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公开(公告)号：CN118410067B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410874030.9
申请日：2024-07-02
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F16/2453 , G06F16/22 , G06F16/901 , G06F21/62 , G06F21/60 , H04L9/00 , H04L9/06
Abstract: 本发明属于保密通信的技术领域，更具体地，涉及一种针对加密图的质量约束最短路径查询方法、装置及计算机可读存储介质。所述方法包括客户端在本地将图数据构造为密文索引，并发送至服务端；客户端将查询起止点利用sha3哈希函数将查询起始点、查询终止点进行计算得到对应的哈希值，将质量阈值利用同态加密进行计算，将计算结果合为三元组即查询令牌，客户端将查询令牌发送至服务端；服务端根据查询令牌中的查询起止点信息进行质量约束最短路径查询，查询结束后将查询结果发送至客户端；客户端进行解密，得到最终的查询结果。本发明解决了现有技术中将图数据根据不同的约束条件转化为多个索引，增加了索引的存储空间，且查询效率较低的问题。
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公开(公告)号：CN118114750B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410534273.8
申请日：2024-04-30
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06N3/098 , G06F18/241
Abstract: 本发明属于联邦学习的技术领域，更具体地，涉及一种基于双组件二阶聚合与重优化分类器部分的联邦学习方法、装置及计算机可读存储介质，包括在服务器方生成随机初始化全局模型，并将其下发给客户端；在客户端上进行更新与训练，并在训练完成后生成客户端的本地原型集合，并上传到服务器；服务器通过聚合操作生成新的全局模型和新的全局原型集合，发送给参与训练的客户端；各客户端更新训练当前本地模型，生成新的本地模型和新的本地原型集合，上传到服务器；重复上述过程，直到结束，最终得到个性化联邦学习模型。本发明解决现有技术中面对高度异构的数据时，对模型性能的提升效果有限以及训练出的模型容易出现过拟合现象的问题。
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公开(公告)号：CN118410067A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410874030.9
申请日：2024-07-02
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F16/2453 , G06F16/22 , G06F16/901 , G06F21/62 , G06F21/60 , H04L9/00 , H04L9/06
Abstract: 本发明属于保密通信的技术领域，更具体地，涉及一种针对加密图的质量约束最短路径查询方法、装置及计算机可读存储介质。所述方法包括客户端在本地将图数据构造为密文索引，并发送至服务端；客户端将查询起止点利用sha3哈希函数将查询起始点、查询终止点进行计算得到对应的哈希值，将质量阈值利用同态加密进行计算，将计算结果合为三元组即查询令牌，客户端将查询令牌发送至服务端；服务端根据查询令牌中的查询起止点信息进行质量约束最短路径查询，查询结束后将查询结果发送至客户端；客户端进行解密，得到最终的查询结果。本发明解决了现有技术中将图数据根据不同的约束条件转化为多个索引，增加了索引的存储空间，且查询效率较低的问题。
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公开(公告)号：CN118114750A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410534273.8
申请日：2024-04-30
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06N3/098 , G06F18/241
Abstract: 本发明属于联邦学习的技术领域，更具体地，涉及一种基于双组件二阶聚合与重优化分类器部分的联邦学习方法、装置及计算机可读存储介质，包括在服务器方生成随机初始化全局模型，并将其下发给客户端；在客户端上进行更新与训练，并在训练完成后生成客户端的本地原型集合，并上传到服务器；服务器通过聚合操作生成新的全局模型和新的全局原型集合，发送给参与训练的客户端；各客户端更新训练当前本地模型，生成新的本地模型和新的本地原型集合，上传到服务器；重复上述过程，直到结束，最终得到个性化联邦学习模型。本发明解决现有技术中面对高度异构的数据时，对模型性能的提升效果有限以及训练出的模型容易出现过拟合现象的问题。
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公开(公告)号：CN117972795A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410382369.7
申请日：2024-04-01
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明属于数据安全的技术领域，更具体地，涉及一种基于异或过滤器的密态空间关键字安全检索方法及装置。该方法包括：数据拥有者端基于安全异或过滤器和地理哈希编码构建安全树索引，使用密钥对空间文本数据集进行加密，并将安全树索引及加密的空间文本数据集上传云服务器端；用户端给定查询，基于查询生成陷门并上传云服务器端；云服务器端根据陷门在安全树索引中搜索目标空间对象，并将由目标空间对象的密文构成的结果集返回给用户端；用户端根据结果集查询完整的密文信息，并使用密钥对密文信息进行解密，得到明文信息。本发明实现在一定空间范围内返回用户期望查询的空间文本数据信息并提供隐私保护，同时提高查询结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116862021A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310953891.1
申请日：2023-07-31
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于信誉评估的抗拜占庭攻击的去中心化学习方法及系统，涉及人工智能与信息安全交叉技术领域，该方法包括：基于获取的分布式网络中各个节点的训练数据，通过不断迭代训练实现去中心化学习，其训练过程中：分布式网络中的每一节点获取自节点的邻居节点当前轮次的局部参数，以此计算每一邻居节点当前轮次的信誉贡献值和信誉损失值，确定信誉有效值，进而确定自节点及其每一邻居节点的全局历史信誉值；基于全局历史信誉值为自节点及其每一邻居节点分配权重，进而更新自节点的局部参数并发送至邻居节点。本发明构建信誉评估机制，建立全局历史信誉值模型，通过权重分配，降低拜占庭攻击的影响，达到保护学习模型的目的。
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公开(公告)号：CN116739114A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310993716.5
申请日：2023-08-09
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明涉及一种对抗模型投毒攻击的鲁棒联邦学习聚合方法及装置，属于数据安全计算机模型的技术领域。本发明旨在提高联邦学习系统的鲁棒性、提供模型的准确性，以应对模型投毒攻击并达到保护本地数据隐私的技术效果，即通过在模型更新聚合过程中引入鲁棒性机制，以过滤恶意更新和提高系统的整体性能。例如，使用加权聚合方法来剔除恶意参与者的贡献，或者使用去噪和修复技术来降低恶意本地模型的影响。
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公开(公告)号：CN115145966A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202211075909.4
申请日：2022-09-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 北京威努特技术有限公司
IPC: G06F16/2455 , G06F16/23 , G06N20/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于人工智能领域，提供了一种面向异构数据的对比联邦学习方法及系统，包括客户端利用当前轮次中当前次数局部更新的局部模型和上一次局部更新的历史局部模型的正余弦距离、当前轮次中当前次数局部更新的局部模型与当前全局模型之间的负余弦距离对当前局部模型进行优化，使得客户端当前轮次的局部模型靠近当前全局模型而远离上一轮次的局部模型，得到最新的局部模型；服务端获取多个客户端的最新的局部模型进行聚合，更新全局模型。本发明从模型相似度的角度建立异构环境下联邦学习的优化问题，使每个客户端都能够学习到接近全局模型表示，以最小化局部模型差异。
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公开(公告)号：CN114338161B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202111632491.8
申请日：2021-12-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本申请公开了一种面向隐私保护的信息物理系统的攻击检测方法、系统、装置、设备及计算机可读存储介质，在传输监控终端采集的实时数据时，将基于差分隐私机制生成的加噪聚合数据进行预设非线性变换得到的待传输聚合数据通过网络通信通道传输，数据接收端对接收到的第一聚合数据进行预设非线性变换的逆变换，得到第二聚合数据，再根据第二聚合数据和基于卡尔曼滤波对当前时刻的聚合数据进行最优估计得到最优估计值的估计残差进行攻击检测，通过增加实时聚合数据的随机性消减了由于差分隐私机制引起的检测阈值过高，导致错误数据注入攻击者更容易注入攻击信号的问题，从而获得更好的检测率。
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公开(公告)号：CN114500043A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210086936.5
申请日：2022-01-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 江苏海洋大学
Abstract: 本发明公开了基于同源性分析的物联网固件漏洞检测方法，包括：建立函数漏洞库；提取待检测固件的可执行文件集合以及对应的指令架构，将在函数漏洞库中存在同名同架构的可执行文件作为待检测可执行文件；对待检测可执行文件进行反汇编，获取待检测可执行文件的函数集合，将在函数漏洞库中存在同名的函数作为待检测函数；对待检测函数的二进制文件进行反汇编，提取待检测函数的汇编代码，形成待检测函数指令集合，计算待检测函数指令集合与漏洞函数的指令集合的相似度。本发明还提供了基于同源性分析的物联网固件漏洞检测系统。本发明能够更加高效、精确地检测固件中存在的同源性漏洞。
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