节层面，通过分析TweakableGOST2算法之间的传播特性，使用MILP模型去建立TweakableGOST2算法各组件的具体模型，进行求解，若有则得到TweakableGOST2算法最小活跃S盒的具体数量和活跃S盒所在位置。然后根据TweakableGOST2算法的S盒求出TweakableGOST2算法的差分分布表和差分模式P，使用SAGEMATH不等式生成器可以得到TweakableGOST2的P凸包的H‑表示，由此得到不等式组，然后使用贪心法削减不等式的数量，得到最终的不等式组；在比特层面，利用MILP模型对TweakableGOST2算法进行建模，利用求解得到的S盒信息，得到高概率的差分路线。本发明可以较快地找出TweakableGOST2算法活跃S盒及其差分特征。
- 一种基于milptweakablegost2路线搜索方法
- [发明专利]一种基于联邦学习的交通流量预测方法-CN202210701909.4在审
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王高丽;唐慧敏
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华东师范大学
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2022-06-21
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2022-08-09
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G06Q10/04
- 本发明公开了一种基于联邦学习的交通流量预测方法，其特点是采用差分隐私技术对梯度信息加噪的方法，在客户端‑服务器架构的基础上构建基于长短期记忆网络LSTM的流量预测模型，具体包括：系统初始化、客户端对本地数据处理、局部计算、参数聚合和模型更新等步骤。本发明与现有技术相比具有通过将新兴的联邦学习系统与LSTM深度学习网络结合，打破了“数据孤岛”，通过一个不需要原始数据交换的局部训练模型，提供了可靠的数据隐私保护，在敌手已知大部分数据数据信息的情况下，针对单个用户进行数据保护，在数据集上关注了不同时间段流量值对预测结果的影响，实验结果表明，该算法能够达到理想的预测精准度。
- 一种基于联邦学习交通流量预测方法
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