安全隐私

摘要： 信息时代的到来改变了人们生产及生活方式,利用网络存储数据也成为社会发展主流,本文阐述了基于云计算的网络安全隐私数据融合内涵,进一步分析网络完全隐私数据所出现的安全问题,并从隐私数据过滤、隐私数据保护、隐私数据聚类、数据融合实现、仿真实验办法等方面逐一分析。

摘要： 针对Liang等人提出的基于双物理不可克隆函数(physical uncloneable function,PUF)的无线射频识别(radio frequency identification,RFID)认证协议进行分析发现其存在安全隐患,不能抵抗重放攻击、去同步攻击、标签伪造等恶意攻击.为解决由于恶意攻击者对RFID系统所造成的安全隐患问题,提出一种基于双PUF的RFID认证协议DPRAP.在伪随机数发生器种子生成阶段,不直接在非安全信道上传输种子的通信值,通过多次的Hash与异或运算对种子的值进行加密隐藏,保证协商种子的机密性;在标签与服务器的伪随机数发生器种子协商过程中,使用一个时间阈值,防止攻击者恶意阻塞通信信道引发去同步攻击,确保服务器与标签端的伪随机数发生器种子的同步性;在认证阶段,在认证信息中增加使用标签的身份标识IDS来对标签的合法性进行验证,防止标签假冒攻击.通过使用BAN逻辑和Vaudenay模型对DPRAP协议进行形式化分析和验证,证明DPRAP协议满足不可追踪性,能够抵抗去同步攻击、标签假冒攻击等攻击手段,结果表明DPRAP协议具有更强的安全隐私性和更好的实用性.

摘要： [目的]采用区块链技术以去中心化的方式解决期刊界一稿多投检测难和稿件安全隐私无法保障的问题.[方法]分析投稿流程优化的需求,提出利用区块链技术检测一稿多投及稿件确权的方案.方案中设计的采编区块链系统为现有采编系统之外的辅助系统,拟采用联盟链的架构,包含期刊注册、作者注册、发布稿件、修改稿件状态、判断一稿多投、查询稿件6项基本功能,与既有的采编系统协同运行.[结果]所设计的方案实现采编区块链原型系统开发,并完成功能和性能测试,验证了该系统的有效性.[结论]相较于目前广泛采用的中心化采编系统,该方案站在期刊角度,不必将稿件数据共享给系统运营商,以杜绝一稿多投的学术不端行为,站在作者角度能够保证投稿记录不可篡改,在稿件被恶意传播或被他人挪用时,能够维护作者对稿件的著作权.

摘要： 随着我国工业化的发展,能源电力作为国民生活的支撑,其发展、交易过程中的安全性、效率、信任度等问题受到越来越多的关注.将区块链技术与能源电力结合,能够优化传统的能源电力交易模式,提高交易效率,促进能源电力健康发展.基于区块链的结构及去中心化、公开透明等特点,结合世界能源电力的现状以及能源消纳、电网配套服务、电力市场所面临的问题,对区块链在能源电力领域的国内外应用案例进行了分析研究,指出了区块链技术在能源电力领域面临的安全隐私、政策适应性及效率等方面的挑战,最后对区块链技术在能源电力领域的应用进行了展望.

摘要： 尽管车联网对于汽车控制系统起到了非常重要的信息数据传输作用,尤其是在5G时代到来之际,车联网的作用更加明显,其实现的信息数据共享为更多车主提供优质无线通信服务。但也因为车联网与网络环境的连接导致其可能会出现隐私安全受到威胁的问题。车主在车联网上所进行的身份认证可能会遭受到不良分子的攻击,最终导致隐私信息暴露。本文就5G时代的车联网安全隐私问题展开研究,先交代车联网的网络原理,然后介绍隐私问题解决方案。

摘要： M2M通信可以方便机器之间的协作交互,组网灵活快捷并能减少通信开销,从而为嵌入式通信终端和海量传感设备的大规模部署应用提供便利的条件.文章针对家庭组网需求和M2M通信特点,探讨了基于M2M的家庭网络架构的设计要求及关键技术,主要包括无线通信技术、能量高效管理和安全隐私保护,并对家庭M2M网络系统设计提出了建议.

摘要： 边缘计算将数据处理任务放置在网络边缘(靠近数据源)的设备上,可以快速实现实时数据处理,具有低延迟、隐私安全性和灵活性的特点,被认为是"人工智能的最后一公里".近年来,边缘计算的飞速发展在不断推动边缘人工智能物联网的发展.对2019年边缘计算的相关研究与成果进行了综合评述,并对未来发展趋势进行了展望.首先,梳理2019年面向边缘计算的人工智能软硬件进展,科技巨头纷纷推进战略部署,市场火爆;然后,总结2019年在降低功耗方面的最新成果,指出降低功耗是边缘计算技术落地的关键点;随后,从嵌入超低功耗人工智能芯片和异构计算架构两个方向概述边缘计算最新发展趋势;最后,从电源功耗、人工智能芯片、安全隐私、5G等四个角度讨论边缘计算面临的困难与挑战.

摘要： 边缘计算将数据处理任务放置在网络边缘(靠近数据源)的设备上,可以快速实现实时数据处理,具有低延迟、隐私安全性和灵活性的特点,被认为是“人工智能的最后一公里”。近年来,边缘计算的飞速发展在不断推动边缘人工智能物联网的发展。对2019年边缘计算的相关研究与成果进行了综合评述,并对未来发展趋势进行了展望。首先,梳理2019年面向边缘计算的人工智能软硬件进展,科技巨头纷纷推进战略部署,市场火爆;然后,总结2019年在降低功耗方面的最新成果,指出降低功耗是边缘计算技术落地的关键点;随后,从嵌入超低功耗人工智能芯片和异构计算架构两个方向概述边缘计算最新发展趋势;最后,从电源功耗、人工智能芯片、安全隐私、5G等四个角度讨论边缘计算面临的困难与挑战。

摘要： 随着互联网络、计算机技术等的发展,人类社会逐步迈入大数据时代.基于大数据技术的信息处理在医学领域发挥着十分重要的作用,尤其是在医疗保险信息安全隐私保护方面.但互联网、计算机以及大数据的发展在为医疗保险信息带来便利的同时,医疗保险信息容易丢失与泄露的问题也随之产生,这给生物医学的发展带来了极大的风险和隐患.因此,基于大数据技术,对医疗保险信息安全隐私保护进行研究,以云存储、判别分析算法以及中间构件等技术对医疗保险信息进行保护.通过实验证明,基于大数据的医疗保险信息的安全性得到很大提高,且信息准确率达92％以上,能够极大地保护医疗保险信息的安全性.

摘要： 本申请提供一种可信处理单元的隐私数据及金融隐私数据的安全分析方法，涉及数据处理技术。本申请提供的基于TEE的隐私数据及金融隐私数据的安全分析方法，由于安全模块可以根据TEE申请请求，在动态随机存取存储器DRAM中分配为可用的处理单元和待请求的内核共享的物理内存区域。这样一来，可以使得待请求的内核使用可用的处理单元进行数据处理时，通过仅仅允许可用的处理单元和待请求的内核访问的物理内存区域传输待处理的隐私数据，而CPU的其他内核无法访问在物理内存区域的待处理的隐私数据。如此，在可用的处理单元中实现了TEE，流程简单且成本低、隐私数据的安全性高，为隐私保护计算联邦学习形成技术基础。

摘要： 本发明提供一种多方隐私数据及金融隐私数据的安全联合分析方法，该方法包括接收各参与方客户端发送的远程认证请求，根据远程认证请求为各参与方分配一个CPU可信执行环境和至少一个GPU可信执行环境，接收任一参与方客户端发送的隐私数据，在参与方分配的CPU可信执行环境中，参与方虚拟机CPU将隐私数据传输至GPU中，在参与方GPU可信执行环境中，参与方虚拟机GPU对隐私数据进行处理。本发明通过设置参与方本地的隐私数据迁移至可信执行环境的虚拟机中实现了隐私数据的处理过程，无需为每个参与方配置专用于数据处理的服务器，降低了联邦学习架构的部署成本。

摘要： 本发明公开了一种保护隐私安全的隐私数据融合方法，包括传感器接收到各种参数，传输到汇聚节点；汇聚节点将数据收集并预混合再依Unicode码转化；汇聚节点将处理后的数据传输至混合处理模块；混合处理模块不同数据进行核心数据处理，包括但不限于求平均值、众数、一段时间内的变化速率、中位数；混合处理模块将处理后的数据传输至加密服务器；加密服务器将数据进行以比特为单位进行交错分开为第一数据集与第二数据集；加密服务器将第一数据集与第二数据集进行防错处理。本发明属于无线传感器技术领域，具体是提供了一种破译难度高，数据安全性高，系统简单的保护隐私安全的隐私数据融合方法。

摘要： 本申请提供一种可信处理单元的隐私数据及金融隐私数据的安全分析方法，涉及数据处理技术。本申请提供的基于TEE的隐私数据及金融隐私数据的安全分析方法，由于安全模块可以根据TEE申请请求，在动态随机存取存储器DRAM中分配为可用的处理单元和待请求的内核共享的物理内存区域。这样一来，可以使得待请求的内核使用可用的处理单元进行数据处理时，通过仅仅允许可用的处理单元和待请求的内核访问的物理内存区域传输待处理的隐私数据，而CPU的其他内核无法访问在物理内存区域的待处理的隐私数据。如此，在可用的处理单元中实现了TEE，流程简单且成本低、隐私数据的安全性高，为隐私保护计算联邦学习形成技术基础。

摘要： 本发明提供一种多方隐私数据及金融隐私数据的安全联合分析方法，该方法包括接收各参与方客户端发送的远程认证请求，根据远程认证请求为各参与方分配一个CPU可信执行环境和至少一个GPU可信执行环境，接收任一参与方客户端发送的隐私数据，在参与方分配的CPU可信执行环境中，参与方虚拟机CPU将隐私数据传输至GPU中，在参与方GPU可信执行环境中，参与方虚拟机GPU对隐私数据进行处理。本发明通过设置参与方本地的隐私数据迁移至可信执行环境的虚拟机中实现了隐私数据的处理过程，无需为每个参与方配置专用于数据处理的服务器，降低了联邦学习架构的部署成本。

摘要： 本发明公开了基于隐私计算的金融隐私数据安全决策方法、装置及设备，通过服务器确定多个客户端的共有数据，并获取共有数据的标签数据；下发标签数据给客户端，以使客户端按照标签数据确定分割特征和分割值；获取各个客户端上传的分割特征和分割值，并在可信执行环境中，确定最佳分割特征和最佳分割值，形成分类树；依据分类树，确定决策树；其中联邦学习方法，则是基于训练好的决策树，对待分析的目标对象进行分析，确定目标对象的综合分析结果，并反馈。本方法可以对参与方的隐私数据进行保护，提升数据安全性，并且服务器在可信执行环境中对隐私数据相关的数据进行隐私计算，进一步减小了数据泄露的风险。

摘要： 本申请提供一种基于隐私保护计算的金融隐私信息的安全审核方法及装置。该方法应用于电子设备，包括：从预设的第一隐私信息中获取待审核信息；第一隐私信息表示用户预先存储在电子设备的金融隐私信息；对待审核信息进行审核，得到待审核信息的第一审核结果；若第一审核结果为审核通过，则将第一审核结果发送至服务器；第一审核结果用于触发对第二隐私信息进行审核，得到第二审核结果；第二隐私信息表示服务器获取到的金融隐私信息。本申请将一部分金融隐私信息由电子设备审核，避免这些金融隐私信息在向服务器传递过程中泄露。电子设备审核通过后再由服务器进行其他金融隐私信息的审核，实现对金融隐私信息的分步审核，提高审核效率和精度。

摘要： 提供了用于实施基于区块链的隐私交易的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。所述方法之一包括：在隐私交易所涉及的多个(N个)区块链节点中的第一区块链节点处，将所述隐私交易发送至所述N个区块链节点中的多个第二区块链节点中的每个，其中，N至少为四；分别从所述第一区块链节点和所述第二区块链节点中的至少(N‑F)个区块链节点获得证明所述隐私交易的至少(N‑F)个签名，其中，F为不大于(N‑1)/2的最大整数；以及在所述第一区块链节点处，将与所述至少(N‑F)个签名相关联的所述隐私交易的哈希值提交给公有区块链的一个或多个区块链节点以添加到所述公有区块链中。

摘要： 本发明公开了一种基于区块链及隐私安全计算的隐私数据可信验证方法，通过创新式的组合使用区块链及隐私安全计算技术，实现了安全、可信的隐私数据可信度验证。该方法一方面可以确保权威部门愿意提供可信数据源，另一方面可以确保数据传输、数据计算、计算结论三个环节的不可篡改，从而真正确保电子数据拥有媲美纸质文档的防伪性能。本发明将创造更加安全、可信且更趋自动化的信息可信度验证方式，这对涉及大量公民隐私数据的房产品等大宗商品交易场景尤为重要。本发明的运用将使各类商业活动中的隐私数据可信度验证场景，均能基于本发明而做出真实、可信、高效的业务判断，杜绝通过资料造假骗取购房资格的可能性。

摘要： 本发明公开了一种基于区块链及隐私安全计算的隐私数据共享方法。步骤集成了区块链和隐私安全计算环境两项技术，形成两层架构。隐私安全计算作为链下可信层，进行隐私运算、复杂运算、高频运算等场景；区块链则通过服务层与链下的隐私安全计算进行连通，用于存证隐私安全计算所产生的运算结果，为其赋予不可篡改性。本发明采用隐私安全计算环境技术可进行链下大数据批量计算，并将计算结果上链存证。本发明通过创新式的组合使用区块链及隐私安全计算技术，实现了隐私数据的安全、可信共享。该方法一方面可以确保共享的隐私数据不可篡改，解决传统的数据中心化归集带来的可信度和安全性问题。