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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111526002A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010578978.1
申请日：2020-06-23
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于格的多身份的全同态加密方法，包括如下步骤：系统初始化；提取用户密钥：利用全秩函数将第一用户身份与第二用户身份映射为一个可逆矩阵，再经过向量运算生成第一用户身份对应的第一私钥、第二用户身份对应的第二私钥；生成密文：获取第一用户身份的加密选择，选取要加密的明文消息，加密得到第一密文；解密单身份：对于第一用户身份，通过第一私钥进行解密，得到明文消息；转换身份：通过身份转换算法，将第一用户身份的第一密文转换为第二用户身份对应的第二密文；全同态评估：将身份转换之后的密文进行全同态运算后解密。本发明将单一身份的密文的加解密转换为可以对多个身份密文的加解密，并且能够实现正确的全同态运算。
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公开(公告)号：CN110011782A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910180640.8
申请日：2019-03-11
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明涉及一种多对一全同态加密算法，在此算法中提出了多方加密一方解密的全同态加密，其中，加密方用自己的私钥对需要上传到云服务器的消息进行加密，所以加密方能够对加密的数据进行后期的验证，解密方可以对所有上传的消息进行全同态运算之后再解密，这样既节省了运算时间又提高了运算的效率，在此方法中，加密方的个数被控制在能够正确解密的范围内，并且通过实验证明，此方法在整数范围内具有可行性，满足用户响应的需求。另外，本发明的多对一全同态加密算法增加了信息的传输量，提高了传输速度，更符合现有的大数据社会的需求。
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公开(公告)号：CN111243698A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010034607.7
申请日：2020-01-14
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种数据安全共享方法、存储介质和计算设备，方法包括先确定多个用户集合和用户集合中的参与机构的学习目标和训练条件；然后将每个服务器的参数分成当前参数秘密份额并发送给参与机构；参与机构重构当前参数秘密份额和进行协作深度学习训练，将得到的更新的参数分成更新参数秘密份额并发送给服务器；服务器根据更新参数秘密份额验证参数是否合法，是则将更新参数秘密份额加入到服务器当前拥有的参数秘密份额中；当所有参与机构均达到学习目标后，再将每个服务器的最新参数分成最新参数秘密份额，然后发送给参与机构，以此完成数据安全共享。本发明能够在保护隐私的同时保证参数安全，实现不同参与机构之间的数据安全共享。
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公开(公告)号：CN110442517A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910650496.X
申请日：2019-07-18
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种自动程序修复中获取安全补丁的方法，包括如下步骤：定位缺陷错误位置，解析缺陷位置处的语义信息，进而在补丁空间中寻找合适的补丁；判定补丁来源并对补丁排列优先级；利用静态分析框架检查优先级最高的补丁，若该补丁通过静态分析检验，则使用测试集对该补丁进行评估；若该补丁；通过评估，则认为该补丁正确，使用该正确的补丁修复程序缺陷；若补丁未通过静态分析检查或未通过测试集评估，则选取优先级次高的补丁进行检验，直至找到正确合法的补丁或检验完所有的候选补丁。此方法根据自动程序修复方法生成的补丁候选者列表进行排序，生成优先级补丁候选者列表，并对补丁进行校验，最终获取更安全的补丁。
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公开(公告)号：CN110012443A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910180646.5
申请日：2019-03-11
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明涉及一种全同态数据加密聚合方法及其系统，其方法包括：汇聚节点对所控制的传感器节点分配公私钥、身份标识和干扰因子；当传感器节点收到来自汇聚节点数据聚合的命令时，读取需要加密的数据，利用公钥进行加密并且签名，并将密文c和签名σ发送至汇聚节点；汇聚节点接收到所有传感器节点传输的密文数据是，对签名进行验证，若验证通过，则此次聚合的数据全部正确；若验证没有通过，则需要对每一个传输数据的节点进行验证，对数据传输错误的节点，要求其重新传输数据。本发明的全同态数据加密聚合方法应用至无线传感网中，在无线传感网的设计中无需第三方分配干扰因子，因而效率更高，更符合大数据下的无线传感网的特性。
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