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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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公开(公告)号：CN118332584B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410748751.5
申请日：2024-06-12
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: 本发明属于机器学习的技术领域，具体涉及面向分布式机器学习的数据安全治理方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括：节点获取其相邻节点在当前迭代中的局部参数，利用即时可靠分数函数计算相邻节点的即时可靠分数，以为相邻节点构建可靠性模型，设定可靠性模型更新规则，在每次迭代中基于该规则对可靠性模型的可靠指数或不可靠指数进行更新；将更新后的可靠性模型代入Beta分布，获取相邻节点的可靠程度并以此构建可靠节点集合；基于可靠节点集合中所有可靠相邻节点的参数计算当前迭代中节点的聚合结果，结合梯度下降更新节点的参数，将更新后的参数发送至其每个相邻节点。本发明可消除拜占庭攻击的影响，确保学习模型的准确性。
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公开(公告)号：CN118445817A
公开(公告)日：2024-08-06
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：CN118378255A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410825770.3
申请日：2024-06-25
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: 本发明属于数据安全技术领域，更具体地，涉及一种差分隐私保护约束下抗投毒攻击的联邦学习方法、装置及计算机可读存储介质。包括在客户端定义差分隐私；客户端获取服务端全局模型后使用自身的训练数据集更新本地模型，计算差分隐私噪声并添加到各个客户端的本地模型中；将添加了差分隐私噪声的本地模型发送至服务端，选出恶意客户端；服务端为各个客户端分配权重，然后将各个客户端的本地模型进行聚合得到训练好的全局模型并发送至各个客户端；各个客户端获取训练好的全局模型，完成一次迭代，达到设置训练轮次之后，输出最终全局模型并结束训练。本发明解决了现有技术中投毒攻击防御方案尚无法在差分隐私保护下有效检测出恶意客户端。
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公开(公告)号：CN118332584A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410748751.5
申请日：2024-06-12
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: 本发明属于机器学习的技术领域，具体涉及面向分布式机器学习的数据安全治理方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括：节点获取其相邻节点在当前迭代中的局部参数，利用即时可靠分数函数计算相邻节点的即时可靠分数，以为相邻节点构建可靠性模型，设定可靠性模型更新规则，在每次迭代中基于该规则对可靠性模型的可靠指数或不可靠指数进行更新；将更新后的可靠性模型代入Beta分布，获取相邻节点的可靠程度并以此构建可靠节点集合；基于可靠节点集合中所有可靠相邻节点的参数计算当前迭代中节点的聚合结果，结合梯度下降更新节点的参数，将更新后的参数发送至其每个相邻节点。本发明可消除拜占庭攻击的影响，确保学习模型的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117454381B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311800375.1
申请日：2023-12-26
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: G06F21/56 , G06F18/214 , G06F21/55
Abstract: 本发明属于信息安全的技术领域，更具体地，涉及一种非独立同分布数据下面向联邦学习的渐进性攻击方法。所述方法服务器端随机初始化一个全局模型作为第一轮全局模型，下发到各个客户端，攻击者选用该全局模型作为攻击模型；所述客户端收到全局模型后在本地执行训练形成局部模型，并将局部模型上传到服务器端；所述服务器端将局部模型更新聚合，形成新一轮全局模型，继续下发至客户端；在每轮训练中，客户端使用接收到的全局模型更新其局部模型并在本地数据集上进行训练；结束训练。本发明解决了现有技术中攻击者为隐藏其攻击操作导致控制模型性能逐渐下降并导致数据非独立同分布联邦学习中的攻击检测变得更加困难的问题。
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公开(公告)号：CN117350171B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311638586.X
申请日：2023-12-04
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06F119/08
Abstract: 本发明提出了基于双流模型的中尺度涡三维次表层结构反演方法及系统，涉及深度学习与海洋反演交叉领域，通过卫星采集待反演的中尺度涡海表面信息；将中尺度涡海表面信息输入到训练好的双流模型中，反演出中尺度涡不同深度下的温度结果，得到中尺度涡次表层温度剖图；其中，所述双流模型引入Triplet attention注意力机制，采用三分支结构融合通道注意力和空间注意力进行跨维度交互；本发明采用双流模型实现中尺度涡次表层结构反演，发掘海表面参数间的数据关联，分别建立不同参数与次表层温度的关系模型，融合多源信息特征关系，实现特征融合，有效融合了多源数据，提升了反演效果。
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公开(公告)号：CN117633527A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311549421.5
申请日：2023-11-17
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: G06F18/214 , G06N3/126
Abstract: 本发明提出了一种面向异构环境的大模型混合并行训练方法及系统，基于异构环境中不同数据中心的算力情况，以及不同数据中心之间的网络延迟情况，以待训练模型的每个训练阶段中数据中心的算力均衡性和每个训练阶段中数据中心所包含节点的计算任务传输的对等性为目标，利用遗传算法进行迭代优化，得到每个训练阶段所对应的数据中心，以及每个训练阶段内不同节点的计算任务，对待训练模型进行训练，从而将资源平衡和跨域带来的计算成本降低，提升大模型训练效率。
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公开(公告)号：CN114385601B
公开(公告)日：2022-07-08
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：CN114387190A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210285072.X
申请日：2022-03-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及数字图像处理技术领域，提供了一种基于复杂环境下的自适应图像增强方法及系统，包括采集原始水下图像并进行预处理；利用RGB直方图统计预处理后的水下图像的RGB通道信息数据集；基于RGB通道信息数据集，利用训练好的水下图像退化分类模型得到不同退化程度的图像样本；基于不同退化程度的图像样本，利用训练好的不同退化程度的水下修复网络进行修复，得到修复后的水下图像；本发明相较于现有的方法能够更好的解决在不同时间节点出现的不同退化情况，由于针对不同退化程度调用不同修复模型，所以本发明对于水下退化图像的修复效果更好更自然。
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