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公开(公告)号：CN117539739B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202311689769.4
申请日：2023-12-11
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网智能电网研究院有限公司 , 郑州大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司 , 北京经世万方信息技术有限公司
Inventor： 王世谦 , 狄立 , 王圆圆 , 郭军利 , 邵志鹏 , 卜飞飞 , 姬哲 , 董李锋 , 黄勇 , 韩丁 , 华远鹏 , 高妍 , 李秋燕 , 宋大为 , 贾一博 , 王涵 , 张登锋 , 于雪辉
IPC: G06F11/34 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于双特征的用户连续行为异常监测方法，属大数据领域，从信息系统历史日志文件中采集用户访问行为序列数据进行预处理，生成起始序列和后续序列向量作为训练样本数据；初始化起始序列和后续序列LSTM模型，将起始序列和后续序列向量分别输入对应模型进行训练；利用训练好的模型计算得到两个模型中起始序列和后续序列向量中的每个实例元素的异常得分，基于两个模型中的每个实例元素的异常得分计算异常检测阈值；实时采集的访问操作数据生成起始序列和后续序列向量输入训练好的两个模型，计算两个模型中起始序列和后续序列向量中每个实例元素异常得分进行用户连续行为异常判决。解决用户连续行为监测静态规则限制高误报率和监测延迟。
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公开(公告)号：CN118153031A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410359513.5
申请日：2024-03-27
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06F21/45 , G06F21/31 , G06F21/60 , H04L9/30 , G06F18/2131 , G06F18/2411 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于身份验证的能源数据可信计算系统。该系统包括：采集能源数据，获取各用户的各细节分量的细节分量有效性，得到集合细节分量与集合近似分量，计算各用户的小波分解强度与小波分解强度衰减速度，得到各用户在各分解次数下的小波分解效果指数，获取各集合细节分量的波形细节特异度与波动强度，获取各集合近似分量的波形细节特异度与波动强度，结合小波分级效果指数、波形细节特异度及波动强度得到各用户的能源特征向量，完成用户身份验证信息管理。本发明旨在提高用户身份验证信息使用的安全性，节省加密资源。
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公开(公告)号：CN117540431A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311689836.2
申请日：2023-12-11
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 国网智能电网研究院有限公司 , 河南九域腾龙信息工程有限公司 , 北京经世万方信息技术有限公司
Inventor： 王世谦 , 黄勇 , 李为 , 狄立 , 华远鹏 , 王自强 , 贾一博 , 郭军利 , 闫利 , 宋大为 , 王圆圆 , 于雪辉 , 高妍 , 张登锋 , 卜飞飞 , 王涵 , 韩丁 , 李秋燕
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络和隐私集合求交的数据检索方法，属数据安全领域，包括多个参与方将各自私有原始数据集进行预处理后得到各自的样本集；各参与方初始化各自的神经网络模型输入各自的样本集进行模型训练，待模型收敛后得到各自训练好的神经网络模型，将各自的样本集输入各自训练好的神经网络模型，从各自的隐含层中提取各自的样本集的特征向量；对各参与方的样本集的特征向量使用隐私集合求交得到公共数据集作为公共数据库；任一参与方输入查询关键词，从隐含层提取查询关键词的特征向量；将查询关键词的特征向量与公共数据集的各特征向量使用隐私集合求交得到公共数据集中与查询关键词相符结果。解决多类型数据难以相似性加密检索问题。
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公开(公告)号：CN117539739A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311689769.4
申请日：2023-12-11
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网智能电网研究院有限公司 , 郑州大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司 , 北京经世万方信息技术有限公司
Inventor： 王世谦 , 狄立 , 王圆圆 , 郭军利 , 邵志鹏 , 卜飞飞 , 姬哲 , 董李锋 , 黄勇 , 韩丁 , 华远鹏 , 高妍 , 李秋燕 , 宋大为 , 贾一博 , 王涵 , 张登锋 , 于雪辉
IPC: G06F11/34 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于双特征的用户连续行为异常监测方法，属大数据领域，从信息系统历史日志文件中采集用户访问行为序列数据进行预处理，生成起始序列和后续序列向量作为训练样本数据；初始化起始序列和后续序列LSTM模型，将起始序列和后续序列向量分别输入对应模型进行训练；利用训练好的模型计算得到两个模型中起始序列和后续序列向量中的每个实例元素的异常得分，基于两个模型中的每个实例元素的异常得分计算异常检测阈值；实时采集的访问操作数据生成起始序列和后续序列向量输入训练好的两个模型，计算两个模型中起始序列和后续序列向量中每个实例元素异常得分进行用户连续行为异常判决。解决用户连续行为监测静态规则限制高误报率和监测延迟。
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