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公开(公告)号：CN111787118B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202010649250.3
申请日：2020-07-08
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于城市交通的隐私保护压缩感知实时交通监测方法，包括以下步骤：步骤S1:将处于隐私保护下的车辆数据分为两部分发送给两个不同的路侧单元进行预处理；步骤S2:两个不同的路侧单元将预处理后的车辆数据分别外包给两个云平台，根据最终期望得到的运算结果，并利用两个云平台之间的交互运算设计出数据加密执行协议对数据加密；步骤S3:导航服务提供商从云平台接收加密数据并解密，再通过压缩感知技术实现对城市交通状态的估计。本发明能够显著地增强车辆数据隐私保护的能力，加快了数据处理速度且数据处理准确无误，降低了为实现城市交通估计所需的能耗，降低了交通估计所需时间。
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公开(公告)号：CN111787118A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010649250.3
申请日：2020-07-08
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于城市交通的隐私保护压缩感知实时交通监测方法，包括以下步骤：步骤S1:将处于隐私保护下的车辆数据分为两部分发送给两个不同的路侧单元进行预处理；步骤S2:两个不同的路侧单元将预处理后的车辆数据分别外包给两个云平台，根据最终期望得到的运算结果，并利用两个云平台之间的交互运算设计出数据加密执行协议对数据加密；步骤S3:导航服务提供商从云平台接收加密数据并解密，再通过压缩感知技术实现对城市交通状态的估计。本发明能够显著地增强车辆数据隐私保护的能力，加快了数据处理速度且数据处理准确无误，降低了为实现城市交通估计所需的能耗，降低了交通估计所需时间。
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公开(公告)号：CN106131154A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610503784.9
申请日：2016-06-30
Applicant: 福州大学
IPC: H04L29/08
CPC classification number: H04L67/2828
Abstract: 本发明涉及一种移动无线传感器网络中基于核函数的压缩数据收集方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S01：基于随机游走算法收集传感器节点的数据；步骤S02：根据所述随机游走算法设计随机测量矩阵；步骤S03：设计稀疏表示矩阵；步骤S04：根据所述随机测量矩阵与稀疏表示矩阵对步骤S01收集到的传感器节点的数据进行压缩感知恢复。本发明提高了数据收集的效率，降低了节点能耗，减少了数据的收集时间，提高了数据收集的可靠性，进而延长网络的生命周期。
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公开(公告)号：CN109685934B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201811551841.6
申请日：2018-12-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于车辆数据隐私保护与压缩感知的交通估计方法，首先设计基于车辆行驶数据的密文的外包以及安全传输机制；接着基于Secure 2‑party computation思想，根据最终期望得到的运算结果，利用两个云平台之间的交互运算设计出数据加密执行协议；最后将压缩感知理论融入到步骤S2所设计加密执行协议中，通过对少量加密数据的解密实现城市交通状态的估计。本发明能够显著地增强车辆数据隐私保护的能力，并且极大地减少了密文数据的传输量，降低了为实现城市交通估计所需的能耗，降低了交通估计所需时间。
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公开(公告)号：CN110336837B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201910723361.1
申请日：2019-08-06
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种实用性的云端隐私保护外包计算系统（ATOM）及其计算方法，用户可以在单个云端服务器上安全获取外包存储数据以及快速地进行安全的数据处理操作。具体来说，本发明首次提出了下云服务器具备多个可信任单元（TPU）的前提下的ATOM计算系统，然而TPU面临侧通道攻击的危害。在ATOM系统下，本发明设计了两个特殊的快速处理工具包，其允许用户获取进行安全整数计算以及安全浮点型计算以此来抵御TPU的侧通道攻击的危害。另外，本发明的ATOM系统在数据处理以及获取用户私人信息的同时也保证了访问模式不被泄露。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106131154B
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201610503784.9
申请日：2016-06-30
Applicant: 福州大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种移动无线传感器网络中基于核函数的压缩数据收集方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S01：基于随机游走算法收集传感器节点的数据；步骤S02：根据所述随机游走算法设计随机测量矩阵；步骤S03：设计稀疏表示矩阵；步骤S04：根据所述随机测量矩阵与稀疏表示矩阵对步骤S01收集到的传感器节点的数据进行压缩感知恢复。本发明提高了数据收集的效率，降低了节点能耗，减少了数据的收集时间，提高了数据收集的可靠性，进而延长网络的生命周期。
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公开(公告)号：CN110598438A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910653448.6
申请日：2019-07-19
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度卷积神经网络的云中保护外包数据隐私保护系统，其特征在于：所述系统由密钥生成中心、云平台、数据用户和CNN服务提供单元组成；所述密钥生成中心是系统中所有其他实体信任的实体，负责分发和管理数据用户或CNN服务提供商的所有密钥，以及云平台的所有引导密钥；所述云平台存储和管理从系统中注册方外包的加密数据，并提供计算能力对加密数据执行同态操作；所述CNN服务提供商为数据用户提供了所需的深度 分类模型，决策结果反映数据用户的现状。本发明在没有隐私泄露的前提下，实现对数据的安全计算以及分类。
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公开(公告)号：CN110336837A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910723361.1
申请日：2019-08-06
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种实用性的云端隐私保护外包计算系统（ATOM）及其计算方法，用户可以在单个云端服务器上安全获取外包存储数据以及快速地进行安全的数据处理操作。具体来说，本发明首次提出了下云服务器具备多个可信任单元（TPU）的前提下的ATOM计算系统，然而TPU面临侧通道攻击的危害。在ATOM系统下，本发明设计了两个特殊的快速处理工具包，其允许用户获取进行安全整数计算以及安全浮点型计算以此来抵御TPU的侧通道攻击的危害。另外，本发明的ATOM系统在数据处理以及获取用户私人信息的同时也保证了访问模式不被泄露。
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公开(公告)号：CN109685934A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811551841.6
申请日：2018-12-18
Applicant: 福州大学
CPC classification number: G07C5/008 , H04L63/0428
Abstract: 本发明涉及一种基于车辆数据隐私保护与压缩感知的交通估计方法，首先设计基于车辆行驶数据的密文的外包以及安全传输机制；接着基于Secure 2-party computation思想，根据最终期望得到的运算结果，利用两个云平台之间的交互运算设计出数据加密执行协议；最后将压缩感知理论融入到步骤S2所设计加密执行协议中，通过对少量加密数据的解密实现城市交通状态的估计。本发明能够显著地增强车辆数据隐私保护的能力，并且极大地减少了密文数据的传输量，降低了为实现城市交通估计所需的能耗，降低了交通估计所需时间。
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