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高等教育领域数字化综合服务平台
一种面向移动终端的用户隐私保护技术
本项目针对智能手机等智能终端设备所面临的安全和用户隐私保护问题，研发一套软硬件结合的移动终端高安全解决方案。主要实现如下几个功能：1）一套完整的智能终端安全和隐私保护框架，从体系结构上增强系统的安全性，同时保护用户数据隐私。2）基于ARM Trustzone硬件隔离技术的安全支付和指纹识别安全保护；3）基于ARM Trustzone研发的自主知识产权可信操作系统，为国产移动终端设备提供相对廉价的技术支持，打破国外厂商的垄断地位；4）多个Android系统运行于同一个硬件平台，将用户的公私应用和数据运行或分开存储到各自的Android子系统，各子系统之间高度隔离。研究并实现了虚拟化技术便于多个Android系统对设备的复用和共享，使每个Android系统都可以同时使用相同的硬件设备，如电话、wifi、蓝牙等设备。并且每个Android系统的设备文件相互隔离。多个Android之间的切换仅需0.1秒。
电子科技大学
2021-04-10
一种增强的基于轨迹重构的隐私保护方法
本发明公开了一种增强的基于轨迹重构的隐私保护方法。
电子科技大学
2021-04-10
“镜湖一号”——“高校对外宣传数据智能分析平台”一体机
当前，高校内部学院、部门网站更新不及时，僵尸网站、发布内容存在不规范用语、错别字等情况较为普遍，造成了很大的安全风险。由内蒙古财经大学自主开发的“镜湖一号——高校对外宣传数据智能分析平台一体机”，很好的解决了上述出现的问题。同时，还具备了呈现学校对外宣传数据数据分析与挖掘的可视化态势展现功能，支持大屏观看和手机端查看。“镜湖一号”基于高校对互联网发布的各类数据，使用人工智能和大数据分析技术设计应用模型，让学校的管理者实时掌握数据动态。
应用场景及创新点：
1.监控敏感信息泄露，展现处置状态。
2.代替人工发现更新不及时、不到位的网站。
3.对比分析高校党建态势，同时展现学校内部各部门党建状态和成果。
3.实时展示高校发布的宣传数据态势，分析出最受欢迎、热门文章等。
4.平台支持国产化平台部署。
5.实现一体机快速部署。
内蒙古财经大学
2025-05-08
一种基于粒度控制的位置隐私保护方法和系统
本发明公开了一种基于粒度控制的位置隐私保护方法，包括： 判断移动设备中是否存储有一个 LBS 应用程序列表，如果有则为每个 LBS 应用程序设置隐私级别，其对应于该 LBS 应用程序将会获得的位 置精确度，并判断移动设备中是否已经存在有隐私策略库，如果存在 则持续监听来自于 LBS 应用程序的 LBS 请求，并在接收到 LBS 请求 时获取与该 LBS 请求对应的位置信息，从隐私策略库中读取该 LBS 应用程序对应的
华中科技大学
2021-04-14
海嘉船舶数据传输系统
海嘉船舶数据传输系统采用先进的通信技术与数据处理手段，系统利用高带宽卫星通信和5G网络，提供了更快速、可靠的数据传输通道。其整合物联网技术，能够从多种传感器源头实时获取船舶多维数据。创新的数据压缩和加密算法确保了数据传输的高效率和安全性。同时，系统对海上数据流量进行智能化管理，提升了传输的稳定性。
厦门大学
2025-02-07
海嘉船舶数据采集与分发系统
海嘉船舶数据采集与分发系统创新性突出，采用先进的传感器技术，实现多源数据的高效采集。系统在通信方面采用了独特的混合通信方案，融合卫星通信、物联网技术，确保了信息的高速传输和覆盖范围。创新的数据处理算法实现了实时数据分析和异常检测，提高了系统的智能化水平。
厦门大学
2025-02-07
网络投诉数据综合数据系统
网络投诉数据综合管理系统是针对网优投诉数据简历的管理机制，通过建立和完善地址库信息，利用多种识别机适配算法，对投诉数据进行整理和分析。提取投诉数据的地点信息、用户信息、工单号、流水号、投诉内容、投诉分类等，实现投诉信息的标准化和规范化。
深圳市名通科技股份有限公司
2021-02-01
融创教学可视化大数据系统
北京大智汇领教育科技有限公司
2025-01-09
智启高校教育 共创数据未来，高校大数据科研实训平台即将在62届高博会重磅发布
由新能源汽车国家大数据联盟主办的“智启高校教育 共创数据未来，高校大数据科研实训平台产品发布会”将于11月15日下午在高博会期间隆重举行。诚邀您莅临参会！
中国高等教育博览会
2024-11-05
一种流水线架构的零知识证明隐私计算专用加速芯片
1. 痛点问题
数据是数字经济时代的核心生产要素，但数据在自由流通或共享中才能产生更大价值。数据的隐私计算对保护数据安全，实现数据共享与协作应用，破除数据孤岛，提供合法合规的监管抓手，最大化释放数据价值有重大的现实价值。
零知识证明、安全多方计算、差分隐私、同态加密等现代密码学算法具有坚实完善的理论基础，可以提供最为可靠的数据保护方式。例如，零知识证明算法已经在学术界和工业界受到了广泛关注，应用于可信计算、区块链扩容、匿名货币等多种场景。然而，受制于算法的复杂度和硬件的计算能力，现有零知识证明等隐私计算性能仍比明文计算慢两到三个数量级，难以有效实现产业化。
2. 解决方案
本成果提出了一种高效的流水线芯片架构，显著提升了以零知识证明为核心的多种隐私计算和区块链应用中的数据处理性能和效率。本成果以算法为核心、以数据流为参考、以芯片实现为目的，通过全流水设计，优化芯片性能、面积和功耗，多维度解决隐私计算的算力不足问题，致力于成为新基建“数据价值互联网”的基础设施。
本成果所提出的芯片架构包含两个子系统。第一个子系统主要处理有限域上的高次多项式计算。通过利用傅里叶变换分解庞大的计算任务，同时对底层模块进行定制化流水线设计，并利用数据分片、片上转置等技术优化对数据流的控制。第二个子系统主要处理椭圆曲线上的大规模模幂运算。采用计算复杂度最优的Pippenger算法与定制化的数据流和底层流水线控制，并结合实际场景下的系数分布规律采用简单高效的任务分配机制，用最小的控制逻辑实现负载均衡。
清华大学
2021-09-15