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公开(公告)号：CN114710280A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210410606.7
申请日：2022-04-19
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明公开的属于联邦学习技术领域，具体为一种联邦学习自动化安全验证方法，包括：通过文件处理模块将初始全局模型发送到联邦学习模块中，联邦学习模块将根据初始全局模型在区块链模块上注册任务，并通过区块链模块连接智能合约模块发布注册合约；通过文件处理模块将注册完成的初始全局模型发送到联邦学习模块中，联邦学习模块对初始全局模型进行训练，获得全局模型，并通过区块链模块连接智能合约模块发布任务合约。该一种联邦学习自动化安全验证方法，能够在模型训练的过程中，通过密钥和密码对这个数据交换的过程进行加密，避免模型训练的数据被外界获取，提高安全性。
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公开(公告)号：CN114710361A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210410422.0
申请日：2022-04-19
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明公开的属于联邦学习技术领域，具体为一种联邦学习聚合环节攻击分析方法，包括：S1：通过区块链模块上传模型到联邦学习模块中，联邦学习模块对上传模型进行训练，并将模型上传到服务器中；S2：当服务器中的聚合环节受到外界攻击时，攻击探测模块探测到服务器受到的攻击情况，并且分析出攻击数据信息上传到防御模块中；S3：防御模块根据上传的攻击数据，筛选出对应防御方式的数据，对服务器受到的攻击进行防御。该一种联邦学习聚合环节攻击分析方法，能够在聚合环节遭受到攻击时自动识别攻击并进行防御，同时在无法防御时，及时更新防御数据。
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公开(公告)号：CN117744634A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311764455.6
申请日：2023-12-20
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F40/242 , G06F40/279 , G06F18/232
摘要： 本发明涉及业务敏感词库构建技术领域，公开了一种业务敏感数据词库构建方法、装置、介质及设备。其中，方法，获取目标业务数据集；基于列实体识别模型，对目标业务数据集进行列实体识别得到目标敏感数据列；基于每个单词的位置特征、相关性特征、频率特征、出现比率，对目标敏感数据列所属目标词表进行关键词提取得到候选敏感词；对候选敏感词进行聚类分析得到候选敏感词的敏感主题聚类结果以扩充敏感词库；最终不但有助于目标业务数据集的敏感词库自动化构建，而且基于半监督主题分析方式，有利于从语义层面对不同类型的业务数据负面清单敏感词进行更深粒度、更全覆盖率的高效识别，最终提高了不同业务数据集的敏感信息识别能力。
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公开(公告)号：CN113626774A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110733866.3
申请日：2021-06-30
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明提供的一种可逆的数据库水印方法及系统，包括利用数据库中非空文本型数据生成主键；利用萤火虫遗传算法生成秘钥，并根据所述秘钥、所述主键利用哈希算法对数据库中数值型数据计算添加或存在水印的位置，并在该位置添加或删除水印；根据所述主键利用同义词对数据库中文本型数据确定添加或存在水印的位置，并采用同义词替换和算术编码法在该位置嵌入或删除文本型水印；本发明采用萤火虫遗传算法生成密钥提高了局部搜索效率和鲁棒性，并且实现了同时对数据库中不同的数据类型添加或删除水印。
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公开(公告)号：CN116955974A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310960542.2
申请日：2023-08-01
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/22 , G06F18/2415 , G06F17/18
摘要： 本发明涉及电力数据安全技术领域，公开了一种多分类模型性能评估方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取数据集以及多分类模型对数据集的分类结果；根据数据集以及多分类模型对数据集的分类结果计算任一类样本对应的预测概率分布以及真实概率分布；根据任一类样本的预测概率分布与任一类样本的真实概率分布之间的相似程度计算任一类的类别确信度；根据任一类的类别确信度与多边形面积的乘积计算任一类的分类性能多边形面积；根据多个类对应的分类性能多边形面积和数据集真实类别概率分布的余弦相似度对多分类模型性能进行评估。解决了相关技术中存在的分类模型性能评估准确性受数据集类别分布影响的问题。
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公开(公告)号：CN114742143A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210340718.X
申请日：2022-03-31
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于联邦学习的安全训练模型构建的方法、装置、系统及存储介质。该方法包括：获取各个节点上传的经过差分隐私处理之后的当前训练数据，获取各个节点的对应的至少一个历史训练数据和历史降维差值，基于各个节点的当前训练数据、历史训练数据和历史降维差值，确定各个节点的状态，利用预测和真的结果进行对比判定当前的节点是否发生故障，根据状态对各个节点进行筛选，确定筛选结果，基于筛选结果，对预配置的初始模型进行训练，确定目标模型并分发至各个节点。这样就能剔除掉联邦学习过程中出现的异常的点，极大的提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN113919513A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111234985.0
申请日：2021-10-22
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请提供一种联邦学习安全聚合方法、装置及电子设备，该方法包括：获取所有参与联邦学习的用户针对当前样本类别的模型参数更新信息；根据模型参数更新信息，对预设的全局模型进行模型参数的更新，以得到各用户对应的新的全局模型；从预设的测试集中提取与当前样本类别相对应的测试样本，并将测试样本输入到新的全局模型，得到各新的全局模型对应的神经元平均激活值；根据各新的全局模型对应的神经元平均激活值，确定用户聚类结果；根据用户聚类结果，确定当前参与联邦学习的恶意用户。通过根据不同用户针对某种样本类别的模型神经元激活情况，确定恶意用户，实现了对联邦学习参与用户身份的验证，提高了联邦学习聚合结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN112651039A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011290331.5
申请日：2020-11-18
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 安徽继远软件有限公司
摘要： 本发明涉及信息安全技术领域，具体提供了一种融合业务场景的电力数据差异化脱敏方法，旨在解决适合电力业务动态交互的差异化敏感数据保护的技术问题。具体包括：当电力业务数据库的工作模式为入库模式时，根据电力业务数据类型标记存入电力业务数据库的电力业务数据的字段标识；当电力业务数据库的工作模式为访问模式时，捕获访问用户终端设备向电力业务数据库发送的访问请求，并基于所述访问请求及电力业务数据库中电力业务数据的字段标识控制所述访问用户终端设备对所述电力业务数据库中的电力业务数据进行访问；本方案可以有效对电力业务动态交互中涉敏数据访问进行差异化脱敏，满足了电力大数据时代电力数据的脱敏管理需求。
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公开(公告)号：CN113543225A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202010294058.7
申请日：2020-04-15
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 北京邮电大学
摘要： 本发明涉及一种电力无线专网安全动态资源分配的方法和系统，包括：对预先构建的电力无线专网动态高能效资源分配模型中的各连接关系，采用凸优化方法得到所述各连接关系对应的最小传输能量；并将所述各连接关系、连接关系中的数据流信息以及所述最小传输能量存入设定的记忆池中；从所述记忆池中选择样本数据，进行训练得到最佳连接关系、最佳功率分配值和最优能效值；其中，所述电力无线专网动态高能效资源分配模型基于电力无线专网中每个基站与各用户设备之间的服务关系构建。建立了电力无线专网的动态高能效资源分配模型，并找到了最优的资源分配框架。
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公开(公告)号：CN111538784B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010317887.2
申请日：2020-04-21
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供一种基于区块链的数字资产交易方法、装置及存储介质，其中，方法包括：接收交易发起方的数字资产交易请求，数字资产交易请求包括交易发起方信息和数字资产标识；根据数字资产交易请求，确定交易接收方；当交易发起方和交易接收方的信息满足验证条件时，根据数字资产交易请求，生成数字水印，数字水印根据交易发起方信息、交易接收方信息以及数字资产信息生成；根据数字水印和所述数字资产交易请求对应的数字资产，得到嵌入数字水印的数字资产；根据所述数字资产交易请求对应的智能合约，将嵌入数字水印的数字资产发送至交易发起方。通过实施本发明，能够对泄露数字资产的侵权用户精准定位，降低了数字资产维权成本。
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