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[发明专利]基于安全多方计算的安全推理方法-CN202310372667.3在审
发明人： 苗银宾;林杰;杨丽;李兴华 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于安全多方计算的安全推理方法，步骤包括：步骤1，离线阶段，确定参与模型推理的参与方；服务提供商将推理的模型秘密分享给各参与方；步骤2，在线阶段线性层，各个计算方本地计算，并将计算结果发送并重构；通过一个预先决定好的集合给其他参与方，最后各参与方能够计算；步骤3，对线性层进行检查，各参与方执行检查协议；步骤4，在线阶段非线性层，使用多混淆方和多评估方的混淆电路计算非线性层函数；步骤5，重复步骤3和步骤4，完成所有的线性层和非线性层的计算，参与方根据协议将计算结果发送给指定的客户端重构计算结果。本发明的方法，在不损害准确率的前提下保证各参与方参与者的数据隐私。
基于安全多方计算推理方法

[发明专利]一种隐私保护方法以及相关装置-CN202210571270.2有效
发明人：李兴华;厉红阳;程庆丰;王运帷;陈婷;郭晶晶;姜奇;张俊伟;苗银宾;马建峰 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提供一种隐私保护方法以及相关装置，本申请的隐私保护方法包括：利用第一服务器接收第一加密信息；基于聚合规则列表对第一加密信息进行聚合，得到每一聚合规则对应的第二加密信息；将所述第二加密信息发送至第二服务器和电力服务端，以使得所述第二服务器和所述电力服务端对所述第二加密信息进行解密。该验证过程均是在加密的密文上实现的，有效的保护了用户的隐私。
一种隐私保护方法以及相关装置

[发明专利]面向异质场景的隐私保护个性化联邦学习方法和装置-CN202310386214.6在审
发明人：冷涛;于越明;苗银宾;崔艳鹏;胡建伟;赵懋骏 -专利权人：四川警察学院;成都西电网络安全研究院
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向异质场景的高效个性化隐私保护联邦学习方法，具体实现步骤包括：1、系统初始化与密钥分发；2、全局模型分发；3、客户端基础层与个性化层更新；4、加密上传本地更新；5、全局模型加权聚合；6、全局模型更新；本发明基于“base+personalization layers”模型来克服数据异质性场景的限制，缓解了由于数据异质性造成的全局模型精度低下以及全局模型泛化性差的问题。本发明设计一种基于CKKS的全同态加密的隐私安全框架，实现了联邦学习过程对客户端隐私的保护，同时，在大规模向量和模型参数下能够大大的降低计算与通信开销，提升加密效率。
面向场景隐私保护个性化联邦学习方法装置

[发明专利]一种横向联邦学习系统防御方法-CN202310223506.8在审
发明人： 苗银宾;雷宇和 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
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。
一种横向联邦学习系统防御方法

[发明专利]一种前向安全的时空数据检索方法、系统、设备及介质-CN202310634815.4在审
发明人：马建峰;王一冰;李致君;苗银宾;李佳忆;许超 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：一种前向安全的时空数据检索方法、系统、设备及介质，方法包括：索引构建，数据加密，索引加密，范围查询；系统、设备及介质：用于实现一种前向安全的时空数据检索方法；本发明通过R树对空间数据进行组织，并利用非对称标量积保持加密方案作为加密工具，能够降低存储成本和检索算法实现的复杂度，在保证前向安全的前提下，提高了数据检索的速度。
一种安全时空数据检索方法系统设备介质

[发明专利]基于多密钥同态加密的密文检索方法-CN202310309431.5在审
发明人： 苗银宾;王一冰;杨丽;许超;张伟;李兴华 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H04L9/08 文献下载
摘要：本发明公开了基于多密钥同态加密的密文检索方法，能够对不同密钥加密下的密文执行检索。数据拥有者以及数据使用者分别使用同态加密技术对数据和查询值进行加密，并上传密文至服务器。服务器将根据参与方(包括数据拥有者以及数据使用者)的总数k对密文进行扩展，得到包含k+1个元素的多密钥形式密文，扩展后的密文即使在不同密钥加密下，也能够执行同态运算，并支持分布式解密，解密过程由所有参与方共同执行。据此本发明得以实现密文检索功能。同时，本发明还应用压缩编码技术对检索功能进行了优化，使用布隆过滤器集合一次性返回所有检索结果，无需重复执行检索算法，减少了计算和存储开销，大大提高了检索性能。
基于密钥同态加密检索方法

[发明专利]一种分布式数据存储系统中数据加解密方法以及相关装置-CN202310259815.0在审
发明人：王文康;王祥宇;马鑫迪;马建峰;沈玉龙;苗银宾;张俊伟;卢笛;习宁 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本申请提供一种分布式数据存储系统中数据加解密方法以及相关装置，包括：接收待加密数据，确定所述待加密数据对应的用户身份信息，并基于所述用户身份信息确定所述待加密数据对应的第一加密密钥；利用所述第一加密密钥对所述待加密数据进行加密，得到第一加密信息，并将所述第一加密信息存储至存储端的工作节点；基于所述第一加密密钥生成第二加密密钥，利用所述第二加密密钥对存储所述第一加密信息的数据块进行加密，得到第二加密信息，并将所述第二加密信息存储至所述存储端的管理节点。该方法能够提高数据安全性。
一种分布式数据存储系统解密方法以及相关装置

[发明专利]分布式环境下隐私保护联邦学习方法、系统、设备及介质-CN202211685799.3在审
发明人： 苗银宾;张一凡;杨丽;李兴华 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本申请实施例涉及分布式机器学习技术领域，特别涉及一种分布式环境下隐私保护联邦学习方法、系统、设备及介质，该方法包括：首先，分别生成同态加密的公钥以及同态加密的私钥；然后，对模型参数初始化处理，得到全局模型；使用同态加密的公钥对全局模型进行加密处理，得到加密后的全局模型，并将加密后的全局模型发送至客户端；接下来，基于加密后的全局模型，客户端进行本地训练；接下来，服务器对本地模型进行加权、聚合处理，得到新的全局模型；最后，重复进行本地训练以及对本地模型进行加权、聚合处理，直至得到最终的全局模型。本申请能够在隐私保护联邦学习技术下，实现对客户端模型更新的保护和对通信带宽的优化。
分布式环境隐私保护联邦学习方法系统设备介质

[发明专利]区块链支付通道网络交易的高效调度方法-CN202310068023.5在审
发明人：李兴华;王子豪;苗银宾;任哲;李卓文;王运帷;任彦冰;张俊伟;杨超;姜奇;郭晶晶 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06Q20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种区块链支付通道网络交易的高效调度方法，包括：定义支付通道网络交易调度问题，在交易双方节点选定执行交易调度策略的条件下，执行节点以网络吞吐量最大化为目标设定多个约束条件，为双方缓冲区内的交易调度问题建模得到交易调度优化问题；针对该问题执行节点利用编码器模型对当前输入序列中各交易的静态特征和动态特征进行提取，得到各交易的编码器输出向量合并构成编码器输出序列；执行节点利用解码器模型基于注意力机制和掩码机制对当前得到的编码器输出序列以自迭代的方式进行交易顺序决策，在不断迭代后输出交易序列以调度双方完成交易。本发明能对缓冲区中交易进行合理调度，提高吞吐量并降低交易的平均等待时间。
区块支付通道网络交易高效调度方法

[发明专利]基于轻量级区块链的无人机自组网数据可靠共享方法-CN202310066217.1在审
发明人：李兴华;李卓文;任哲;王子豪;王运帷;任彦冰;郭晶晶;杨超;张俊伟;姜奇;苗银宾 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04L67/568 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于轻量级区块链的无人机自组网数据可靠共享方法，包括：当有区块被共识验证通过时，缓存该区块，区块头存储到本地；根据纠删码编码参数对区块体数据进行纠删码编码；从编码矩阵中选取自身对应的编码数据块存储到本地；当是出块无人机时，收集所有无人机的状态数据；根据所收集的状态数据利用BDQN模型模拟马尔科夫过程来预测各无人机的缓存替换动作的组合，并广播该组合；当获得组合时，按照其中的缓存替换动作对缓存区的区块进行替换；当想要访问目标区块，且目标区块不在缓存空间中时，与其他无人机进行交互来获取或恢复目标区块。本发明可降低无人机部署区块链节点的存储开销，同时兼顾数据存储的可靠性。
基于轻量级区块无人机组网数据可靠共享方法

[发明专利]隐私保护异步联邦学习方法、系统、设备及存储介质-CN202211683968.X在审
发明人： 苗银宾;颜新如;杨丽;李兴华 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本申请实施例涉及信息安全技术领域，特别涉及一种隐私保护异步联邦学习方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：主节点触发模型训练，得到全局模型及时间戳；客户端接收全局模型及时间戳，更新本地模型的当前时间戳，进行本地训练；客户端对本地模型添加噪声，将带噪声的本地模型上传至区块链：主节点触发聚合任务；待所有客户端完成本地训练后，主节点发起聚合请求开始预准备阶段，将预准备消息发送至所有客户端；客户端依次进入准备阶段、提交阶段，执行聚合请求并发送回复消息；主节点更新全局模型。本申请实施例提供的方法，能够避免中心化的聚合器进行恶意篡改或尝试推断客户端的隐私信息，维护轻量级区块链架构的数据隐私安全性。
隐私保护异步联邦学习方法系统设备存储介质

[发明专利]一种数据交易方法、系统、电子设备以及存储介质-CN202211625583.8在审
发明人：李兴华;张曼;雒彬;任彦冰;苗银宾;王运帷;郭晶晶 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明提供一种数据交易方法、系统、电子设备以及存储介质，数据交易方法通过扰动产生者基于扰动程度产生扰动策略，并将所述扰动策略发送至每一数据拥有者；其中，所述扰动程度是数据消费者与数据拥有者确定的；所述数据拥有者基于接收的所述扰动策略对数据进行扰动，得到扰动后的数据；所述扰动产生者、所述数据拥有者配合所述数据消费者对所述扰动后的数据进行验证，并将验证结果反馈至所述数据消费者和所述数据拥有者；所述数据消费者以及所述数据拥有者基于所述验证结果确定交易清算结果。该方法在保护DO隐私的同时，激励其诚实地扰动数据，进而同时确保DO的数据隐私性需求，以及DC的数据可用性需求。
一种数据交易方法系统电子设备以及存储介质

[发明专利]一种基于密文时空数据的可验证范围查询方法-CN202010055322.1有效
发明人：马建峰;孟倩;苗银宾;郭晶晶;杨腾飞;马卓然;冯晓琴;侯高攀 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-01-17 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：一种基于密文时空数据的可验证范围查询方法，包括以下步骤：步骤一、数据拥有者生成整个可验证范围查询过程中需要的不同密钥；步骤二、利用Hierarchical cell based encoding算法构建G‑tree索引结构；步骤三、将查询用户发出的时空数据对应的查询范围请求转化成G‑tree索引结构中的前缀集合并存入累加器中，得到时空数据对应的范围查询请求的陷门；步骤四、云服务器对G‑tree索引结构按照时空数据对应的范围查询陷门进行搜索，得到搜索结果和验证信息，查询用户通过对搜索结果进行验证得出其完整性。本发明能够同时实现对密文时空数据的范围查询和验证，减少了计算开销，查询和验证效率较高。
一种基于时空数据验证范围查询方法

[发明专利]多数恶意下鲁棒隐私性联邦学习方法、系统、设备及介质-CN202211684903.7在审
发明人： 苗银宾;匡达;杨丽;李兴华 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本申请实施例涉及信息安全技术领域，特别涉及一种多数恶意下鲁棒隐私性联邦学习方法、系统、设备及介质，该方法包括：使用本地数据训练本地模型，计算模型梯度和根梯度；对模型梯度、根梯度进行量化和编码；使用抽样的秘密共享方法生成模型梯度和根梯度的秘密份额：基于模型梯度和根梯度的秘密份额，计算汉明距离份额；基于汉明距离份额，计算客户端权重份额；使用相关不经意乘积高效的生成乘法三元组，并对模型份额进行加权，得到本地加权份额；基于本地加权份额，更新全局模型。本申请能够在多数恶意环境下实现抗模型投毒攻击和保护客户端数据隐私，且使用抽样的秘密共享技术可以高效的计算汉明距离和模型加权平均，降低了总体的计算开销。
多数意下隐私联邦学习方法系统设备介质

[发明专利]基于SPDZ安全多方计算的安全验证协作学习方法及系统-CN202010676086.5有效
发明人：马建峰;马卓然;苗银宾;李颖莹;郑玮;童秋云;王祥宇 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-07-14 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明公开的基于SPDZ安全多方计算的安全验证协作学习方法及系统，各个数据源进行本地预训练并提取激活映射并进行随机分割，随后将份额值分发至其他数据源，各个数据源在接收到的份额值上进行基于SPDZ的协作学习单元，得到协作学习后的秘密份额值广播至各个数据源；为了防止恶意计算保证协作学习结果的正确性，各个数据源在接收到其他方返回的秘密份额值后基于MAC机制进行验证，确保最终协作学习结果的正确性；通过对各数据源提取出的激活映射的秘密分享，以及基于SPDZ的安全计算使得各个数据源在协作学习各个数据源特征数据的同时，又不泄露数据源的原始特征信息，同时保证协作学习结果的正确性。
基于 spdz 安全多方计算验证协作学习方法系统

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