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公开(公告)号：CN119808896B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510296997.8
申请日：2025-03-13
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: G06N3/098 , G06F21/62 , G06F18/2132 , G06F18/214
Abstract: 本发明属于隐私保护的技术领域，更具体地，涉及面向保隐私异构去中心化学习的正则约束自适应调整方法。所述方法包括：将每个客户端#imgabs0#的本地模型#imgabs1#划分为共享模型#imgabs2#和保留模型#imgabs3#，对共享模型#imgabs4#进行正则化约束；客户端#imgabs5#使用上一轮聚合后的共享模型#imgabs6#和本地保留模型#imgabs7#，基于本地数据集#imgabs8#进行梯度下降更新；通过KL散度对正则化参数#imgabs9#进行动态更新调整；对共享模型进行差分隐私保护，然后将加噪后的共享模型广播给邻居客户端；客户端i的邻居客户端接收加噪后的共享模型并进行聚合，以得到下一迭代轮次的本地模型。本发明在保护数据隐私的同时，减轻数据异质性和差分隐私噪声对模型性能的负面影响。
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公开(公告)号：CN119892499A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510360779.6
申请日：2025-03-26
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: H04L9/40 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/2135 , G06F18/21 , G06F18/2433 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于数据分析与网络安全技术领域，具体涉及一种基于物理约束与自适应阈值的虚假数据注入攻击检测和定位方法。所述方法包括：通过预处理多个传感器的测量数据，将数据输入到基于物理约束和时间条件嵌入的WGAN框架进行训练；WGAN生成符合物理规律的高质量合成数据，并结合LSTM捕捉时间序列的长短期特性；随后，利用CNN‑Transformer模型进行全局特征提取和动态阈值生成，结合基于分位数的动态检测机制分析正常数据的分布，精准定位潜在攻击来源；最终，通过循环优化模型架构与参数，提升检测与定位的精度与效率。
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公开(公告)号：CN119670916A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510200623.1
申请日：2025-02-24
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: G06N20/00 , G06F18/213 , G06F18/2115 , G06F18/2413
Abstract: 本发明属于联邦学习的技术领域，具体涉及一种基于特征对比优化与分类器动态集成的联邦学习方法及装置。其方法包括：通过服务器初始化全局模型并将其下发给参与联邦学习的#imgabs0#个客户端，客户端基于接收到的全局模型进行本地模型更新以及对更新后的本地模型进行训练，再利用训练后的本地特征提取器对其本地私有数据集进行特征提取，以构建本地特征原型集合，再将本地模型、本地特征原型集合、客户端总样本量上传至服务器，服务器在全局聚合时，使用对比学习技术提升全局特征原型质量，最后将聚合得到的全局原型和全局特征原型集合下发给各客户端，执行下一轮次的学习，直至本地模型收敛或到达设定的通信轮次。
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公开(公告)号：CN119622379A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411695228.7
申请日：2024-11-25
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) , 泰华智慧产业集团股份有限公司
IPC: G06F18/2321 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于数据处理分析的技术领域，更具体地，涉及一种基于动态聚类算法DeepDPM的工业系统运行模式刻画方法。所述方法包括：首先收集系统实际运行数据。将数据进行预处理，并按照固定比例划分训练集和验证集；然后建立AE模型，使用训练集对AE进行预训练，并保存训练完成后的AE模型和权重，再使用验证集来验证训练后AE模型的效果。接下来将预处理后的数据输入到训练好的AE模型中进行特征提取；再将提取出的特征数据输入到DeepDPM模型中进行聚类；最后使用一种降维可视化算法：t分布随机邻域嵌入，简称t‑SNE，对聚类结果进行可视化展示。本发明解决了提高工业系统中运行模式预测的效率和准确性问题。
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公开(公告)号：CN119513498A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411673870.5
申请日：2024-11-21
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) , 青岛理工大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/20
Abstract: 本发明属于时间序列预测的技术领域，更具体地，涉及一种基于深度集成学习模型和高低频分离的时间序列数据预测方法。所述方法包括：收集系统中的时间序列数据，对得到的数据进行预处理；对原始时间序列数据进行VMD变分模态分解，将时间序列分解成K个有限带宽的模态分量；联合最大信息系数法和重构误差分析法来确定最佳的分解模态数量K；对分解的所有模态使用过零率和中心频率来划分高低频分量；分别针对高频分量和低频分量建立合适的预测模型；将所有模态预测结果进行叠加，得到最终的时间序列预测结果。本发明组合了多种深度学习模型使得预测方法具备更强的灵活性和适应性，能够针对不同特征的分量选择合适的模型进行预测，从而提升整体性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118445817B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410903625.2
申请日：2024-07-08
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)
Abstract: 本发明属于信息安全的技术领域，更具体地，涉及一种基于历史全局模型的增强联邦学习模型防御的方法、装置及可读计算机存储介质。所述方法包括服务器端向客户端发送全局模型，攻击者客户端截获每一轮的全局模型，放入历史全局模型储存池中；服务器随机选择部分客户端使用本端的本地数据集进行训练得到客户端局部模型，攻击者客户端在历史全局模型储存池中选择一个历史全局模型作为攻击目标模型；客户端将训练的本地局部模型上传至服务器，服务器进行聚合，再发送给各客户端；引入动态加权聚合机制，得到最优全局模型的参数。本发明解决了当前的防御方法在非独立同分布环境下的有效性与攻击成功率都较低，现有防御机制的有效性较低的问题。
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公开(公告)号：CN119358708A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411931128.X
申请日：2024-12-26
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)
Abstract: 本发明属于联邦学习的技术领域，更具体地，涉及基于扩散模型的自适应双边蒸馏个性化联邦学习方法。所述方法通过设计一种指导机制，使全局模型与本地模型之间进行相互蒸馏，从而实现知识的高效传递，增强个性化模型对客户端特定数据分布的适应性。同时，引入条件扩散模型生成高质量的伪数据，并利用这些伪数据对聚合后的全局模型进行微调。该过程不仅有效弥补了局部‑全局相互蒸馏过程中可能丢失的全局信息，还进一步优化了全局模型的表现。通过结合相互蒸馏和条件扩散微调技术，本发明在保护数据隐私的同时，实现了个性化性能与全局泛化能力的平衡，适用于非独立同分布non‑IID数据环境下的多客户端协作场景。
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公开(公告)号：CN119202998A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411373067.X
申请日：2024-09-29
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)
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , H04L9/40 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种工控流量异常检测方法、系统及电子设备，属于流量异常检测技术领域。包括：获取工况网络的实时流量数据包并进行预处理，生成原始流量特征序列和时频特征序列；通过训练好的混合神经网络模型对原始流量特征序列和时频特征序列进行并行处理，分别获取数据特征映射结果和物理特征映射结果并自适应融合，获取流量异常检测结果；其中，混合神经网络模型利用D‑ST‑LSTM网络学习原始流量特征序列中的深层次时序信息，利用DAE‑CNN网络对时频特征序列进行局部空间特征提取。能够充分利用流量数据的时间和空间维度信息，提高工控流量异常检测的精度；解决了现有面对低特征辨识度的异常流量异常检测效果有限的问题。
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公开(公告)号：CN118643055A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411102971.7
申请日：2024-08-13
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: G06F16/242 , G06F21/62
Abstract: 本发明属于数据安全技术领域，具体涉及一种多属性成本约束下的隐私保护动态空间关键字查询方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：数据拥有者利用密钥加密空间对象以及构建安全树索引并上传至云服务器；用户向服务代理发送包含更新信息的请求，服务代理利用密钥加密更新信息生成更新陷门和更新空间对象的加密结果，用以更新安全树索引和加密空间对象；用户向服务代理发送包含搜索信息的请求，服务代理基于密钥和搜索信息生成搜索陷门，用以在安全树索引中搜索目标空间对象并计算其综合属性成本指数，以得到有序的#imgabs0#密文集合，对该#imgabs1#密文集合解密得到结果集，最后根据结果集找到相应密文信息并返回给用户进行解密。
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公开(公告)号：CN118606634A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411080709.7
申请日：2024-08-08
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: G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于分布式机器学习的技术领域，具体涉及一种基于衰减噪声扰动的自适应保隐私分布式学习方法及装置。所述方法包括：根据节点裁剪后的样本梯度获取其本地梯度，节点的裁剪阈值随迭代轮次的增加而减小；对本地梯度注入高斯噪声，高斯噪声的强度随迭代轮次的增加成阶梯式衰减；聚合节点在每轮迭代中注入高斯噪声后的本地梯度，并利用聚合后的梯度更新本地模型参数，将更新后的本地模型参数广播给相邻节点进行参数更新；再聚合相邻节点更新后的模型参数，用于下一次迭代。本发明通过添加噪声以有效保护数据隐私，同时减小噪声误差保证数据的准确性。
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