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公开(公告)号：CN117375896A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311248000.9
申请日：2023-09-25
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省科创集团有限公司 , 山东山科智能科技有限公司
IPC分类号： H04L9/40 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于多尺度时空特征残差融合的入侵检测方法及系统；其中方法，包括：获取待检测的网络流量数据；对待检测的网络流量数据进行预处理；将预处理后的待检测的网络流量数据，输入到训练后的入侵检测模型中，输出入侵检测结果以及入侵检测类型；其中，训练后的入侵检测模型，用于对待检测的网络流量数据进行多尺度特征提取，并对多尺度特征进行特征融合，对融合特征进行分类，得到入侵检测结果以及入侵检测类型。
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公开(公告)号：CN117216010A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311040591.0
申请日：2023-08-17
IPC分类号： G06F16/16 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了融合元数据和标签相关性的政策文件分类方法及系统；其中方法，包括：获取待分类的政策文件；对待分类的政策文件进行预处理；基于待分类政策文件的正文和元数据，构建正文‑元数据超图；基于待分类政策文件的标签，构建标签相关性超图；对待分类政策文件的标题，采用训练后的标题分类模型进行分类，得到第一分类结果；将正文‑元数据超图，输入到训练后的第一超图神经网络，输出第一超图特征表示；将标签相关性超图，输入到训练后的第二超图神经网络，输出第二超图特征表示；将第一超图特征表示与第二超图特征表示进行特征融合，得到第二分类结果；将第一分类结果与第二分类结果进行加权求和，得到待分类政策文件的最终分类结果。
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公开(公告)号：CN115766035A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211455832.3
申请日：2022-11-21
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学 , 山东山科智能科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种多节点的共识方法及系统，所述方法，包括：新的一轮共识开始，网关节点启用区块链网络中的边缘服务器节点和用户节点的注册ID，分别计算边缘服务器节点的信誉度和未依托边缘服务器的用户节点的信誉度，根据区块链节点的信誉度情况，确定第一设定阈值K1；对所有的区块链节点进行信誉等级划分，将信誉度低于K1的节点划分为恶意节点，对恶意节点进行剔除；然后，将剩余的区块链节点划分到对应的分区中；判断分区是否成功，如果成功就在分区内部进行节点共识，每个分区均选举出领导者节点；如果失败就返回上一步；在领导者节点之间进行全局共识，全局共识达成后，对交易结果生成新的区块，将新的区块保存到区块链上。
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公开(公告)号：CN114866562A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210590312.7
申请日：2022-05-27
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学 , 山东山科智能科技有限公司
IPC分类号： H04L67/1042
摘要： 本发明公开了面向电力能源系统的区块链共识方法及系统；区块链节点接收客户端发送的交易入块请求，对所有的节点进行分组，并在每个小组内部选举出领导者节点；组外共识阶段：区块提议者节点向其他小组的领导者节点进行广播；区块提议者节点和其他小组的领导者节点进入预准备状态；每个领导者节点将准备消息发送给其他领导者节点，所有的领导者节点进入准备状态；每个领导者节点将提交消息发送给其他领导者节点，所有领导者节点进入提交状态；组内共识阶段：组内的领导者将日志内容广播到组内以使组内共识节点复制当前日志条目；组内选举出新的领导者节点，组内保持主从节点日志的一致性；组内的领导者节点完成提交过程，将结果反馈给客户端。
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公开(公告)号：CN113094110A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110373297.6
申请日：2021-04-07
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学 , 山东山科智能科技有限公司
IPC分类号： G06F9/4401 , G06F13/38 , G06F21/85
摘要： 本发明公开了一种串口数据过滤的方法及系统，应用于过滤上位机业务应用程序与串口设备之间的通信数据的情况，包括：Windows操作系统启动，更新数据过滤协议；加载配置文件，读取配置文件，读取所需要过滤的串口设备所连接的串口号；上位机业务应用程序进行读写数据操作，调用Windows操作系统的I/O模型；Windows操作系统的I/O模型加载配置文件，获取数据过滤协议，根据数据过滤协议过滤数据，并将过滤后的数据传递给物理串口或者上位机业务应用程序。在不影响其他串口设备的使用下实现目标串口设备与目标主机之间通讯数据的过滤。
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公开(公告)号：CN113543295A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110719226.7
申请日：2021-06-28
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科智能科技有限公司
摘要： 本发明公开了基于声波通讯的数据传输方法及系统，包括一发送设备和至少一接收设备，所述任一接收设备均具有唯一的ID，且所述发送设备和所述接收设备均具有声音播放和拾取功能，所述数据传输方法包括以下步骤:首先，一探测设备帧首先被所述发送设备周期性地发送，所述接收设备如果接收到该探测设备帧，则所述接收设备会向所述发送设备回复一探测应答帧；其次，所述发送设备发送的数据帧中记载有帧号和该接收设备ID，相邻数据帧的帧号是连续的；最后，所述接收设备将所有缺少和数据校验错误数据帧的帧号发送给所述发送设备，所述发送设备重传，直到所有数据帧被所述接收设备正确地接收。本发明有效地提高了数据通讯的波特率。
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公开(公告)号：CN113543295B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202110719226.7
申请日：2021-06-28
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科智能科技有限公司
IPC分类号： H04W52/04 , H04L1/1607 , H04L1/18 , H04B11/00
摘要： 本发明公开了基于声波通讯的数据传输方法及系统，包括一发送设备和至少一接收设备，所述任一接收设备均具有唯一的ID，且所述发送设备和所述接收设备均具有声音播放和拾取功能，所述数据传输方法包括以下步骤:首先，一探测设备帧首先被所述发送设备周期性地发送，所述接收设备如果接收到该探测设备帧，则所述接收设备会向所述发送设备回复一探测应答帧；其次，所述发送设备发送的数据帧中记载有帧号和该接收设备ID，相邻数据帧的帧号是连续的；最后，所述接收设备将所有缺少和数据校验错误数据帧的帧号发送给所述发送设备，所述发送设备重传，直到所有数据帧被所述接收设备正确地接收。本发明有效地提高了数据通讯的波特率。
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公开(公告)号：CN114448677A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111673586.4
申请日：2021-12-31
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科智能科技有限公司
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本发明公开了基于区块链的边缘服务器、数据上链方法及系统，所述边缘服务器与至少一个区块链节点通信连接；所述边缘服务器与所述区块链节点建立传输连接；所述边缘服务器获取区块链节点传输过来的数据传输指令；所述边缘服务器对数据传输指令进行解析；所述边缘服务器根据解析结果，将数据传输给区块链节点；所述边缘服务器在传输连接断开前，对数据传输指令进行销毁。在传输连接断开前将该指令删除，从而保证数据防入侵和篡改。
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公开(公告)号：CN114448677B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202111673586.4
申请日：2021-12-31
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科智能科技有限公司
IPC分类号： H04L9/40
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公开(公告)号：CN118897973A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410967431.9
申请日：2024-07-18
申请人： 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 青岛理工大学
IPC分类号： G06F18/21 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/049 , G06N3/084 , G06N3/088
摘要： 本发明涉及一种基于VAE‑Bi‑LSTM‑SAM的电网电压数据异常检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：采集电网电压时序数据构建数据集，对数据集中的数据进行预处理，将预处理后的数据集划分为训练集和测试集；对训练集和测试集中的电网电压时序数据进行标准化处理，按时间步长对标准化处理后的电网电压时序数据进行窗口滑动切片处理，形成多元时序窗口数据Xt；建立基于VAE‑Bi‑LSTM‑SAM的异常数据检测模型；利用训练集对基于VAE‑Bi‑LSTM‑SAM的异常数据检测模型进行训练，得到训练好的异常数据检测模型；利用训练好的异常数据检测模型对测试集中的电网电压时序数据进行异常检测。本发明能够实现对电网电压异常数据的准确检测，提高模型的泛化能力，增强模型对异常数据的识别能力。
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