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公开(公告)号：CN119670156B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510193235.5
申请日：2025-02-21
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F21/62 , G06F18/23 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及信息技术领域，公开了一种隐私计算算法的密文执行异常处理方法和系统，通过收集若干个租户的差分隐私查询参数来量化各租户的数据查询敏感度，利用ARIMA模型对敏感度量化结果进行时间序列分析，以预测其未来的趋势，并计算实际敏感度与预测敏感度之间的残差以识别出异常租户；采用滑动窗口方法提取异常租户的统计特征来构建特征集，并通过对其进行聚类分析识别出各异常租户对应的异常模式及异常指纹特征簇；基于异常租户的正、异常指纹特征簇训练模型，并用该模型量化各异常模式对异常租户隐私保护水平的影响程度，以根据得到的量化分析结果调整各异常租户的隐私预算分配比例并执行，进而实现对隐私计算算法的密文执行中异常的有效处理。
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公开(公告)号：CN119670156A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510193235.5
申请日：2025-02-21
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F21/62 , G06F18/23 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及信息技术领域，公开了一种隐私计算算法的密文执行异常处理方法和系统，通过收集若干个租户的差分隐私查询参数来量化各租户的数据查询敏感度，利用ARIMA模型对敏感度量化结果进行时间序列分析，以预测其未来的趋势，并计算实际敏感度与预测敏感度之间的残差以识别出异常租户；采用滑动窗口方法提取异常租户的统计特征来构建特征集，并通过对其进行聚类分析识别出各异常租户对应的异常模式及异常指纹特征簇；基于异常租户的正、异常指纹特征簇训练模型，并用该模型量化各异常模式对异常租户隐私保护水平的影响程度，以根据得到的量化分析结果调整各异常租户的隐私预算分配比例并执行，进而实现对隐私计算算法的密文执行中异常的有效处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118036032A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410072726.X
申请日：2024-01-18
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 一种面向绿色低碳场景的隐私计算互联互通方法及系统，包括：基于多输入内积函数机制生成主密钥和解密密钥，并将解密密钥发送给各数据拥有方；基于原始数据和解密密钥分别生成原始数据密文和预测密钥发送给各模型拥有方；基于原始数据密文、预测密钥利用代理重加密技术生成密文预测结果，并发送给数据拥有方；基于解密密钥对密文预测结果进行解密得到原始的预测结果；本申请基于多输入内机函数加密完成隐私保护预测，结合代理重加密技术实现预测结果代理，模型拥有方无法恢复原始数据以及预测结果，同时数据拥有方也无法获取模型参数信息；保证模型参数以及用户数据安全的前提下实现了高效、非交互的隐私保护预测，保护了参与双方的数据隐私。
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公开(公告)号：CN115348360A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210963950.9
申请日：2022-08-11
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 本发明公开了一种基于GAN的自适应嵌入数字标签信息隐藏方法。该方法包括：获取初始载体图像、目标密钥和初始数字标签信息；对所述初始载体图像进行强化处理，得到强化图像；根据所述强化图像确定修改概率图像；根据所述强化图像、所述修改概率图像、所述目标密钥以及所述初始数字标签信息确定含密图像，通过本发明的技术方案，以解决初始载体图像被攻击者恶意篡改的问题，能够提升安全性。
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公开(公告)号：CN114925369A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210255021.2
申请日：2022-03-15
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 本发明公开了一种针对业务系统容器安全的静态分析方法与系统，主要对docker容器中的已知漏洞、木马、病毒、恶意软件和其他恶意威胁进行静态分析，具体包括从待检验容器中获取业务系统软件信息；基于所述业务系统软件信息与预先存储于漏洞数据库中的软件信息进行比对确定漏洞；使用防病毒引擎对所述业务系统软件进行扫描，判断所述业务系统软件是否感染木马、病毒、恶意软件和其他威胁，并对扫描结果进行分析，生成整改建议。实现了对业务软件容器安全性的监测。
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公开(公告)号：CN114863243A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210463318.8
申请日：2022-04-28
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 本发明公开了一种模型的数据遗忘方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：采用预先训练好的图像识别模型，对获取到的待遗忘图像数据进行图像识别，确定所述待遗忘图像数据的掩码结果，其中，所述图像识别模型包含至少两个卷积网络通道，所述卷积网络通道用于确定通道输入数据的掩码信息和输出特征图，所述掩码结果包括各所述卷积网络通道针对所述待遗忘图像数据输出的掩码信息；获取预设的模型剪枝参数，结合所述掩码结果，从各所述卷积网络通道中确定待剪枝通道，并对所述待剪枝通道进行参数调整，得到参数更新后的图像识别模型。本发明在保持模型识别准确度的同时，实现对部分训练数据的完全遗忘，使被删除的训练数据无法恢复，保护用户隐私。
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公开(公告)号：CN112734004A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011622912.4
申请日：2020-12-31
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 本发明提供了一种同态加密下神经网络构建方法、图像处理方法和系统，包括：获取预先训练的卷积神经网络模型输出所述卷积神经网络模型的网络参数；根据所述网络参数，在同态加密下对所述卷积神经网络模型进行转换，得到可识别多类型数据的卷积神经网络；其中，所述卷积神经网络模型是由用户层多个图像数据及其对应的分类结果训练得到的。本发明构建了一个可同时处理原始数据和同态加密的数据的可识别多类型数据的卷积神经网络，改善现有机器学习的弊端，提高预测准确率。
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