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公开(公告)号:CN118469319A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410428851.X
申请日:2024-04-10
申请人: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 中国环境科学研究院
IPC分类号: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/214
摘要: 本发明提供一种清洁能源接入下配电网负荷预测方法及装置,所述方法包括:构建配电网负荷预测系统,所述配电网负荷预测系统包括调度中心层、配电运营商层和配电台区层;通过联邦学习算法进行模型的训练,将分层预测问题转化为分布式优化问题;采用交替方向乘子算法求解所述分布式优化问题的最优解,得到每个电网运营商的域内局部模型的参数;基于训练好的所述域内局部模型对配电网负荷进行域内局部预测。本发明提供的清洁能源接入下配电网负荷预测方法及装置,加快了模型训练达到收敛的速度,降低了联邦学习的通信开销,提高了效率。
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公开(公告)号:CN118353677A
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202410493622.6
申请日:2024-04-23
申请人: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号: H04L9/40
摘要: 本发明提供一种基于联邦学习的联盟链分布式拒绝服务攻击实时检测方法及系统,联盟链包括参与联邦学习的包含多个训练层节点和多个监控层节点的多个节点,每个节点被交替用作训练层节点和监控层节点,方法包括:在节点被用作训练层节点时,将DDoS攻击网络流量数据形成数据集,根据数据集对本地攻击检测局部模型进行训练,获得更新的局部模型参数和检测准确率并发送给云端聚合器,使云端聚合器根据多个更新的检测准确率确定对应的多个权重系数并对多个更新的局部模型参数聚合来获得更新全局模型参数并发送给联盟链;在节点被用作监控层节点时,从联盟链获取更新全局模型参数并更新本地模型来实时监控DDoS攻击,实时采集DDoS攻击网络流量数据以更新数据集。
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公开(公告)号:CN118211970A
公开(公告)日:2024-06-18
申请号:CN202410107015.1
申请日:2024-01-25
申请人: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要: 本申请提供一种基于异构图卷积网络的欺诈交易账户检测方法,所述方法包括:将多个目标交易账户分别作为账户节点,将各个目标交易账户各自关联的多个订单分别作为订单节点,并将各个目标交易账户与各自关联的各个订单之间的关联关系作为订单边,构建二部图;其中,订单边包括:订单提交边和订单撤销边;基于异构图卷积网络对所述二部图进行卷积处理得到账户节点对应的账户节点隐藏状态、订单提交边隐藏状态和订单撤销边隐藏状态;将账户节点隐藏状态、订单提交边隐藏状态和订单撤销边隐藏状态输入预先获取的分类模型,以使该分类模型输出得到账户节点的账户异常检测结果数据。本申请能够有效提升交易欺诈账户检测的准确性及检测效率。
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公开(公告)号:CN117313901B
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202311597925.4
申请日:2023-11-28
申请人: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号: G06N20/00
摘要: 本发明提供一种基于多任务聚类联邦个性学习的模型训练方法及装置,中央服务器向各客户端下发上一轮训练得到的各客户端所属簇的簇模型参数和其他簇的专家层模型参数,并接收各客户端采用本地数据训练得到的本地模型参数和自适应权重;根据各客户端的本地模型参数对各客户端进行聚类分簇;将同一簇中各客户端的本地模型参数进行联邦平均聚合,形成本轮训练得到的簇模型;各客户端基于自适应权重聚合各簇模型的专家层模型参数,并连接个性化层模型参数,得到预测模型;将本地数据输入预测模型,得到预测结果;构建预测结果和真实标签的损失,以最小化损失为目标,重复训练步骤。本发明提供的训练方法能够解决数据异质性带来的偏差和难以收敛的问题。
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公开(公告)号:CN117313901A
公开(公告)日:2023-12-29
申请号:CN202311597925.4
申请日:2023-11-28
申请人: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号: G06N20/00
摘要: 本发明提供一种基于多任务聚类联邦个性学习的模型训练方法及装置,中央服务器向各客户端下发上一轮训练得到的各客户端所属簇的簇模型参数和其他簇的专家层模型参数,并接收各客户端采用本地数据训练得到的本地模型参数和自适应权重;根据各客户端的本地模型参数对各客户端进行聚类分簇;将同一簇中各客户端的本地模型参数进行联邦平均聚合,形成本轮训练得到的簇模型;各客户端基于自适应权重聚合各簇模型的专家层模型参数,并连接个性化层模型参数,得到预测模型;将本地数据输入预测模型,得到预测结果;构建预测结果和真实标签的损失,以最小化损失为目标,重复训练步骤。本发明提供的训练方法能够解决数据异质性带来的偏差和难以收敛的问题。
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公开(公告)号:CN115278680B
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202210905882.0
申请日:2022-07-29
申请人: 国网区块链科技(北京)有限公司 , 国网数字科技控股有限公司 , 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
IPC分类号: H04W12/121 , H04W12/126 , H04W12/128 , H04W12/69 , H04W12/71 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/084 , G06F18/2413 , G06F18/2411 , G06F18/2431
摘要: 本发明提供了一种移动应用攻击检测方法、装置、设备和存储介质,可以获取每次数据连接的各参与环节的特征数据。然后将所有特征数据作为数据样本的样本内容,将所有参与环节的唯一标识组合后作为数据样本的标识,得到待检测数据样本。基于预设相似性公式,获取当前时刻的待检测数据样本与当前时刻前至少一个待检测数据样本间的上下文相似性。将当前时刻的待检测数据样本和上下文相似性作为当前时刻的待验证样本输入至第一攻击行为判定模型,进行攻击类型匹配。若未匹配到攻击类型,则将待验证样本输入至第二攻击行为判定模型,进行攻击行为和攻击类型的判定,实现了监测样本数据的增强和完善,可以进一步提升检测效率和检测精准度。
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公开(公告)号:CN115278680A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202210905882.0
申请日:2022-07-29
申请人: 国网区块链科技(北京)有限公司 , 国网数字科技控股有限公司 , 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
IPC分类号: H04W12/121 , H04W12/126 , H04W12/128 , H04W12/69 , H04W12/71 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
摘要: 本发明提供了一种移动应用攻击检测方法、装置、设备和存储介质,可以获取每次数据连接的各参与环节的特征数据。然后将所有特征数据作为数据样本的样本内容,将所有参与环节的唯一标识组合后作为数据样本的标识,得到待检测数据样本。基于预设相似性公式,获取当前时刻的待检测数据样本与当前时刻前至少一个待检测数据样本间的上下文相似性。将当前时刻的待检测数据样本和上下文相似性作为当前时刻的待验证样本输入至第一攻击行为判定模型,进行攻击类型匹配。若未匹配到攻击类型,则将待验证样本输入至第二攻击行为判定模型,进行攻击行为和攻击类型的判定,实现了监测样本数据的增强和完善,可以进一步提升检测效率和检测精准度。
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公开(公告)号:CN114021195B
公开(公告)日:2022-07-12
申请号:CN202111348881.2
申请日:2021-11-15
申请人: 国网区块链科技(北京)有限公司 , 国网数字科技控股有限公司 , 国家电网有限公司客户服务中心 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明提供的基于信用值的数据共享权限控制方法及装置,通过分析目标主体对目标类型文件的历史数据访问行为,能够量化评估目标主体在目标类型文件下的信用值,进而根据信用值所在的信用等级来确定目标主体在目标类型文件下的访问文件,进一步基于该访问权限对目标主体在目标类型文件下的权限进行控制。本发明提出了基于信用值的数据共享控制,在保证数据共享安全的同时,提高不同主体的数据访问效率、以及数据访问灵活性。
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公开(公告)号:CN118761550A
公开(公告)日:2024-10-11
申请号:CN202410891400.X
申请日:2024-07-04
申请人: 华北电力大学 , 北京电力交易中心有限公司 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06N20/00
摘要: 本发明公开了基于K‑means阈值划分的企业碳减排实时监管方法,属于企业碳减排监管领域,包括以下步骤:S1、收集企业年碳排放数据,并对企业年碳排放数据进行预处理,获得数据集;S2、应用K‑means聚类算法对预处理后的企业年碳排放数据进行聚类分析,以识别企业年碳排放数据中的潜在规律;S3、根据聚类结果,通过加权平均的方法计算得出企业年度碳排放基准值;S4、将企业的年度实际碳排放值与企业年度碳排放基准值进行比较,并根据比较结果判定企业的等级。本发明采用上述基于K‑means阈值划分的企业碳减排实时监管方法,利用数据挖掘和机器学习技术,实现了碳排放的实时监测和有效管理,克服了传统监管方法的局限性,具有成本效益高、数据更新快等优势,有助于企业清晰地了解排放现状,评估减碳措施的经济性,并推动低碳技术的研发和应用。
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公开(公告)号:CN117763536A
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202311781385.5
申请日:2023-12-22
申请人: 国网区块链科技(北京)有限公司 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司客户服务中心 , 国家电网有限公司
摘要: 本申请公开了一种基于区块链的电力实体跨域认证方法及系统。在上述方法中,第一身份验证服务器计算第一哈希值,并向第二身份验证服务器发送第一哈希值;第二身份验证服务器根据第一等效证书对第一哈希值进行验证,并向第一电力实体通知第一哈希值验证通过;第一电力实体计算第二哈希值,并向第二身份验证服务器发送第二哈希值;第二身份验证服务器根据第一等效证书对第二哈希值进行验证;最后当第二哈希值验证通过时,第二身份验证服务器为第一电力实体生成第一跨域证书,并发送给第一电力实体和区块链。在此过程中,利用等效证书使得身份验证服务器之间根据等效证书内的哈希算法进行验证,使得跨域认证的流程简单,提高了跨域认证的效率。
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