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公开(公告)号：CN119516250A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411464232.2
申请日：2024-10-18
Applicant: 广州大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于触发器重构的联邦学习后门防御方法，能够在抵御后门攻击的同时恢复被攻击影响的干净样本的准确率。具体而言，通过利用攻击者提供的训练更新来重构后门触发器，从而使恶意数据样本变得容易识别，随后，再通过后门缓解方法有效地恢复受到后门攻击影响的干净样本的准确率。
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公开(公告)号：CN117294465B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311015606.8
申请日：2023-08-11
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明属于数据安全技术领域，公开了一种基于跨域通信的属性加密系统及方法，该系统包括跨域协商模块、跨域设置模块、跨域加密模块和跨域取证模块，其中，跨域协商模块主要实现跨域请求认证和跨域属性授权模式协商；跨域设置模块主要包括全局设置和授权设置；跨域加密模块主要实现跨域密钥生成和跨域加解密功能；跨域取证模块主要实现跨域追踪取证，信任划分和策略更新功能。本发明系统用于实现基于跨域通信的属性加密方法，设计了跨域授权模式协商、跨域设置、跨域加解密和跨域取证机制，在大规模动态化的数据跨域访问场景中。本发明提供系统及方法可以灵活地应对各种不同的安全需求，提高数据跨域访问的效率、可拓展性和安全性。
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公开(公告)号：CN116132112B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202211657047.6
申请日：2022-12-22
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联盟链智能合约的关键字可加密搜索方法，包括：使用对称加密算法对数据拥有者的数据文件进行加密，并将加密后的数据文件上传至云存储服务器，并获取所述加密后的数据文件在所述云存储服务器的唯一地址标识符；从所述加密前的数据文件中抽取关键字，并利用预设的单向哈希布隆过滤器算法将关键字索引化，生成安全索引；将所述唯一地址标识符和所述安全索引上传至联盟链网络，根据认证请求对数据请求者进行身份认证，在认证通过后发送秘密参数给数据请求者，以使得所述数据请求者利用根据所述秘密参数和搜索请求中的至少一个关键字加密生成的查询陷门在所述联盟链网络上进行搜索。
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公开(公告)号：CN112926088B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110292473.3
申请日：2021-03-18
Abstract: 本发明公开了一种基于博弈论的联邦学习隐私策略选择方法，该方法包括：服务器为参与方提供具有不同服务成本的阈值，参与方根据是否满足服务质量、隐私泄露代价等来选择最佳阈值，并由服务器在下一次迭代训练中更新服务成本；服务器通过多次迭代来获得最优的模型参数，以此保持模型长期稳定的服务状态，并提供给参与方。该方法有效避免了参与方“搭便车”等恶意行为，使得服务器可以最大限度地得到服务费用，参与方可以获得长期的优质服务。
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公开(公告)号：CN110119824B
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN201910362828.4
申请日：2019-04-30
Applicant: 广州大学
IPC: G06Q10/02 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明公开了一种充电桩适配调度系统、方法、设备及存储介质，系统包括：预约提交模块，用于接收用户终端发送的充电预约请求；预约转发模块，用于根据预约模式对预约参数进行转发；抢单模块，用于对预约参数进行分析，生成抢单请求，并将抢单请求回传给抢单调度模块；智能推荐模块，用于基于预约参数以及推荐条件，生成符合要求的充电桩信息，并将充电桩信息发送给预约确认模块；抢单调度模块，用于接收抢单请求，对抢单请求进行分析，生成符合要求的充电桩信息，并将充电桩信息发送给预约确认模块；预约确认模块，用于将充电桩信息发送给用户终端。本发明能够让用户预约并由系统智能匹配空闲充电桩，降低了用户选择时间，且提高了充电桩的使用效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116132112A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211657047.6
申请日：2022-12-22
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联盟链智能合约的关键字可加密搜索方法，包括：使用对称加密算法对数据拥有者的数据文件进行加密，并将加密后的数据文件上传至云存储服务器，并获取所述加密后的数据文件在所述云存储服务器的唯一地址标识符；从所述加密前的数据文件中抽取关键字，并利用预设的单向哈希布隆过滤器算法将关键字索引化，生成安全索引；将所述唯一地址标识符和所述安全索引上传至联盟链网络，根据认证请求对数据请求者进行身份认证，在认证通过后发送秘密参数给数据请求者，以使得所述数据请求者利用根据所述秘密参数和搜索请求中的至少一个关键字加密生成的查询陷门在所述联盟链网络上进行搜索。
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公开(公告)号：CN115495572A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210916658.1
申请日：2022-08-01
Applicant: 广州大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/284 , G06N3/08 , G16H20/70 , G16H50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于复合情绪分析的抑郁情绪辅助管理方法，包括如下步骤：采集微博用户的数据，进行预处理；嵌入层将数据编码为实值向量利用抑郁情绪表达词典统计文本中的抑郁情绪表达，编码为抑郁情绪表达向量；将嵌入层获取的抑郁情绪表达向量输入至特征抽取层，情绪原因特征单元通过Bi‑GRU进行原因事件抽取，找出是否有导致当前情绪的原因事件；利用复合情绪知识单元结合Bi‑GRU对文本的复合情绪变化特征进行抽取；将特征抽取层中的隐含层输入到胶囊层；胶囊层得出结果分类训练，利用抑郁情绪分类胶囊的实例化参数重建抑郁情绪表达，捕捉预测抑郁情绪的特征。本发明克服了抑郁情绪辅助检测方法对抑郁情绪类型分类粒度过粗问题。
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公开(公告)号：CN113836556B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202111134122.6
申请日：2021-09-26
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提供了面向联邦学习的去中心化函数加密隐私保护方法及系统，所述方法为获取服务器发送的初始模型、公共数据集、加密标签、加密素数、加密权重和权重向量参数；根据本地数据集对初始模型进行训练得到本地模型，并根据公共数据集对本地模型进行测试得到模型准确率；根据加密素数生成加密私钥和部分解密密钥，并根据加密私钥和加密标签对本地模型进行函数加密得到加密模型；将加密模型、部分解密密钥和模型准确率发送给服务器，以使服务器根据部分解密密钥、加密标签、加密权重和模型准确率对加密模型进行解密聚合得到全局模型。本发明保证服务器不能获得用户本地模型的同时，有效防止第三方与服务器共谋攻击，提升隐私保护力度和服务效果。
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公开(公告)号：CN112949865B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202110292470.X
申请日：2021-03-18
Abstract: 本发明公开一种基于SIGMA协议的联邦学习贡献度评估方法，训练方向各个参与方发送模型和不可篡改的可信执行程序和非交互SIGMA协议及相关参数；参与方利用本地数据集对模型训练得到梯度，运行可信执行程序，提取参与方的梯度，对模型进行更新，并运行测试模块测试新模型的准确率，计算该梯度的贡献度；参与方根据加密算法对梯度编码并加密，发送至训练方；参与方产生一个随机值，使用加密算法对其加密，随后将当前生成的所有密文输入哈希函数沙箱，输出哈希值，并计算出一个承诺；参与方上传承诺、密文和贡献度至训练方，训练方计算出哈希值并验证承诺，若验证通过，则将该梯度密文与其贡献度绑定记录在数据库中。该方法能够实现不泄露隐私的梯度证明。
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公开(公告)号：CN112966298B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202110226452.1
申请日：2021-03-01
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提供了一种复合隐私保护方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：预先根据客户端权重，通过可信第三方生成客户端的加密公钥和服务器的解密私钥；由所述服务器向所述客户端发送第一模型和第一模型参数；由所述客户端根据本地数据对所述第一模型进行训练，将所述第一模型参数更新为第二模型参数；采用差分隐私算法，由所述客户端对所述第二模型参数添加噪声，得到第三模型参数；根据所述加密公钥，由所述客户端对所述第三模型参数进行函数加密，得到加密模型并发送给所述服务器；根据所述解密私钥，由所述服务器对所述加密模型进行解密，得到全局模型。本发明不仅加强了隐私保护，还提高了模型服务质量和学习效率。
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