-
公开(公告)号：CN118473672B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410656695.2
申请日：2024-05-24
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
Abstract: 本发明涉及数据安全认证技术领域，具体涉及基于智能合约的能源数据安全动态认证方法及系统，该方法包括：采集能源数据序列；获取能源数据序列中各数据点的近邻能源数据序列及近邻能源变化序列；构建能源数据序列中各数据点的近邻离散化指数及明文信息异变波动指数，计算明文字节矩阵的每列字节的横向邻近字节差异指数、每行字节的纵向邻近字节差异指数；获取明文字节变化矩阵，进而得到每个明文信息组，利用MD5信息摘要算法基于明文信息组提取能源信息的信息摘要，作为智能合约内能源数据安全认证的认证密码，完成能源数据的安全动态认证。本发明可保证信息摘要具备更高的安全性，提高能源数据动态认证的安全性。
-
公开(公告)号：CN118445650A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410626133.3
申请日：2024-05-20
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及数据融合技术领域，具体涉及基于强化学习的能源数据上下文信息特征融合方法，该方法具体为：根据能源数据之间的关联程度构建能源峰值联系强度指数，利用ARIMA预测算法对能源数据序列进行预测获得预测特征序列，根据预测特征序列中预测数据的优良程度以及与原始数据的关联情况，构建预测特征关联系数，进而划分真正存在强关联的数据序列，再利用深度学习进行上下文信息特征融合。从而实现能源数据上下文信息特征融合，解决了传统特征融合算法仅考虑关联性而没考虑关联的实质性，导致存在过多的关联数据，最终导致特征融合后特征的准确性较低的问题，提高了能源数据上下文特征信息融合的准确度。
-
公开(公告)号：CN118445650B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202410626133.3
申请日：2024-05-20
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及数据融合技术领域，具体涉及基于强化学习的能源数据上下文信息特征融合方法，该方法具体为：根据能源数据之间的关联程度构建能源峰值联系强度指数，利用ARIMA预测算法对能源数据序列进行预测获得预测特征序列，根据预测特征序列中预测数据的优良程度以及与原始数据的关联情况，构建预测特征关联系数，进而划分真正存在强关联的数据序列，再利用深度学习进行上下文信息特征融合。从而实现能源数据上下文信息特征融合，解决了传统特征融合算法仅考虑关联性而没考虑关联的实质性，导致存在过多的关联数据，最终导致特征融合后特征的准确性较低的问题，提高了能源数据上下文特征信息融合的准确度。
-
公开(公告)号：CN118473672A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410656695.2
申请日：2024-05-24
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
Abstract: 本发明涉及数据安全认证技术领域，具体涉及基于智能合约的能源数据安全动态认证方法及系统，该方法包括：采集能源数据序列；获取能源数据序列中各数据点的近邻能源数据序列及近邻能源变化序列；构建能源数据序列中各数据点的近邻离散化指数及明文信息异变波动指数，计算明文字节矩阵的每列字节的横向邻近字节差异指数、每行字节的纵向邻近字节差异指数；获取明文字节变化矩阵，进而得到每个明文信息组，利用MD5信息摘要算法基于明文信息组提取能源信息的信息摘要，作为智能合约内能源数据安全认证的认证密码，完成能源数据的安全动态认证。本发明可保证信息摘要具备更高的安全性，提高能源数据动态认证的安全性。
-
公开(公告)号：CN119676747A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411801825.3
申请日：2024-12-09
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: H04W24/06 , H04W4/40 , H04L41/0631
Abstract: 本发明创造公开了一种面向车网互动的网络流量异常检测方法，属于流量异常检测技术领域，其包括以下步骤：步骤一、数据收集与预处理；步骤二、进行深度学习模型训练；步骤三、构建联邦学习框架；步骤四、进行实时流量异常检测与警报。步骤一包括数据源、数据收集过程和数据预处理；所述数据源用于车辆与互联网之间的通信，包括上行流量、下行流量、车辆内部网络的数据传输、外部交互数据；车辆内部网络的数据传输包括CAN总线数据与ECU电子控制单元之间的通信；外部交互数据包括与路测单元通信数据和与交管系统的交互数据。本发明通过结合了深度学习和联邦学习，能够高效、实时地识别车网互动中的异常流量。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117910046A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410302270.1
申请日：2024-03-18
Applicant: 青岛他坦科技服务有限公司 , 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
Inventor： 王世谦 , 狄立 , 石磊 , 邵志鹏 , 郭军利 , 高宇飞 , 黄秀丽 , 王圆圆 , 和孟佯 , 卜飞飞 , 华远鹏 , 宋大为 , 贾一博 , 韩丁 , 李秋燕 , 于雪辉
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，提出了基于差分隐私保护的电力大数据发布方法，包括：获取电力交易大数据集，对电力交易大数据集进行聚类分析，根据聚类分析结果获取每个聚类簇的加权无向图，根据每个聚类簇的加权无向图计算隐私数据敏感系数，基于隐私数据敏感系数和每个聚类簇的数据特征计算电力数据发布聚合系数，根据电力数据发布聚合系数获取发布隐私预算比例系数，基于发布隐私预算比例系数获取电力交易大数据集发布时进行差分隐私保护的隐私预算分配结果，基于隐私预算分配结果获取最终发布数据。本申请通过分析电力数据的特征构建发布隐私预算比例系数，基于隐私预算比系数提高电力数据发布的质量。
-
公开(公告)号：CN117763620B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410194568.5
申请日：2024-02-22
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
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，提出了基于全同态加密算法的电力大数据动态脱敏方法，包括：获取电力交易大数据集，根据电力交易大数据集获取待隐匿数据集合和隐私保护数据集合，根据电力交易大数据集中不同电力数据样本的待隐匿数据集合和隐私保护数据集合获取隐匿保护增强系数，根据隐匿保护增强系数构建扰动近邻矩阵，根据扰动近邻矩阵计算数据扰动敏感系数，根据数据扰动敏感系数构建扰动敏感管理四叉树，基于扰动敏感管理四叉树计算噪声敏感管理系数，根据噪声敏感管理系数获取电力数据噪声敏感度，基于电力数据噪声敏感度获取电力数据的全同态加密结果。本申请通过电力数据噪声敏感度对电力数据进行全同态加密，提高电力数据的脱敏的质量。
-
公开(公告)号：CN117763620A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410194568.5
申请日：2024-02-22
Applicant: 深圳市福山自动化科技有限公司 , 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
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，提出了基于全同态加密算法的电力大数据动态脱敏方法，包括：获取电力交易大数据集，根据电力交易大数据集获取待隐匿数据集合和隐私保护数据集合，根据电力交易大数据集中不同电力数据样本的待隐匿数据集合和隐私保护数据集合获取隐匿保护增强系数，根据隐匿保护增强系数构建扰动近邻矩阵，根据扰动近邻矩阵计算数据扰动敏感系数，根据数据扰动敏感系数构建扰动敏感管理四叉树，基于扰动敏感管理四叉树计算噪声敏感管理系数，根据噪声敏感管理系数获取电力数据噪声敏感度，基于电力数据噪声敏感度获取电力数据的全同态加密结果。本申请通过电力数据噪声敏感度对电力数据进行全同态加密，提高电力数据的脱敏的质量。
-
公开(公告)号：CN117910046B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410302270.1
申请日：2024-03-18
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
Inventor： 王世谦 , 狄立 , 石磊 , 邵志鹏 , 郭军利 , 高宇飞 , 黄秀丽 , 王圆圆 , 和孟佯 , 卜飞飞 , 华远鹏 , 宋大为 , 贾一博 , 韩丁 , 李秋燕 , 于雪辉
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，提出了基于差分隐私保护的电力大数据发布方法，包括：获取电力交易大数据集，对电力交易大数据集进行聚类分析，根据聚类分析结果获取每个聚类簇的加权无向图，根据每个聚类簇的加权无向图计算隐私数据敏感系数，基于隐私数据敏感系数和每个聚类簇的数据特征计算电力数据发布聚合系数，根据电力数据发布聚合系数获取发布隐私预算比例系数，基于发布隐私预算比例系数获取电力交易大数据集发布时进行差分隐私保护的隐私预算分配结果，基于隐私预算分配结果获取最终发布数据。本申请通过分析电力数据的特征构建发布隐私预算比例系数，基于隐私预算比系数提高电力数据发布的质量。
-
公开(公告)号：CN118821977A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410999650.5
申请日：2024-07-24
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明涉及联邦学习技术领域，公开了一种基于动量法的权重动态聚合联邦学习方法，包括以下步骤：S1、初始化全局模型参数和聚合权重向量；S2、服务器将全局模型分发给被选中的客户端；S3、客户端替换本地模型并在本地数据集上测试目标损失；S4、客户端在本地数据集上运行梯度下降算法更新本地模型；S5、客户端将更新后的本地模型及目标损失发送给服务器；S6、服务器根据公式计算聚合权重，并进行加权聚合得到全局模型。通过使用动量法动态更新聚合权重策略，实现了联邦学习模型的公平性。以每轮通信过程中客户端的损失和以往客户端在全局模型中的性能表现作为度量方式，优化聚合权重，有效地实现了联邦学习中的公平性策略。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
38
records
(took 0.092 seconds)
