公开(公告)号：CN119728111A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411743602.6

申请日：2024-11-30

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 刘然 ,  邓威 ,  崔梦华 ,  王斌 ,  韩磊 ,  朱泽强 ,  李大卫 ,  苏东楠

IPC: H04L9/30

Abstract: 本发明涉及一种素数域上椭圆曲线点压缩点解压方法，属于密码技术领域。本发明点解压计算转换为求解平方根问题，由于p的大小满足p≡3(mod4)，求取平方根问题转换为重复进行(m‑2)次的平方运算。椭圆曲线点(xp,yp)被压缩为yp和zp，zp是xp的最右边一个比特，存储空间减少了大约50％。本发明提出技术方案解决了公钥点压缩和点解压的问题。在通信成本高、计算成本低的应用场景下，空地之间信息数据交换时，公钥只需传输压缩后的值，节省了传输带宽。

公开(公告)号：CN119835372A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202411696621.8

申请日：2024-11-25

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 崔梦华 ,  任祥 ,  刘然 ,  边晓彬 ,  徐振国 ,  郑煦 ,  汪嫱

IPC: H04N1/44 ,  H04L9/00 ,  H04N1/41 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于动态压缩感知的图像加解密方法，属于图像信息安全技术领域。本发明包括：将预设尺寸的图像均匀分割，图像子块输入压缩网络，经二维Logistic混沌映射后，进行滑动置乱加密和异或扩散加密得到最终密文图像；密文图像经逆扩散、逆置乱后，输入深度重构网络获得重构子块图像，拼接子块图像实现图像复原。本发明的方法可实现图像的压缩及加解密，本发明降低了压缩加密时对图像稀疏性需求，利用深度卷积神经网络的自学习能力，改善低采样率难以实现高质量重构的问题。

公开(公告)号：CN117040735A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202311051210.9

申请日：2023-08-21

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 任祥 ,  王斌 ,  张智慧 ,  郑煦 ,  崔梦华 ,  李大卫 ,  万星 ,  王梓萌 ,  安东博 ,  罗重

IPC: H04L9/08 ,  H04L9/30

Abstract: 本发明涉及一种针对深度神经网络的加密方法，属于网络数据安全领域。本发明服务器拥有基座深度神经网络预训练模型，用户设备可以向服务器申请模型的利用并经过加密传输得到预训练的深度神经网络模型后，用户设备根据自身的实际需求和应用场景对应的具体参数针对解密过后的预训练深度神经网络模型进行微调得到适合用户自身实际需求的实用深度神经网络模型。本发明利用公私钥对明显能抵抗第三方针对用户申请使用的加密预训练模型攻击，有效增加了预训练模型参数传输的安全性。