适用能耗数据的安全联合计算方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN115580484A

    公开(公告)日:2023-01-06

    申请号:CN202211421398.7

    申请日:2022-11-15

    摘要: 本发明公开了一种适用能耗数据的安全联合计算方法、系统及存储介质,应用于参与子节点,方法包括:获取公私密钥对,并采用公私密钥对中的公钥进行数据加密,得到加密数据,数据包括数据特征以及初始数据,公私密钥对中包括公钥和子私钥,各参与子节点获取的子私钥不同;基于参与总节点的数据获取授权请求将加密数据发送给参与总节点;根据参与总节点发送的加密结果数据的解密请求,将子私钥发送给参与总节点,以确定联合计算结果,加密结果数据是参与总节点基于加密数据以及业务需求计算后得到的。当参与总节点需要对加密结果数据进行解密时需要向各参与子节点获取子私钥,这样限制了解密条件可以提高各方密态数据的隐私性。

    一种目标数据的数据水印嵌入方法及系统

    公开(公告)号:CN112613045B

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202011375206.4

    申请日:2020-11-30

    IPC分类号: G06F21/60

    摘要: 本发明公开了一种目标数据的数据水印嵌入方法及系统,所述方法包括S1将待嵌入数据水印的目标数据划分为多个内容块在每个内容块中嵌入数据水印;S2采用预先设置的数据相似度评估模型对嵌入数据水印后的数据条目进行数据条目相似度评估;S3基于组成内容块的所有数据天目的数据条目相似度进行内容块数据水印相似度评估,当各内容块数据水印相似度均满足第一阈值范围时执行S4,否则调整内容块中数据水印的嵌入比例和/或位置执行S2;S4基于组成目标数据的所有内容块的数据水印相似度计算所述目标数据整体的相似度,通过调整数据水印的嵌入比例和/或位置得到嵌入数据水印的目标数据。最终实现数据水印嵌入后的高隐蔽性和高仿真性。

    一种适用碳信用评价的联邦学习方法、系统及电子设备

    公开(公告)号:CN114818011A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210733412.0

    申请日:2022-06-27

    IPC分类号: G06F21/64 G06F21/60 G06N20/00

    摘要: 本发明公开了一种适用碳信用评价的联邦学习方法、系统及电子设备,方法包括:获取目标参与节点的目标联邦子模型,目标联邦子模型是由联邦模型拆分后得到的,联邦模型包括至少3个联邦子模型,目标联邦子模型包括模型参数以及目标参与节点的目标特征;获取当前网络时延以及目标特征的预设优化次数;基于当前网络时延与预设优化次数对应的预设网络时延的差异,确定当前优化次数;根据当前优化次数对目标特征进行本地优化;将目标特征的优化结果与其他参与节点进行加密交互,以对模型参数进行优化确定目标联邦子模型的目标模型参数。本技术方案提升了多方数据交互时的安全性。

    基于行为序列的数据交互异常检测特征抽取方法及装置

    公开(公告)号:CN116070106A

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN202310333558.0

    申请日:2023-03-31

    摘要: 本发明实施例涉及一种基于行为序列的数据交互异常检测特征抽取方法及装置,包括:从行为序列数据中构造样本,得到数据交互样本集合;将所述数据交互样本集合输入至基于编码器‑解码器结构的模型中进行训练,其中,所述模型的解码器存在多步状态,每步状态的目标函数拟合当前及后续所有状态的真实值,拟合每步状态目标函数中的当前及后续状态时,通过预设分布为当前及后续状态赋予不同权重,模型的目标函数为每步状态目标函数累加;将所述模型中编码器的各状态输出的隐藏向量按预设方法融合,得到行为序列的特征。由此,改进模型目标函数,拟合每一步状态时,考虑当前及后续状态,模型信息损失小,特征质量高,适用于高精度要求的异常检测场景。

    一种参与灵活资源聚合调控智能终端安全监测方法及系统

    公开(公告)号:CN115664771A

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202211286876.8

    申请日:2022-10-20

    IPC分类号: H04L9/40

    摘要: 本发明公开了一种参与灵活资源聚合调控智能终端安全监测方法及系统,其中,安全监测方法包括获取智能终端中风险证据项的数据,风险证据项表征智能终端被攻击时,智能终端中的数据会发生变化的目标对象;将智能终端中各个风险点的监测规则与风险证据项的数据进行比对,判断是否触发监测规则,其中,监测规则包括风险点对应的攻击行为的判别条件以及初始信任度,触发监测规则为判别条件与风险证据项的数据相匹配的监测规则;根据触发监测规则中的攻击行为的信任度,确定针对智能终端的攻击行为。针对攻击行为的识别能力较高。

    一种适用碳信用评价的联邦学习方法、系统及电子设备

    公开(公告)号:CN114818011B

    公开(公告)日:2022-09-27

    申请号:CN202210733412.0

    申请日:2022-06-27

    IPC分类号: G06F21/64 G06F21/60 G06N20/00

    摘要: 本发明公开了一种适用碳信用评价的联邦学习方法、系统及电子设备,方法包括:获取目标参与节点的目标联邦子模型,目标联邦子模型是由联邦模型拆分后得到的,联邦模型包括至少3个联邦子模型,目标联邦子模型包括模型参数以及目标参与节点的目标特征;获取当前网络时延以及目标特征的预设优化次数;基于当前网络时延与预设优化次数对应的预设网络时延的差异,确定当前优化次数;根据当前优化次数对目标特征进行本地优化;将目标特征的优化结果与其他参与节点进行加密交互,以对模型参数进行优化确定目标联邦子模型的目标模型参数。本技术方案提升了多方数据交互时的安全性。

    基于业务时序特征分析的数据交互防泄漏检测方法及装置

    公开(公告)号:CN115065560A

    公开(公告)日:2022-09-16

    申请号:CN202210979537.1

    申请日:2022-08-16

    IPC分类号: H04L9/40 G06K9/62

    摘要: 本申请公开了一种基于业务时序特征分析的数据交互防泄漏检测方法及装置。该方法包括:通过数据接口获取数据交互进程中的流量交互参数,其中,数据接口用于执行数据交互进程;根据流量交互参数提取多个时序特征;对多个时序特征进行多维化处理,得到时序多维特征;将时序多维特征输入检测模型,由检测模型输出数据交互进程的检测结果,其中,检测模型为机器学习模型,由多组训练数据训练而成,每组训练数据包括输入的时序多维特征,以及对应的检测结果。解决了相关技术中电网数据在数据交互过程中通过接口认证鉴权等方式进行安全认证,仍然存在数据交互的安全性较低的问题。

    基于异构计算的敏感数据识别系统、方法及存储介质

    公开(公告)号:CN116127400A

    公开(公告)日:2023-05-16

    申请号:CN202310418681.2

    申请日:2023-04-19

    摘要: 本发明公开了一种基于异构计算的敏感数据识别系统、方法及存储介质,该系统包括依次连接的CPU芯片、AI芯片和FPGA芯片;CPU芯片用于获取待标注业务数据,AI芯片用于根据所述待标注业务数据的业务特征判断所述业务数据所属的业务簇,并根据所述业务数据所属的业务簇对所述待标注业务数据进行标注;FPGA芯片用于通过并行处理的方式对标注后的业务数据进行敏感数据的识别。本发明实施例通过构建基于CPU+AI+FPGA的异构计算架构,利用AI芯片高效的数据处理能力对业务数据进行标注,并通过FPGA芯片对业务数据进行并行处理,提高了识别电力系统业务数据中的敏感数据的效率,突破传统软件识别性能瓶颈。