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公开(公告)号：CN118802373B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411268260.7
申请日：2024-09-11
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 浙江大学
Inventor： 王文婷 , 刘远龙 , 刘鑫 , 田博彦 , 曹小亚 , 吴晓明 , 田健 , 朱朝阳 , 王鑫 , 杨明 , 程鹏 , 冯冬芹 , 赵斌超 , 徐锋 , 庞向坤 , 徐征 , 刘京 , 聂其贵
Abstract: 本发明涉及智能电网安全访问领域，提供了一种智能电网安全访问控制方法、系统及终端设备。所述智能电网安全访问控制方法包括，根据访问过程中的关键设备的性能指标数据和网络流量数据以及接入网络设备的所有访问行为，分别计算接入网络设备的性能指标、网络流量以及访问行为各自对应的信任值；基于接入网络设备的性能指标、网络流量以及访问行为各自对应的信任值与各自相应阈值比较，确定出性能指标授权级别、网络流量授权级别以及访问行为授权级别；分别筛选出性能指标授权级别、网络流量授权级别以及访问行为授权级别中的最低级别，并作为接入网络设备最终授权级别，以确定出访问范围。本发明能够及时发现并有效应对安全威胁的演变。
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公开(公告)号：CN119088783A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411152455.5
申请日：2024-08-21
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06F16/182 , G06F16/13 , G06F16/16
Abstract: 本发明公开了基于区块链的数据分级动态存储方法及系统，其中方法，包括：获取待存储数据，将待存储数据切分成若干个待存储文件块，并为每一个待存储文件块生成一个哈希值，将所述哈希值作为数据块的唯一标识；将待存储文件块的哈希值与数据库中已存在的哈希值进行比对，以识别待存储文件块的哈希值与数据库中已存在的哈希值是否一致，如果一致，则将待存储文件块的数据更新到已存在的哈希值所对应的存储位置中；如果不一致，则将待存储文件的数据存储到区块链上。
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公开(公告)号：CN118916806A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410929974.1
申请日：2024-07-11
Applicant: 青岛理工大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F18/2433 , H02J3/00 , G06F21/64 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种面向风电功率预测的FDI攻击检测方法，属于风电功率预测技术领域，所述方法包括：获取待检测的风电功率数据，得到待检测数据集；借鉴k折交叉验证的思想对所述待检测数据集进行初步划分，将其均分为k个子集；在每一轮迭代中，轮流选取其中一个子集作为测试集；使用训练完成的SAE对各测试集进行测试，计算SAE重构后的各测试集数据的重构误差；若满足公式：σ>σ0，且Rmax>μ+hσ，则将Rmax对应的具有最大重构误差的测试集标记为被攻击数据，并从所述待检测数据集中移除，原本的k折交叉验证相应地转变为k‑1折交叉验证，转至步骤S103。本发明能够增强风电预测模型的鲁棒性，提高风电厂的经济效益和电网的稳定性。
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公开(公告)号：CN118802373A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411268260.7
申请日：2024-09-11
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 浙江大学
Inventor： 王文婷 , 刘远龙 , 刘鑫 , 田博彦 , 曹小亚 , 吴晓明 , 田健 , 朱朝阳 , 王鑫 , 杨明 , 程鹏 , 冯冬芹 , 赵斌超 , 徐锋 , 庞向坤 , 徐征 , 刘京 , 聂其贵
Abstract: 本发明涉及智能电网安全访问领域，提供了一种智能电网安全访问控制方法、系统及终端设备。所述智能电网安全访问控制方法包括，根据访问过程中的关键设备的性能指标数据和网络流量数据以及接入网络设备的所有访问行为，分别计算接入网络设备的性能指标、网络流量以及访问行为各自对应的信任值；基于接入网络设备的性能指标、网络流量以及访问行为各自对应的信任值与各自相应阈值比较，确定出性能指标授权级别、网络流量授权级别以及访问行为授权级别；分别筛选出性能指标授权级别、网络流量授权级别以及访问行为授权级别中的最低级别，并作为接入网络设备最终授权级别，以确定出访问范围。本发明能够及时发现并有效应对安全威胁的演变。
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公开(公告)号：CN118484321B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410946509.9
申请日：2024-07-16
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东省公安厅
IPC: G06F9/54 , G06N5/01 , G06F18/23213 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及计算机存储技术领域，提供了一种基于组级学习的缓存学习方法及系统。该方法包括，获取组级特征和子组级特征；当缓存需要进行淘汰时，根据待预测组的组级特征，采用已训练的组的梯度提升树模型，得到该组的预测效用值；根据组内子组的子组级特征，采用已训练的子组的梯度提升树模型，得到该子组的预测效用值；分别将组的预测效用值和子组的预测效用值按照数值大小进行排序；从效用值最低的组开始，选择与该组写入时间最接近的N‑1个组，构成一个包含N个组的淘汰候选集合；从N个组的淘汰候选集合，选择保留效用值高于设定值的若干个子组，其余淘汰出缓存。本发明能够更准确地预测数据对象组的效用，且减少不必要的缓存淘汰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118468041B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410924362.3
申请日：2024-07-11
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F18/214 , G06F18/2135 , G06N3/094 , G06N3/098
Abstract: 本发明属于联邦学习数据安全的技术领域，更具体地，涉及基于生成对抗网络的联邦学习拜占庭节点检测方法、装置及计算机可读存储介质。包括客户端与服务器完成数据集的分配以及对客户端和服务器的模型进行初始化；客户端根据全局模型参数更新本地模型参数并进行训练，训练完成后，将更新后的本地模型参数发送至服务器；服务器进行拜占庭节点检测并排除掉拜占庭节点对应的本地模型参数后，对剩余的客户端本地模型参数进行聚合，得到新的全局模型参数，并下发至客户端；重复上述步骤至训练轮次阈值，得到优化的全局联邦学习模型参数。本发明解决了拜占庭攻击者可以通过对本地参数进行修改并发送给聚合服务器，以使得全局模型性能失稳的问题。
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公开(公告)号：CN118070929B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410465104.3
申请日：2024-04-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06N20/20 , G06F18/2431
Abstract: 本发明属于分布式机器学习系统优化的技术领域，涉及一种分布式机器学习系统中梯度异构双重优化方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：构建包含#imgabs0#个节点和单个参数服务器的分布式学习系统，节点为诚实节点和恶意节点；基于诚实节点从其局部数据集选取的数据样本，计算并修正数据样本的局部梯度，以迭代优化本地梯度差异；引入动量项，将修正后的局部梯度与上一迭代轮次的动量向量结合，再将得到的当前迭代轮次的动量向量归一化为单位动量向量发送给参数服务器，得到局部聚合结果；对局部聚合结果进行全局聚合，以迭代优化全局梯度差异。本发明解决了由于本地梯度差异和全局梯度差异而制约系统在面对恶意节点和攻击时的鲁棒性表现的问题。
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公开(公告)号：CN118316699B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410493166.5
申请日：2024-04-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东众志电子有限公司
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/098
Abstract: 本发明属于人工智能的技术领域，具体涉及一种面向加密联邦学习的恶意客户端检测方法及装置。该方法包括：基于历史迭代轮次的客户端梯度计算当前迭代轮次的裁剪阈值，并根据裁剪阈值对所有客户端的梯度进行自适应裁剪，得到中间梯度；对中间梯度添加高斯噪声，得到目标梯度并将其上传至服务端；对目标梯度的每一维元素添加索引，并使用线性回归算法计算目标梯度每一维元素的残差，以计算目标梯度每一维元素的置信度，以根据置信度筛选出所有目标梯度中的良性梯度；对良性梯度进行聚合，将得到的全局梯度广播给所有客户端进行梯度更新。本发明解决了联邦学习系统在进行局部训练时，潜在的恶意客户端产生恶意行为影响模型训练的技术问题。
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公开(公告)号：CN118587642A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410624349.6
申请日：2024-05-20
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V40/20
Abstract: 本发明公开了基于计算机视觉的校园违规行为检测方法及系统，其中方法，包括：获取待检测的校园监控图像；将待检测的校园监控图像，输入到训练后的校园违规行为检测模型CB‑YOLO中，得到校园违规行为检测结果；所述校园违规行为检测结果，包括：校园内吸烟行为或校园内使用手机行为；其中，训练后的校园违规行为检测模型，是对原始YOLOv7网络进行改进得到的，将原始YOLOv7网络的SPPCSPC模块替换为通道空间金字塔网络CSPPF；将原始YOLOv7网络的CAT模块替换为自适应加权双向特征金字塔网络AWBFPN；将将原始YOLOv7网络的损失函数设置为损失函数Size‑Iou。
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公开(公告)号：CN118573480A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411044928.X
申请日：2024-08-01
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及一种基于零信任架构的网络安全通信方法、装置、设备及存储介质。本发明旨在构建一个高度安全、灵活且响应迅速的网络通信环境，有效应对现代网络环境中不断演变的安全挑战。采用零信任原则，无论之前是否已被认证，要求在每次通信时都必须重新进行身份验证和信任评估，旨在为网络通信提供全面、智能且高效的安全保障。本发明通过采用数据处理算法和人工智能技术，对网络实体的身份验证、属性分析、交互记录和通信环境，进行实时、动态的信任评估，适用于协同任务等复杂场景，有效识别和防御潜在的安全威胁。本发明能够确保在从数据源到目的地的整个通信过程中，每一步都遵循零信任原则，从而保障通信的安全性和可靠性。
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