一种基于多项式编码的两方隐私矩阵乘计算方法

    公开(公告)号:CN118427857A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410531913.X

    申请日:2024-04-29

    Abstract: 本发明提供一种基于多项式编码的两方隐私矩阵乘计算方法,包括:隐私矩阵参与方以加性秘密分享形式将持有的矩阵按预定规则进行分割,分割后的矩阵元素被编码为多项式,多项式的各项系数与矩阵元素相对应;各参与方利用同态加密技术,对分割编码后的矩阵元素进行加密,并生成随机数矩阵用于保护隐私性,进行密态下的矩阵乘法运算;通过运用负循环移位操作和Trace函数对密态乘法的结果进行处理,剔除冗余项,仅传输Trace函数作用后多项式中特定整数倍幂次的项;参与方将多份分享形式的数据加和,以获得最终结果的数据分享形式。本发明解决了现有隐私矩阵乘算法计算速率低、通信传输量难以满足需求的问题。

    数据包分类方法、装置及系统
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117955918A

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202211351285.4

    申请日:2022-10-31

    Abstract: 公开了一种数据包分类方法、装置及系统。网络设备基于数据面流表对数据包进行分类。该数据面流表基于树模型转换得到。该树模型包括N种数据包特征和M个分类结果。数据面流表包括模型表和N个特征表。模型表包括M个表项。特征表的表项采用以基区间为键、基区间标记为值的键值对表示。同一特征表中不同基区间对应的基区间标记不同。基区间采用前缀编码表示。基区间标记采用二进制字符串表示。模型表的表项采用以父区间标记集合为键、分类结果为值的键值对表示。父区间标记集合包括N种数据包特征对应的N个父区间标记。父区间标记指示包含对应的数据包特征所对应的特征表中连续的一个或多个基区间的父区间。父区间标记采用三态字符串表示。

    一种以联邦学习为载体的安全可验证的数据交易方法

    公开(公告)号:CN117875964A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202311576336.8

    申请日:2023-11-23

    Applicant: 清华大学

    Inventor: 刘卓涛 徐恪 李琦

    Abstract: 本发明公开了以联邦学习为载体的安全可验证的数据交易方法及系统,该方法包括,数据使用方在智能合约发布数据交易任务;数据提供方在智能合约上接受数据交易任务,并通过本地数据集进行模型训练得到本地模型;数据使用方和数据提供方,利用质量驱动的模型评估方法对数据提供方的本地模型进行质量评估,确定需要进行交易的交易模型集合和交易模型集合中每个本地模型的聚合权重;数据使用方和数据提供方根据每个本地模型的聚合权重,利用智能合约对交易模型集合中的本地模型进行公开交易。本发明保护了数据提供方的数据隐私,并在保护数据提供方隐私的前提下,实现鲁棒安全的模型聚合。同时,实现了透明的数据交易,保证了数据交易的公平性。

    一种对领导节点弱依赖的拜占庭容错共识方法及装置

    公开(公告)号:CN116647320A

    公开(公告)日:2023-08-25

    申请号:CN202310478818.3

    申请日:2023-04-28

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开了一种对领导节点弱依赖的拜占庭容错共识方法及装置,该方法包括:根据预设频率将未经排序的请求指令打包进区块,并将区块发送给所有邻居节点;所有节点将区块加入本地的共识等待队列,并传播给缺失区块的邻居节点,监测区块的到达速率,若未按照预期速率到达则更换领导节点;将区块的提议消息发送给邻居节点,基于收集的提议消息和高链路容错的接受规则接受区块,将提交的区块加入到提交队列等待执行;在区块进行提交的过程中,若发现缺少区块则向自己的邻居请求所缺失的区块。该方法解决了针对现有实用化BFT共识对领导节点的强依赖,以及无法有效容忍链路故障等问题,使得共识能在网络攻击和不稳定链路的广域网场景下,做到稳定运行。

    一种针对嵌入式物联网设备漏洞的热修复方法及装置

    公开(公告)号:CN115268983A

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202210948370.2

    申请日:2022-08-09

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开了一种针对嵌入式物联网设备漏洞的热修复方法及装置,其中,该方法包括:获取物联网设备待修复的漏洞信息;基于漏洞信息不同的漏洞类型选择对应的漏洞修复模式,根据漏洞修复模式从服务器中获取第一修复代码和第一修复代码配置文件;基于第一修复代码和第一修复代码配置文件对第一代码进行编译,生成第二修复代码和第二修复代码的配置信息;以及,基于配置信息和漏洞修复模式,对第二修复代码执行不同的指令进行漏洞信息的修复。本发明能够在不中断软件服务或重启系统的情况下自动、快速地完成固件漏洞修复工作,适用于各类物联网设备的实时操作系统,且具有较小的开销。

    一种面向外包深度学习的训练质量验证方法及装置

    公开(公告)号:CN115546582A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211199359.7

    申请日:2022-09-29

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开了一种面向外包深度学习的训练质量验证方法及装置,其中,该方法包括:获取训练数据集;训练数据集,包括额外数据集和原始训练数据集;构建基于深度神经网络的云端执行模型;将训练数据集输入云端执行模型进行训练,以得到训练好的云端执行模型;对生成额外数据集的准确率和准确率阈值进行比较,根据比较结果判断训练好的云端执行模型的训练质量是否达标,以得到训练质量的判断结果。本发明所提出的验证方案开销较小,同时不改变现有外包深度学习服务的流程,易于部署,能够有效地保护用户权益。

    基于训练过程证明的深度学习模型所有权验证方法和装置

    公开(公告)号:CN116484973A

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202310457931.3

    申请日:2023-04-25

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本申请提出了一种基于训练过程证明的深度学习模型所有权验证方法,包括:获取待验证深度学习模型初始化使用的高斯混合分布、待验证深度学习模型的待验证中间模型序列,以及对应的验证集,根据高斯混合分布、待验证中间模型序列和验证集,计算待验证中间模型序列的准确率单调性指标、参数距离单调性指标、参数分布连续性指标、初始参数分布指标、初始参数随机性指标和模型序列距离指标,并根据计算得到的待验证中间模型序列的各项指标,判断待验证中间模型序列的真实性,从而得到待验证深度学习模型的所有权验证结果。本申请提出一种模型所有权验证方案,适用范围广,不会造成模型性能损失,且难以被攻击者攻击。

    在多个标签页并发访问场景下的暗网网站识别方法及装置

    公开(公告)号:CN115879032A

    公开(公告)日:2023-03-31

    申请号:CN202211448375.5

    申请日:2022-11-18

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开了在多个标签页并发访问场景下的暗网网站识别方法及装置,其中,该方法包括:获取待识别网站被浏览的网络流量包,并提取网络流量包中的方向序列特征;基于多滑动窗口将方向序列特征划分为多个子序列特征,将多个子序列特征输入神经网络模型提取得到预设模式特征;利用目标网站识别模型对预设模式特征的相关性进行分析,以得到目标网站被访问的概率计算结果;基于概率计算结果和预设的分类模型,得到待识别网站中的目标网站识别结果。本发明能够在混淆的暗网流量中有效提取被访问的暗网网站的关键信息,实现多个标签页的网站准确识别,并且在动态和防御场景下具有较好的鲁棒性。

    一种基于神经网络的智能数据平面方案设计方法和装置

    公开(公告)号:CN118282875B

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202410372228.7

    申请日:2024-03-29

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提出一种基于神经网络的智能数据平面方案设计和装置,通过在P4可编程交换机上部署循环神经网络,对流量进行线速分析,得到交换机分类结果;根据交换机分类结果,筛选分类信心低于设定分类信心阈值的第一部分流量;通过在服务器上部署基于Transformer的模型,对第一部分流量进行升级分析,从而提高分类准确率。相比交换机外的分析方法,本发明有高吞吐的优势,相比交换机上先前基于树结构模型的分析方式,本发明有准确率的优势;通过在服务器上部署基于Transformer的模型进行升级分析,能够提供基于Transformer模型的较高吞吐的在线流量分析方式,并使得整个系统的分析准确率进一步提高。

    一种动态网络环境下的自适应拜占庭容错共识方法及装置

    公开(公告)号:CN119420761A

    公开(公告)日:2025-02-11

    申请号:CN202411325904.1

    申请日:2024-09-23

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开了一种动态网络环境下的自适应拜占庭容错共识方法及装置,包括:确定当前的共识场景类型;若共识场景类型为第一共识场景,领导节点按照预定频率将交易打包进新区块,并将基于新区块构造的预提议消息发送至所有其它节点;所有节点将预提议消息中新区块加入本地的共识等待队列,用宣告机制将新区块传给所有节点;所有节点根据第一接受规则接受新区块,将该区块的下一区块的提议消息广播至所有节点,并根据第一提交规则对该区块的上一区块进行提交;当共识超时并准备进入视图变更协议时,节点的本地共识队列中有区块等待共识,构造状态通告消息并广播。本发明确保在高连通网络环境中保证共识效率,低连通网络环境下保证共识的稳定运行。

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