摘要：本申请中一个或多个实施例提供一种层级化基于区块链公钥可搜索加密方法及系统，包括：检索层获取加密公钥pk、明文m和检索关键字W′；检索层利用加密公钥pk加密明文m以生成密文，密文包括：数据密文Cm和搜索密文集PEKS(pk,W)；检索层将搜索密文集PEKS(pk,W)发送至智能合约层，将数据密文Cm发送至服务器；检索层根据检索关键字W′生成检索口令TW′并存储；智能合约层获取用户的交易信息，并判断交易信息是否满足交易条件，若满足，则获取数据密文Cm，将搜索密文集PEKS(pk,W)和数据密文Cm发送至检索层；检索层根据检索口令TW′执行检索操作以解密搜索密文集PEKS(pk,W)和数据密文Cm获得明文m，将明文m反馈至用户。本申请利用区块链技术结合公钥可搜索加密机制，实现数据的共享，提高检索结果可靠性，利用分层架构提高检索速度。

摘要：本发明涉及一种可边录制边加密的视频编码芯片，包括与镜头连接的输入接口模块、编码加密模块以及与存储终端连接的输出接口模块，其中：输入接口模块接收镜头采集到的视频信息，并将这些信息输入到芯片的编码加密模块；编码加密模块对视频信息进行加密，并对加密后的视频信息进行视频编码，并输出到输出接口模块；输出接口模块将处理好的视频信息流输出到存储终端。本发明可以在编码的同时对视频信息进行加密操作，并且不会明显地延长编码时间或增大编码后文件的大小，同时最大限度地保证了视频信息的安全性，使得视频从其形成开始便受到保护。而多种加密模式的嵌入，也极大地方便了使用者根据不同的场景来进行选择。

摘要：本发明涉及一种对网络中传输的数据进行安全、高效求和融合的方法，属于网络信息安全技术领域。查询基站产生一个随机数，然后根据网络拓扑结构分别计算并分发每个参与数据融合的节点密钥。采集的数据进行同态加密后，由孩子节点上传至父节点，父节点将自身和所有孩子节点的数据进行融合，继续上传，直至发送给查询基站；查询基站解密得到融合结果，然后根据验证值对融合结果在本地进行验证，验证有效则接受融合结果，否者丢弃融合结果。本发明只需要在查询广播和数据融合阶段产生数据流量，大大减少了数据流量。结果检查保证了数据的完整性；整个融合过程对数据进行了同态加密，保证数据可融合性的同时也保证了数据的机密性、可验证性。

摘要：本公开提供一种基于商用密码的身份匿名可搜索加密方法、装置、设备及介质，方法包括：接收来自发送端的索引信息和来自接收端的搜索口令；基于所述搜索口令与所述索引信息进行匹配，得到匹配结果；将所述匹配结果发送至所述接收端；其中，所述索引信息经由发送端基于服务提供方所提供的发送端私钥和系统公钥，以及给定的第一接收端身份数据生成；所述搜索口令经由接收端基于服务提供方所提供的接收端私钥和系统公钥，以及给定的第一发送端身份数据生成。根据本公开，能够同时实现商业密码级别的数据可搜索加密与个人的隐私安全防护，提供更高效的公钥完整性和认证性保护，实现了有效安全的数据共享，保障用户网络信息安全。

摘要：本发明提出了一种基于Schnorr聚合签名的数字证书颁发方法，解决CA认证机构单点失效的技术问题，属于计算机网络信息加密保护技术领域，在网络系统认证过程中，本方法取消了传统的认证中心概念，而是通过设立证书注册审批机构(Registration Authority，RA)和证书颁发机构(certificate authority，CA)。证书颁发机构区分了传统的CA和RA功能，两者之间没有直接联系。结合Schnorr聚合签名算法，使CA系统能够在认证机构内部存在失效的认证节点时仍能够正确颁发证书，从而拥有抵御攻击的能力。对比现有技术，本发明具有更强的认证机构信任度，可大幅减少验证签名的成本和交易体积，显著降低对于网络传输消耗的带宽，以及对于节点存储空间的占用。

摘要：本发明涉及一种基于子空间学习的小样本人脸识别方法，属于人脸识别技术领域。本方法针对小样本人脸识别，提出了基于标签释放和贡献度区分的子空间学习方法，通过对系数矩阵进行加权，对重要的数据点赋予更高的权重，以便子空间学习中重构的样本更加准确，从而学习到更好的变换矩阵或子空间。特别是利用标签释放、线性回归、对角非零约束来学习一个子空间，使得映射空间的同类样本差异减小、异类样本差异增，进而有利于分类准确识别。

摘要：本说明书一个或多个实施例提供一种基于区块链的动态访问控制方法及装置，对于明文数据，按照顺序进行加密处理，一次加密处理后的加密结果继续进行下一次的加密处理，直至最后一次加密处理后得到最终的密文数据，最后将密文数据以交易形式记录于区块链中；解密时，从区块链获取密文数据，依次对密文数据进行解密，能够得到明文数据的函数值；本实施例的方法适用于分布式多用户系统的动态访问控制，能够保证数据安全性和访问控制可靠性。

摘要：本发明涉及一种基于密文变换的第三方随机数传递方法，属于计算机网络应用密码学技术领域。首先，服务集群中的所有服务器约定所用椭圆曲线，生成自己的公私钥对，将每个服务器的公钥进行加和，得到服务集群的公钥。然后，接收方使用曲线参数生成自己的公私钥对。之后，发送方生成随机点，由点映射出待传递的随机数。使用服务集群公钥对随机点进行加密，并将密文发送至服务集群。服务集群中每个服务器分别以接收方的公钥为目标对密文进行转化。服务集群将所有服务器的转化结果与原密文进行加和，得到新密文。接收方从服务集群获得新密文，并使用自己的私钥解密，最终得到发送方传递的随机数。本方法实现了随机数经由第三方传递时的安全可靠。

摘要：本发明涉及一种满足个性化本地差分隐私需求的联邦学习方法，属于网络与信息安全技术领域。在联邦学习的每一个迭代轮次中，每个客户端在完成本地模型训练后，根据自己设置的隐私预算对原始的本地模型参数进行扰动，然后发送给服务器。服务器收集所有客户端扰动后的本地模型参数，并根据每个客户端设置的隐私预算计算其对应的概率参数，在聚合全局模型时根据概率参数来决定使用哪些客户端的本地模型。对比现有技术，本发明可抵抗来自不可信服务器的隐私攻击，客户端可设置不同的隐私预算，支持“个性化”的隐私保护。客户端选择机制可以在隐私预算个性化设置的情形下，使服务器获得更准确的全局模型，平衡了数据可用性与隐私性。

摘要：本发明涉及一种基于超图和多任务协同的小样本多姿态人脸识别方法，属于人工智能人脸识别技术领域。本发明利用超图和非负矩阵分解来获得近似于正面图像的图像，设计了一种基于超图去偏转的多姿态人脸识别框架。该框架首先对无姿态偏转图像进行分离。在此基础上，提出一种基于改进的支持向量描述的特征编码方法，提取无姿态偏转图像的特征，并与基于字典学习的分类器进行联合优化，用于特征提取和特征分类。特征编码方法利用改进的支持向量数据描述和三角编码，使提取的特征更具鉴别性。同时，建立了一种有效的特征提取和特征分类优化模型，易于得到更接近全局最优的解，提高了识别性能。