基于频谱域数据驱动的智能电网虚假数据注入攻击定位方法

    公开(公告)号:CN116304621B

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN202310184326.3

    申请日:2023-03-01

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于频谱域数据驱动的智能电网虚假数据注入攻击定位方法。基于电网物理知识构建智能电网图结构模型;构造含正常样本以及攻击样本的数据集,并随机划分为训练集、验证集和测试集;构造包含频谱域时间特征提取以及频谱域空间特征提取两个子模块的虚假数据注入攻击定位模型,其中,时间特征提取子模块由离散时间短时傅里叶变换以及卷积神经网络组成,空间特征提取子模块由图卷积神经网络组成;使用训练集有限迭代攻击定位模型,得到训练完成的频谱域数据驱动攻击定位模型。本发明有效实现虚假数据注入攻击的定位,保证了智能电网状态估计的安全性。

    面向基于强化学习的推荐系统的投毒攻击方法及装置

    公开(公告)号:CN118052564A

    公开(公告)日:2024-05-17

    申请号:CN202311796957.7

    申请日:2023-12-25

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种面向基于强化学习的推荐系统的投毒攻击方法及装置。本发明首先基于正常的用户记录和推荐系统使用的强化学习算法训练出一个影子模型;接着,以最新的影子模型作为未优化的投毒模型,从最大化攻击效果和避免被防御者检测的角度出发设计相应的损失函数,在未优化的投毒模型上进行优化,从而得到已优化的投毒模型;之后,基于未优化和已优化的投毒模型对于相同输入的变化情况确定填充项目,并对目标项目和填充项目进行评分,避免了项目组合带来的维度爆炸的问题;最后,基于产生的投毒数据对影子模型进行微调,再继续进行优化,直至产生的虚假用户数量达到设置上限。

    基于特征一致性的联邦学习攻击检测方法、系统及装置

    公开(公告)号:CN117892340A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202311835568.0

    申请日:2023-12-27

    Abstract: 本发明公开一种基于特征一致性的联邦学习攻击检测方法、系统及装置,方法包括:基于提取符号向量、排序向量、分类器向量及特征提取器向量;进行局部一致性检测,得到局部异常分数,判断与预设局部一致性分数阈值的关系,得到客户端局部检测结果;进行任务一致性检测,得到任务相似性分数,判断与预设任务一致性条件的关系,得到客户端任务检测结果;获取特征提取器向量的数据一致性,判断数据域距离与预设数据一致性条件的关系,得到客户端数据检测结果;剔除恶意客户端,通过良性客户端对客户端梯度更新进行分析处理。本发明方法对梯度更新特征进行分析,解决了现有联邦学习攻击检测方法中检测种类单一且联邦学习所得全局模型准确性降低的问题。

    一种复杂大规模SDN网络实体快速查询方法及平台

    公开(公告)号:CN115878713B

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202211327659.9

    申请日:2022-10-27

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种复杂大规模SDN网络实体快速查询方法及平台,用于快速查询满足特定条件的所有网络实体及其具体的ID列表。本发明基于运维人员的专家经验构建了规则知识图谱,并基于此快速查询满足要求的网络实体,再进一步基于知识图谱中的查询规则在多源分布式查询引擎上查询具体的网络实体ID列表。本方案可以部署在包括云网络等SDN平台,以秒级的速度快速完成对网络实体的查询。相对已有的网络实体查询方法,本方案使用规则知识图谱避免对网络实体海量实体ID的存储,并能快速检索所有符合条件的网络实体及其具体的ID列表。

    一种基于草图的轻量级大象流检测方法及平台

    公开(公告)号:CN114020471B

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202111332982.0

    申请日:2021-11-11

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于草图的轻量级大象流检测方法及平台,用于检测网络数据面中的大象流。本发明定期记录草图的重计数器,然后利用重计数器信息获取大象流键值,并通过自适应采样方案进一步降低计算开销。本方案可以部署在包括OVS‑DPDK等各网络转发平台,以低存储开销和计算开销完成高精度的大象流检测。相对已有的大象流检测算法,本方案可以完全部署在网络数据面,几乎无侵入地完成高精度实时检测,直接得到大象流键值。

    网络异常检测方法及装置
    87.
    发明授权

    公开(公告)号:CN113708987B

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202010443928.2

    申请日:2020-05-22

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本申请关于一种网络异常检测方法及装置。所述方法包括:获取网络节点的至少一个网络流量指标的指标数据;分别从所述指标数据中获取所述至少一个网络流量指标的周期信息和趋势信息;根据所述周期信息和所述趋势信息,分别确定所述至少一个网络流量指标的异常结果;根据所述至少一个网络流量指标的异常结果,确定所述网络节点的异常结果。利用本申请各个实施例提供的网络异常检测方法及装置,可以提升网络异常检测的准确性。

    基于自适应数据域划分的保隐私高维数据范围查询方法

    公开(公告)号:CN113722558B

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202110994794.8

    申请日:2021-08-27

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于自适应数据域划分的保隐私高维数据范围查询方法,本发明多组分批收集用户数据,并根据上组用户聚合结果自适应调整数据域划分方式,通过比较子数据域频率估计值和划分阈值的大小,确定是否进一步划分子数据域,相比现有数据域静态划分方式更加灵活。通过设置合理的分段数和划分阈值可以有效降低发布数据的查询误差率,在相同隐私保护程度下,提升聚合结果精度。将待收集属性两两组合分别进行频率分布估计,并采用最大熵优化由二维频率估计结果计算高维范围查询结果,相比于直接处理高维数据域,进一步提高聚合结果精度并大大降低计算和存储开销。交互过程利用本地差分隐私技术对用户数据进行扰动处理,保护了用户数据的隐私。

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