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公开(公告)号：CN119201375A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411210314.4
申请日：2024-08-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种高并发的数据安全能力微服务调度方法和装置及系统，应用于电力数据安全技术领域。方法包括：基于与数据安全能力服务请求对应的目标服务的运行过程中各微服务的相互调度关系，得到目标服务的微服务调用图；基于微服务调用图中各微服务之间的依赖关系进行微服务调用图的层级划分，得到若干层调用任务集合；按照层级顺序依次进行每层调用任务集合的微服务调度，以完成目标服务的微服务调度；其中，不同层的所述调用任务集合之间具有依赖关系，并行执行同一层所述调用任务集合内各子任务的微服务调度。本发明解决了现有微服务架构的负载均衡策略在高并发场景下系统处理效率较低的问题。
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公开(公告)号：CN119402221A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411314073.8
申请日：2024-09-20
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供了一种数据跨区跨域共享动态管控架构、方法和系统，包括：域内和域外部分；域内部分包括域内系统、数据库和访问控制系统；域外部分包括域外系统和应用程序接口；本发明通过在应用程序接口基于域外用户的身份和角色进行访问控制，以及在访问控制系统，基于用户请求访问数据对象的属性以及用户自身的属性进行动态管控，确保数据在流通中受到适当的保护，降低潜在的风险，同时适应多域数据共享交互场景中权限需求的动态变化，对不同类型的客体数据进行细粒度划分，实现访问请求实体获得数据资源访问权限后的访问约束，对敏感数据进行隐私保护，提高数据访问控制的精度和有效性，确保数据在传输过程中始终受控，加强对跨域传输数据的管理。
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公开(公告)号：CN109462580B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201811244745.7
申请日：2018-10-24
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明实施例一种训练流量检测模型、检测业务流量异常的方法，其中，一种训练流量检测模型的方法包括：获取终端设备集群中各个终端设备的训练业务流量，得到训练业务流量集合；提取所述训练业务流量集合中每个训练业务流量所对应的第一训练特征信息和第二训练特征信息，其中，所述第一训练特征信息用于指示各终端设备的地址特征，所述第二训练特征信息用于指示各终端设备的流量分析特征；利用所述第一训练特征信息以及所述第二训练特征信息对神经网络模型进行训练，得到所述流量检测模型。本申请更注重于对流量数据本身的特征进行提取，聚焦于流量本身的特点，从而有利于提升异常流量检测可信度。
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公开(公告)号：CN109787969B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201910002400.9
申请日：2019-01-02
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司
Inventor： 陈伟 , 石聪聪 , 高先周 , 张小建 , 蔡宇翔 , 杨如侠 , 费稼轩 , 陈磊 , 章锐 , 黄秀丽 , 冯谷 , 高鹏 , 范杰 , 郭骞 , 王齐 , 沈文 , 王向群 , 于鹏飞 , 姚启桂 , 俞庚申 , 潘丹 , 上官霞
Abstract: 本发明公开了主机的身份合法性检测方法、检测装置及身份检测设备，其中主机的身份合法性检测方法包括如下步骤：获取待检测主机若干个时刻的时间偏移；根据若干个时刻以及各个时刻对应的时间偏移得到待检测主机的时间偏移率；根据时间偏移率对待检测主机的身份合法性进行检测。由于不同主机的时钟振荡频率不同，网络上每一台主机都有一个唯一的、固定的时钟偏移率，并且主机的时钟偏移率与主机的位置、IP地址、网络拓扑和测量时刻均无关，具有一定的稳定性，因此，通过主机的时钟偏移率对主机的身份合法性进行检测，能够解决现有技术中的用IP地址或者MAC地址进行主机的身份合法性识别的可靠性均较低的问题。
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公开(公告)号：CN109787969A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910002400.9
申请日：2019-01-02
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司
Inventor： 陈伟 , 石聪聪 , 高先周 , 张小建 , 蔡宇翔 , 杨如侠 , 费稼轩 , 陈磊 , 章锐 , 黄秀丽 , 冯谷 , 高鹏 , 范杰 , 郭骞 , 王齐 , 沈文 , 王向群 , 于鹏飞 , 姚启桂 , 俞庚申 , 潘丹 , 上官霞
Abstract: 本发明公开了主机的身份合法性检测方法、检测装置及身份检测设备，其中主机的身份合法性检测方法包括如下步骤：获取待检测主机若干个时刻的时间偏移；根据若干个时刻以及各个时刻对应的时间偏移得到待检测主机的时间偏移率；根据时间偏移率对待检测主机的身份合法性进行检测。由于不同主机的时钟振荡频率不同，网络上每一台主机都有一个唯一的、固定的时钟偏移率，并且主机的时钟偏移率与主机的位置、IP地址、网络拓扑和测量时刻均无关，具有一定的稳定性，因此，通过主机的时钟偏移率对主机的身份合法性进行检测，能够解决现有技术中的用IP地址或者MAC地址进行主机的身份合法性识别的可靠性均较低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109462580A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811244745.7
申请日：2018-10-24
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明实施例一种训练流量检测模型、检测业务流量异常的方法，其中，一种训练流量检测模型的方法包括：获取终端设备集群中各个终端设备的训练业务流量，得到训练业务流量集合；提取所述训练业务流量集合中每个训练业务流量所对应的第一训练特征信息和第二训练特征信息，其中，所述第一训练特征信息用于指示各终端设备的地址特征，所述第二训练特征信息用于指示各终端设备的流量分析特征；利用所述第一训练特征信息以及所述第二训练特征信息对神经网络模型进行训练，得到所述流量检测模型。本申请更注重于对流量数据本身的特征进行提取，聚焦于流量本身的特点，从而有利于提升异常流量检测可信度。
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公开(公告)号：CN119402223A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411329795.0
申请日：2024-09-24
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了基于沙盒的分布式协同边缘密态计算架构、方法和系统，包括云侧管理平台、密态计算沙盒和密态算法存储器；云侧管理平台，用于对用户进行身份认证管理，管理边缘计算节点中的密态计算沙盒，记录密态计算的结果；密态算法存储器，用于存储密态计算算法，并根据不同的业务需求选择业务对应的密态计算算法在密态计算沙盒中进行计算；密态计算沙盒，用于为采集的密态数据进行密态计算提供安全计算环境；本发明利用密态算法使数据以密文形式在边缘计算节点与其他设备之间安全地流通及计算，通过沙盒技术实现执行环境的安全保障，有效提升边缘密态计算的安全性和防护能力，通过沙盒之间的组合以及协同计算实现弱算力环境下边缘密态计算协同。
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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
Applicant: 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
Abstract: 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
Applicant: 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
Abstract: 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：CN112966028A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110329982.9
申请日：2021-03-26
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/27 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于工业互联网标识的数据溯源系统、方法及装置，该系统包括：包括：业务应用层和基础设施层，业务应用层用于对注册用户进行身份验证，并根据验证通过用户的溯源查询指令展示数据溯源结果；基础设施层采用区块链架构，基础设施层包括接口层、智能合约子层和标识解析子层，基础设施层上存储有数据操作的记录信息；标识解析子层用于为用户分配工业互联网标识；接口层用于接收所述基础设置层的各个子层的数据结果，为业务应用层提供身份验证接口、智能合约调用接口以及数据传输接口。通过实施本发明，结合工业互联网标识技术和区块链技术，可以实现对数据的存储、更改、共享等环节的追溯，对于电力数据溯源具有重要作用。
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