检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2025年第3期46卷 234-247页

作者：侯金秋彭长根丁红发杨训安徽财经大学管理科学与工程学院安徽蚌埠233030 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州财经大学贵州省高等学校区块链与金融科技重点实验室贵州贵阳550025 贵州工程应用技术学院理学院非线性分析与高性能计算实验室贵州毕节551700

针对不可信云环境下传统全同态加密算法难以支持多用户密文共享及安全公平计算问题,提出了一种基于身份的可验证多用户同态代理重加密方案。首先,构建非合作博弈模型,提出动态资源分配算法,实现第三方云服务器的公平资源分配,确保资源... 详细信息

针对不可信云环境下传统全同态加密算法难以支持多用户密文共享及安全公平计算问题,提出了一种基于身份的可验证多用户同态代理重加密方案。首先,构建非合作博弈模型,提出动态资源分配算法,实现第三方云服务器的公平资源分配,确保资源使用的公平性与高效性。其次,通过代理重加密技术实现密文的转换,支持多用户同态运算,满足细粒度密文共享需求。最后,使用授权函数同态签名验证计算结果和云服务器行为,并在标准模型下给出所提方案的安全性证明。理论分析和实验结果表明,所提方案在保证重加密可验证性的同时,能够实现多用户同态运算。

关键词：代理重加密同态加密博弈论可证明安全

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基于本地差分隐私的分布式图统计采集算法

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计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1643-1669页

作者：傅培旺丁红发刘海蒋合领唐明丽于莹莹贵州省高等学校区块链与金融科技重点实验室(贵州财经大学) 贵阳550025 贵州财经大学信息学院贵阳550025

社交网络、社交物联网等应用场景产生的海量分布式图结构数据,被应用服务商采集并以此提供各类以数据为驱动的服务,或将引发严重的隐私风险.在此背景下,如何针对具备强关联性的分布式图结构数据实现安全高效的采集,成为大规模图结构数... 详细信息

社交网络、社交物联网等应用场景产生的海量分布式图结构数据,被应用服务商采集并以此提供各类以数据为驱动的服务,或将引发严重的隐私风险.在此背景下,如何针对具备强关联性的分布式图结构数据实现安全高效的采集,成为大规模图结构数据应用服务的瓶颈.面向分布式图结构数据隐私保护的节点或边本地差分隐私模型无法有效处理隐私保护效果和数据有效性之间的冲突关系.针对该问题,提出基于本地差分隐私的分布式图统计采集算法,同时实现度分布、三角计数序列和聚类系数3个不同统计指标采集,并适应不同有效性和隐私保护的需求.首先,采用分组机制及对称一元编码机制,设计具备高强度隐私保护的基于Node-LDP的度分布采集算法;其次,基于所提度分布采集算法获取阈值,引入剪枝算法缓解随机加噪的噪声边过多问题,并分别提出基于Node-LDP和Edge-LDP的三角计数序列采集算法;再次,在前述三角计数序列采集算法基础上引入拉普拉斯机制,从而分别提出基于Node-LDP和Edge-LDP的聚类系数采集算法,进而实现不同保护强度及数据效用需求下的分布式图结构多指标采集;最后,实验和对比结果表明,所提算法能同时提高隐私保护强度和数据效用,比现有单一或多统计指标采集算法更具优势.

关键词：图结构数据本地差分隐私隐私保护技术数据效用图统计数据采集

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基于双向拍卖的车辆编队方案

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通信学报 2024年第12期45卷 240-252页

作者：刘海吴晋宇王天锡彭泓晔贵州财经大学贵州省高等学校区块链与金融科技重点实验室贵州贵阳550025 贵州财经大学贵州省算网融合全省重点实验室贵州贵阳550025 贵州财经大学信息学院贵州贵阳550025

针对不同位置的车辆消耗的能效不同而导致行驶中出现编队解散,甚至无法形成车辆编队的问题,将车辆编队中的排序位置作为一种特殊商品,通过让领航车辆要价和跟随车辆出价的方式,为参与编队的各车辆确定其在编队中的位置;并通过设计激励... 详细信息

针对不同位置的车辆消耗的能效不同而导致行驶中出现编队解散,甚至无法形成车辆编队的问题,将车辆编队中的排序位置作为一种特殊商品,通过让领航车辆要价和跟随车辆出价的方式,为参与编队的各车辆确定其在编队中的位置;并通过设计激励相容的编队补偿机制,促使编队车辆在行驶中保持自己的编队位置。理论分析和大量实验表明,所提方案不仅能高效地形成车辆编队,还能确保形成编队的稳定性。

关键词：车辆无人驾驶车辆编队双向拍卖激励相容稳定性

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基于深度强化学习的自适应图像隐写算法

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计算机工程 2024年第8期50卷 319-327页

作者：钱清龙永蒋忠远段春红王宏贵州财经大学信息学院贵州省高等学校区块链与金融科技重点实验室贵州贵阳550025 贵州财经大学大数据统计学院贵州贵阳550025

针对自适应图像隐写中如何在轻量化隐写、最佳嵌入定位、高隐匿输出三者之间实现均衡的问题,提出一种基于深度强化学习的自适应图像隐写算法(AISA-DRL)。设计一种轻量化安全隐写网络,在降低模型隐写成本的前提下加强模型对图像隐写特征... 详细信息

针对自适应图像隐写中如何在轻量化隐写、最佳嵌入定位、高隐匿输出三者之间实现均衡的问题,提出一种基于深度强化学习的自适应图像隐写算法(AISA-DRL)。设计一种轻量化安全隐写网络,在降低模型隐写成本的前提下加强模型对图像隐写特征的提取能力,增强载密图像的安全性和稳定性。首先将具有高效特征融合特性的EPSANet引入EfficientnetV2-s,得到改进的EPSA-EfficientnetV2-s,以提高像素级嵌入过程的表征能力,从而获得最优像素修改位张量。随后将秘密信息与最优像素修改位张量加权求和得到载密图像。最后通过学习隐写分析网络对载密图像进行最优像素级奖励分配,根据设计的最小化失真函数通过梯度回传来更新网络参数,以获得最佳嵌入位置,从而实现秘密信息的最佳化嵌入。实验结果表明,AISA-DRL算法的模型参数量减少了94.22%,FLOPs减少了24.88%,与其他基于强化学习的隐写方案相比,在不同经典隐写分析器下的检错率提高了2.48%~6.55%。此外,在不同载荷下生成的载密图像PSNR值均在30 dB以上,不仅提高了模型对像素修改位的定位准确率,而且使隐写网络具有更强的表征能力。

关键词：图像隐写强化学习隐写分析嵌入策略特征提取

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区块链安全威胁及保护技术研究综述

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信息与电脑 2024年第4期36卷 13-15页

作者：李芳琼薛璐刘海贵州省高等学校区块链与金融科技重点实验室(贵州财经大学) 贵州贵阳550025 贵州财经大学信息学院贵州贵阳550025

区块链凭借着分布式共识、防篡改以及可追溯等独特技术优势得到了广泛应用,但其背后存在一些安全威胁,学者为此提出了许多区块链安全保护技术。基于此,文章从区块链安全角度出发,对区块链的基本架构、安全威胁及保护技术进行分析和总结... 详细信息

区块链凭借着分布式共识、防篡改以及可追溯等独特技术优势得到了广泛应用,但其背后存在一些安全威胁,学者为此提出了许多区块链安全保护技术。基于此,文章从区块链安全角度出发,对区块链的基本架构、安全威胁及保护技术进行分析和总结,并探讨未来的研究趋势。

关键词：区块链安全威胁安全保护技术

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