一种基于数字水印加密和嵌入的处理方法

    公开(公告)号:CN115643015B

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202211299280.1

    申请日:2022-10-24

    Abstract: 本发明涉及数据加密技术领域,具体涉及一种基于数字水印加密和嵌入的处理方法,包括对秘密信息进行二进制转换,得到转换信息;使用国密算法对转换信息进行加密,得到密文码;通过位点置乱算法将密文码写入像素矩阵,得到密文图像,首先通过DNA编码技术编码秘密信息的比特串,再采用SM2国密算法经数字签名和加密的方式得到密文串,此时秘密信息自身已具有较好的安全性。而在嵌入载体图像的过程中,采用位点置乱算法,打乱秘密信息嵌入到图像像素点的位点,达到秘密信息在载体图像中的分布是非连续的效果,有效增加了被攻击和突破的难度,从而解决了现有的数字水印信息安全性低的问题。

    一种基于深度学习的链下工业数据异常检测方法

    公开(公告)号:CN119004305A

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN202410943203.8

    申请日:2024-07-15

    Abstract: 本发明涉及深度学习和区块链技术领域,具体是一种基于深度学习的链下工业数据异常检测方法。该方法提出了一种时空邻域融合网络模型,能够提取工业物联网流量数据的时间序列特征、空间序列特征以及邻居节点特征。通过对提取的三种特征进行线性关系聚合,全面表达数据特征,从而提高异常检测的准确性。本方法实现了对工业数据的智能感知和高效检测,确保在数据上链之前剔除或修正异常数据,最终保障上链数据的真实有效性和系统的整体安全性。上链存储的数据可以随时被追溯和验证,确保工业数据的可信度。本发明结合了深度学习的智能感知能力和区块链的去中心化、共识机制等特点,为工业区块链系统提供了一种高效、可靠的数据管理解决方案。

    零信任网络中基于SM9的可撤销广播代理重加密方法

    公开(公告)号:CN118487837A

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202410694226.X

    申请日:2024-05-31

    Abstract: 本发明涉及代理重加密技术领域,具体涉及一种零信任网络中基于SM9的可撤销广播代理重加密方法,首先通过密钥生成中心生成主公钥和主私钥,公开主公钥;密钥生成中心为用户生成私钥;数据拥有者加密明文消息得到原始密文并上传到云服务器;数据拥有者为一组数据接收者生成重加密密钥并发送给云服务器;云服务器利用重加密密钥对原始密文进行转换;数据拥有者解密原始密文,数据接收者解密重加密密文。本发明支持将数据拥有者的密文一次转换为多个数据接收者可以解密的密文,提高了计算和通信效率;而且支持数据拥有者撤销某些数据接收者,数据拥有者确定后,云服务器则为新数据接收者群组生成新的重加密密钥并生成新的重加密密文。

    一种支持完整性验证的外包数据安全迁移方法与系统

    公开(公告)号:CN111949602B

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202010685925.X

    申请日:2020-07-16

    Abstract: 本发明属于云计算技术领域,公开了一种支持完整性验证的外包数据安全迁移方法与系统,选择两个安全的单向抗碰撞哈希函数,为外包文件选择一个独一无二的文件名;在将文件上传到云服务器前对文件进行加密,将所得到的密文划分成数据块,并将数据集外包;为用户维护外包数据集,并将外包数据块的摘要信息存储在区块链上;用户更换云服务提供商,并将一些数据块甚至整个外包文件迁移;迁移检查,检查接收到的被迁移数据块的完整性,保证外包数据块被完整地迁移。本发明提供了一种支持完整性验证的外包数据安全迁移方法,在不依赖任何第三方审计的情况下实现私有验证和公开验证。最后,进行了安全性分析和理论计算复杂度比较,证明了该方案的安全性和高效性。

    一种基于ARN的物联网入侵检测方法

    公开(公告)号:CN115021987B

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202210572955.9

    申请日:2022-05-24

    Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域,具体涉及一种基于ARN的物联网入侵检测方法,使用self‑attention来学习过去隐藏状态信息和当前时刻输入信息之间的关系,从而构造一个信息补矩阵补充当前时刻输入信息,实现当前时刻隐藏状态的重置,重置的当前时刻隐藏状态去除了过去隐藏状态中可以用当前时刻信息表示的冗余部分,并突显了当前时刻信息中与过去隐藏状态相关联的部分;同时使用ARN来对物联网数据流量的特征进行表征学习,通过使用训练后的ARN模型检测和分析网络数据流量,从而检测物联网的安全状态,解决传统网络安全入侵检测方法的检测准确率不高的技术问题。

    一种基于ARN的物联网入侵检测方法

    公开(公告)号:CN115021987A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210572955.9

    申请日:2022-05-24

    Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域,具体涉及一种基于ARN的物联网入侵检测方法,使用self‑attention来学习过去隐藏状态信息和当前时刻输入信息之间的关系,从而构造一个信息补矩阵补充当前时刻输入信息,实现当前时刻隐藏状态的重置,重置的当前时刻隐藏状态去除了过去隐藏状态中可以用当前时刻信息表示的冗余部分,并突显了当前时刻信息中与过去隐藏状态相关联的部分;同时使用ARN来对物联网数据流量的特征进行表征学习,通过使用训练后的ARN模型检测和分析网络数据流量,从而检测物联网的安全状态,解决传统网络安全入侵检测方法的检测准确率不高的技术问题。

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