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公开(公告)号：CN113779581B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202111077784.4
申请日：2021-09-15
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及一种轻量化高精度恶意软件识别模型的鲁棒检测方法及系统，包括：步骤1：获取应用软件的字节文件数据集，可视化为灰度图；步骤2：训练生成对抗网络，生成各类别恶意对抗样本灰度图，加入到恶意数据集；步骤3：将卷积自动编码器的编码器迁移为小规模学生模型；步骤4：采用知识蒸馏，将大规模教师模型的知识汲取到学生模型中；步骤5：采用最终得到的学生模型进行所属类别预测，即检测结果。本发明仅对字节文件进行处理，进而采用端到端的深度卷积模型自动进行高阶特征的提取及潜在模式的判别，不仅克服了分类算法高度依赖于繁琐的特征工程所提取的特征空间完整性的问题，亦可满足了恶意检测的实时性要求。
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公开(公告)号：CN114338161B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202111632491.8
申请日：2021-12-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本申请公开了一种面向隐私保护的信息物理系统的攻击检测方法、系统、装置、设备及计算机可读存储介质，在传输监控终端采集的实时数据时，将基于差分隐私机制生成的加噪聚合数据进行预设非线性变换得到的待传输聚合数据通过网络通信通道传输，数据接收端对接收到的第一聚合数据进行预设非线性变换的逆变换，得到第二聚合数据，再根据第二聚合数据和基于卡尔曼滤波对当前时刻的聚合数据进行最优估计得到最优估计值的估计残差进行攻击检测，通过增加实时聚合数据的随机性消减了由于差分隐私机制引起的检测阈值过高，导致错误数据注入攻击者更容易注入攻击信号的问题，从而获得更好的检测率。
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公开(公告)号：CN114385233B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210291811.6
申请日：2022-03-24
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本申请属于计算机系统技术领域，提供了一种跨平台自适应数据处理工作流系统及方法，包括客户端，被配置为基于应用程序编程接口调用和画布式拖拽构建工作流，将所构建的工作流通过Istio安全网关发送到服务端；服务端，被配置为基于服务器接口接收客户端所构建的工作流，基于运算符计算平台适配器进行工作流逻辑运算符的计算环境优化适配。本申请采用基于Kubernetes的微服务架构，采用Istio安全网关作为客户端与服务端的唯一通道，实现跨平台自适应数据工作流的处理。
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公开(公告)号：CN114816699A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210372549.8
申请日：2022-04-11
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明公开了基于温度预测的数据中心作业调度方法及系统，包括：获取数据中心机柜相关参数、机柜中服务器的相关参数、作业队列中待调度作业所需资源大小和冷却设备的相关参数；对获取的数据进行预处理，对于预处理后的数据进行特征筛选；基于训练后的机器学习模型和筛选得到的特征，预测出未来设定时间段内机柜的温度，选出温度最低的机柜；将待调度作业，在温度最低的机柜的若干个服务器中进行初始调度和优化调度，通过多次迭代，选出服务器与待调度作业之间的最佳映射方案；根据最佳映射方案实现待调度作业的调度。
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公开(公告)号：CN114385272B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210291802.7
申请日：2022-03-24
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F9/445
Abstract: 本发明属于网络通信技术领域，提供了面向海洋任务的在线自适应计算卸载方法及系统，实时的获取环境信息和用户信息，并建立准确的模型描述当前系统，进而实现高效的任务分配，保证时延。因此与传统离线方法不同，我们基于强化学习，通过从历史分配策略学习以提供当前决策，而无需未来信息，构建卸载模型并实时优化，以实现设备任务的高效卸载。本发明所述的方案，不仅可以使得能源得到充分利用，更能有效降低任务时延，保证QoS。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113472520B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110904643.9
申请日：2021-08-07
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及一种ModbusTCP协议安全增强方法及系统，本发明在ModbusTCP协议中使用HMAC算法为工控系统通信数据同时提供身份认证和完整性保护，采用加解密速度比非对称加密算法更快的SM4分组密码算法为工控系统通信数据提供机密性，采用时间戳加随机数并结合随机数集合表更细粒度的防止重放攻击；本发明在保证了可用性的前提下，全面提高了使用ModbusTCP协议的工业控制系统安全性。
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公开(公告)号：CN114461369A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210376827.7
申请日：2022-04-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明属于数据迁移技术领域，提供了一种面向复杂应用场景的自适应数据调度系统及方法，根据影响迁移作业因素以及针对数据的特征自动调整调度策略，分为：数据源负载均衡策略、数据文件热度策略以及数据文件合并拆解策略，首先达到数据源的负载均衡化以及作为数据流转迁移任务的高并发基础，而后将根据数据文件的特征自适应的调整选取对应的策略，针对不同类型海量数据作业的流转迁移处理要求，实现异构存储系统之间数据快速迁移的高要求、大带宽的高速传输网络的高要求。
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公开(公告)号：CN114385601A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210291801.2
申请日：2022-03-24
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F16/21 , G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F16/25
Abstract: 本发明涉及流式数据智能处理技术领域，提供了基于超算的云边协同高通量海洋数据智能处理方法及系统，包括基于历史海洋观测数据构建每个海洋观测数据流的初始海洋数据智能处理模型；实时获取每个海洋观测数据流的数据并进行预处理；基于预处理后的每个海洋观测数据流数据，对相应的初始海洋数据智能处理模型进行实时迭代训练更新，得到每个海洋观测数据流的最新海洋数据智能处理模型，保存在模型版本库中；通过调用每个海洋观测数据流的最新海洋数据智能处理模型对每个海洋观测数据流中不断流入的数据进行实时推理与预测；将超算训练优化后的模型推送到边缘端，在边缘端进行模型更新，并进行具体推理应用，从而避免了数据远程传输，降低了延迟。
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公开(公告)号：CN114186668A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111498488.1
申请日：2021-12-09
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
Abstract: 本发明公开了一种物联网数据流预测的在线深度学习方法、系统和设备，包括采集观测数据，获取预设时间段内观测数据的目标数据点及目标数据点序列；对原始观测数据进行处理，并构建训练和测试样本；根据训练和测试样本建立ECNN模型进行在线深度学习。对比现有技术，本发明的有益效果在于：采用进化卷积神经网络框架，可以端到端地进行训练，既具有较好的数据特征学习能力，并且还可以随数据流自适应地进化，同时解决了容量可扩展性和可持续性问题。
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公开(公告)号：CN112884161B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110142654.8
申请日：2021-02-02
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本申请公开了一种抗标签翻转攻击的协同学习方法、装置、设备及介质，包括：利用经验风险最小化方法构建协同机器学习的优化问题；选择有界超球体作为机器学习模型的候选集合，将弹性损失函数应用于优化问题的目标函数；利用交替方向乘数法迭代更新机器学习模型；根据l‑风险计算模型的误分类率，分析协同学习机制的抗标签翻转攻击性能；根据标签翻转概率、数据性质和弹性损失函数性质，计算模型的泛化误差。这样通过巧妙融合弹性损失函数与交替方向乘数法，保证基于翻转标签训练的模型实现与正确标签训练得到的模型相同的分类精度，并进一步揭示翻转标签与学习模型泛化误差间的内在联系，为大范围错误数据注入攻击下的协同机器学习研究奠定了基础。
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