联邦学习的后门攻击防御方法及装置

    公开(公告)号:CN113779563A

    公开(公告)日:2021-12-10

    申请号:CN202110897437.X

    申请日:2021-08-05

    摘要: 本发明提供一种联邦学习的后门攻击防御方法及装置,该方法包括:建立基于联邦学习的图像分类模型并进行训练;根据训练得到的图像分类模型进行待分类图像的分类处理;模型训练方式为:分别获取各客户端在目标轮模型学习中得到的目标模型更新维度的初始局部模型参数;基于各初始局部模型参数的平均值和标准差,确定各初始局部模型参数中的异常值;将异常值所对应的客户端的初始局部模型参数均更新为各初始局部模型参数的平均值,得到各客户端新的局部模型参数;对各新的局部模型参数求取平均值,得到目标轮模型学习对应目标模型更新维度的聚合模型参数。从而能够使得训练得到的模型保持良好的性能,保证了模型在实际应用时的准确性。

    一种基于区块链的分布式能源需求处理方法及装置

    公开(公告)号:CN115719238B

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202211391261.1

    申请日:2022-11-08

    摘要: 本申请提供一种基于区块链的分布式能源需求处理方法及装置,利用主成分分析算法计算利用最大‑最小标准化算法对发电方分布式能源需求和电力用户分布式能源需求进行处理,得到的目标发电方分布式能源需求的评估指标,和目标电力用户分布式能源需求的评估指标;根据评估指标对各个目标发电方分布式能源需求进行排序得到购电需求序列,和对各个目标电力用户分布式能源需求进行排序得到售电需求序列;依序将序号相同的目标发电方分布式能源需求和目标电力用户分布式能源需求进行匹配,确定匹配成功的目标分布式能源需求组;将数字签名的目标分布式能源需求组和对应的市场出清价格上传至区块链;市场出清价格利用目标分布式能源需求组的交易价格确定。

    一种数据安全共享方法、系统及装置

    公开(公告)号:CN111901309B

    公开(公告)日:2022-03-22

    申请号:CN202010636535.3

    申请日:2020-07-03

    IPC分类号: H04L67/104 H04L9/40 G06Q40/04

    摘要: 本发明实施例提供一种数据安全共享方法、系统及装置,该方法包括:基于多方数据安全共享架构,获取数据请求节点发送的数据共享请求,所述多方数据安全共享架构是由许可链节点和设备节点构建的;根据所述数据共享请求,通过许可链对多个数据提供节点进行多方数据检索,得到目标共享数据的本地数据模型,所述本地数据模型是基于联邦学习和预设学习指令,通过目标共享数据训练得到的;将所述本地数据模型发送到对应的数据请求节点。本发明实施例通过建立了一个去中心化的可信交易环境,使交易过程对交易双方透明化;并通过联邦学习技术,使数据共享过程中不再需要进行原始数据的传递,从源头上加大了对用户数据隐私的保护力度。