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公开(公告)号:CN118612725A
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202410630678.1
申请日:2024-05-21
申请人: 山西星泽汇联科技有限公司
IPC分类号: H04W12/033 , H04W12/50 , H04W4/80 , H04W12/08 , G06K19/073 , G06F21/60
摘要: 本发明属于通信领域,具体涉及一种基于安全加密的NFC终端电力I MS业务发放方法,在该方法中,通过基于当前待发送的电力IMS业务信息占用空间判断NFC标签存储是否受限,并在判断存储受限时进行业务信息特征识别,进而据此选择适配存储方式,能够大大降低存储不适配的发生率,不仅能够提高信息读取效率,还能够更好地保留和还原信息,与此同时以支持远程写入功能的NFC标签作为业务信息发送媒介,并在信息发送过程中实时进行传输安全检测,据此对NFC标签中的安全访问控制位进行远程调整,实现了NFC标签中安全访问控制位的动态调整,使得访问权限设置更加精细,进而实时响应业务信息发送风险,同时有助于保障数据的完整性。
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公开(公告)号:CN114510741A
公开(公告)日:2022-05-17
申请号:CN202210159697.1
申请日:2022-02-22
申请人: 国网山西省电力公司信息通信分公司 , 山西星泽汇联科技有限公司
摘要: 本发明属于智能电力数据共用的实现方法领域,尤其涉及到一种基于联邦学习的电力数据安全高效共用方法。包括以下步骤:S100~在各电力公司中部署数据采集设备;S200~将各电力结点获取到的交互数据存储在各电力公司的本地数据库中;S300~协调方将初始化的模型参数w发送至各个电力结点;S400~各电力结点通过初始模型参数w对其存储数据进行模型训练,S500~各电力结点将求得的凸损失函数的值与模型参数w进行同态加密和致盲操作,并将其传至协调方;S600~协调方放置汇总得到新的模型参数w;S700~协调方根据计算结果,判断当前新的模型参数w是否收敛。本发明保证各电力公司隐私数据,有效防止敏感数据泄露。
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公开(公告)号:CN117893250A
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202311850781.9
申请日:2023-12-29
申请人: 国网山西省电力公司信息通信分公司 , 山西星泽汇联科技有限公司
IPC分类号: G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/044 , G06N3/08
摘要: 本发明属于电动汽车充电负荷预测领域,具体是一种基于IndRNN的电动汽车充电负荷预测方法。包括:S100:根据电动汽车充电负荷的历史数据,采集电动汽车充电负荷的特征;S200:计算特征之间的相关性和特征与目标任务之间的相关性来评估每个特征的价值,并将采集的特征进行排序;S300:构建电动汽车短期负荷预测模型,将排完序的特征逐一加入电动汽车短期负荷预测模型,进行负荷预测;S400:计算误差指标,通过比较误差指标来确定最佳的输入特征;S500:对步骤S300选取的特征作为电动汽车短期充电负荷预测的特征,输入电动汽车短期负荷预测模型进行预测,得出预测结果。
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公开(公告)号:CN114676446A
公开(公告)日:2022-06-28
申请号:CN202210391314.3
申请日:2022-04-14
申请人: 国网山西省电力公司信息通信分公司 , 山西星泽汇联科技有限公司
摘要: 本发明属于信息安全技术领域,具体是一种基于LS‑GAN的图像隐写方法。包括以下步骤,S1:用原图像和水印通过生成器生成含密图像;S2:含密图像输入D判别器进行生成对抗;S3:含密图像输入隐写分析网络对含密图像进行判断,是否被隐写;S4:对生成的步骤S1含密图像进行剪裁,旋转以及缩放方法进行数据增强,使用数据增强后的含密图像重复步骤S2和S3;S5:当步骤S2中的D判别器认定含密图像和原图像相似度达到阈值并且S3中的隐写分析网络分辨不出是否被隐写时终止训练。本发明可以通过对解码器训练,使提取的秘密图像更加清晰。
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公开(公告)号:CN114519188A
公开(公告)日:2022-05-20
申请号:CN202210159947.1
申请日:2022-02-22
申请人: 国网山西省电力公司信息通信分公司 , 山西星泽汇联科技有限公司
摘要: 本发明属于机器学习安全领域,具体是一种面向深度学习的凸多面体投毒防御方法。包括以下步骤。S100~选取一个目标模型T以及m个替代模型;S200~将替代模型的数据集分为训练集和测试集。S300~制作一组投毒样本。S400~计算正常样本与投毒样本在输入空间中的欧几里得距离。S500~计算投毒样本在特征提取器上产生的特征向量。S600~计算凸组合系数与特征向量的乘积之和。S700~在替代模型的特征空间中,获取目标样本与S600中所求乘积之和的欧几里得距离。S800~对S700中所求的结果进行归一化处理。S900~更新获取凸组合系数和投毒样本。S1000~提取步骤S900中生成的投毒样本与对应正常样本的公共特征。S1100~利用提取的样本公共特征重新对目标模型进行训练。
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公开(公告)号:CN118014630A
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202311852551.6
申请日:2023-12-29
申请人: 国网山西省电力公司信息通信分公司 , 山西星泽汇联科技有限公司
IPC分类号: G06Q30/0202 , G06Q30/0204 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/08
摘要: 本发明属于电动汽车负荷预测领域,具体是一种基于神经网络模型的电动汽车充电负荷时空分布预测方法。包括:S1:采集待预测地区的电动汽车的出行数据,对预处理后的出行数数据建立电动汽车历史出行OD矩阵,根据待预测地区的城市路网交通网络建立邻接图,得到节点相似度矩阵和邻接矩阵;S2:将出行OD矩阵和邻接图带入预测模型中进行训练,得到待预测地区的电动汽车起讫点OD矩阵;S3:根据电动汽车充电负荷的影响因素建立影响因素的概率模型;根据概率模型和步骤S2中的电动汽车OD矩阵对电动汽车的充电负荷时空分布进行预测。本发明预测精度更高,降低了时空分布下电动汽车充电负荷预测误差。
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