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公开(公告)号：CN114710361A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210410422.0
申请日：2022-04-19
申请人： 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 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明公开的属于联邦学习技术领域，具体为一种联邦学习聚合环节攻击分析方法，包括：S1：通过区块链模块上传模型到联邦学习模块中，联邦学习模块对上传模型进行训练，并将模型上传到服务器中；S2：当服务器中的聚合环节受到外界攻击时，攻击探测模块探测到服务器受到的攻击情况，并且分析出攻击数据信息上传到防御模块中；S3：防御模块根据上传的攻击数据，筛选出对应防御方式的数据，对服务器受到的攻击进行防御。该一种联邦学习聚合环节攻击分析方法，能够在聚合环节遭受到攻击时自动识别攻击并进行防御，同时在无法防御时，及时更新防御数据。
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公开(公告)号：CN114710280A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210410606.7
申请日：2022-04-19
申请人： 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 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明公开的属于联邦学习技术领域，具体为一种联邦学习自动化安全验证方法，包括：通过文件处理模块将初始全局模型发送到联邦学习模块中，联邦学习模块将根据初始全局模型在区块链模块上注册任务，并通过区块链模块连接智能合约模块发布注册合约；通过文件处理模块将注册完成的初始全局模型发送到联邦学习模块中，联邦学习模块对初始全局模型进行训练，获得全局模型，并通过区块链模块连接智能合约模块发布任务合约。该一种联邦学习自动化安全验证方法，能够在模型训练的过程中，通过密钥和密码对这个数据交换的过程进行加密，避免模型训练的数据被外界获取，提高安全性。
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公开(公告)号：CN116628584A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310897969.2
申请日：2023-07-21
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F21/62 , G06Q50/06
摘要： 本发明实施例涉及一种电力敏感数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，包括：采集电力系统运行过程中产生的样本敏感数据并对所述样本敏感数据进行敏感性标注；基于所述样本敏感数据的数据类型，对敏感性标注完成的样本敏感数据进行特征构建，得到所述样本敏感数据对应的归一化特征向量；基于所述归一化特征向量对预先改进的支持向量机分类算法进行训练，得到训练完成的电力敏感数据分类模型；基于所述电力敏感数据分类模型对电力系统中产生的业务数据进行分类，输出敏感性预测结果。由此，兼顾全局样本的整体特征，改善传统分类方法对不属于其分类范围的数据分类能力差的问题，提升了电力系统敏感数据分级分类结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN113947497A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202110442793.2
申请日：2021-04-23
申请人： 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 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明公开了一种数据的空间特征提取、识别方法及系统，其中数据的识别方法，包括：获取当前电力数据，利用数据的空间特征提取方法确定当前电力数据空间特征库；获取历史数据空间特征库，利用预设敏感数据特征及历史数据空间特征库，确定敏感数据空间特征库；将当前电力数据空间特征库与敏感数据空间特征库进行模运算，确定当前电力数据的识别结果。本发明解决了传统没有考虑数据的应用场景的敏感数据识别方法的识别准确率不高的难题，基于空间特征向量的匹配识别，实现了电力海量数据中敏感数据的精准识别，进而可支持电力敏感数据识别的自动化识别，提高识别效率，进而提高数据安全防护水平。
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公开(公告)号：CN113672479A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110459670.X
申请日：2021-04-27
申请人： 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 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明公开一种数据共享方法、装置及计算机设备，其中该共享方法包括：接收测试分析人员的数据需求；根据数据需求以及预设最小化规则为测试分析人员分配数据权限；根据数据权限，从源数据库中提取初始数据，生成分析测试数据库，并对分析测试数据库进行监测；当根据监测数据，确定所述监测数据对应的数据操作超出所述数据权限时，生成告警信息并撤销所述数据权限。通过实施本发明，结合接收到的测试分析人员的数据需求，按照最小化原则分配权限，并对数据分析和测试全过程进行安全监测，实现了数据共享全过程的闭环安全管控，提高了数据分析测试业务中的数据安全防护水平，防止数据泄露隐患，既保障了数据的隐私安全，也实现了数据的挖掘价值。
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公开(公告)号：CN113672479B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202110459670.X
申请日：2021-04-27
申请人： 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 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明公开一种数据共享方法、装置及计算机设备，其中该共享方法包括：接收测试分析人员的数据需求；根据数据需求以及预设最小化规则为测试分析人员分配数据权限；根据数据权限，从源数据库中提取初始数据，生成分析测试数据库，并对分析测试数据库进行监测；当根据监测数据，确定所述监测数据对应的数据操作超出所述数据权限时，生成告警信息并撤销所述数据权限。通过实施本发明，结合接收到的测试分析人员的数据需求，按照最小化原则分配权限，并对数据分析和测试全过程进行安全监测，实现了数据共享全过程的闭环安全管控，提高了数据分析测试业务中的数据安全防护水平，防止数据泄露隐患，既保障了数据的隐私安全，也实现了数据的挖掘价值。
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公开(公告)号：CN111767300B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010393577.9
申请日：2020-05-11
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G06F16/242 , G06F21/62
摘要： 本发明涉及一种电力数据内外网穿透的动态脱敏方法及装置，包括：接收用户的业务访问请求并进行解析得到用户访问信息；识别SQL语句是否涉敏；对于涉敏SQL语句，则基于用户ID和业务场景标识对涉敏SQL语句对应的访问数据进行脱敏处理，将脱敏处理后的涉敏SQL语句对应的访问数据发送给用户；对于未涉敏SQL语句，则将未涉敏SQL语句对应的访问数据直接发送给用户；本发明通过对用户的SQL语句是否涉敏进行判断，以及涉敏时对访问的数据进行脱敏处理，减小了用户信息的泄露，提高了电力数据的安全性。
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公开(公告)号：CN115879017A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211332341.X
申请日：2022-10-28
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/23213 , G06F18/213 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了一种电力敏感数据自动化分类分级方法、装置及存储介质，该方法不依赖于人工分级，可以自动划分待分级的敏感数据的等级，提高了分级的准确性和效率；按照统一的敏感数据分级标准对大规模敏感数据进行自动化地分级，解决了传统方法由于缺乏统一分级标准而导致的分级准确率低问题；采用基于无监督的方法实现对电力敏感数据的自动化分类分级，无需大量的标记数据，减小了监督学习需要人工设置分类类别从而引入人为导致的误差的可能性；使用改进的K‑means算法，解决了传统K‑Means算法容易陷入局部最优状态的缺点，同时算法执行速度快，可解释性好。
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公开(公告)号：CN113626774A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110733866.3
申请日：2021-06-30
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明提供的一种可逆的数据库水印方法及系统，包括利用数据库中非空文本型数据生成主键；利用萤火虫遗传算法生成秘钥，并根据所述秘钥、所述主键利用哈希算法对数据库中数值型数据计算添加或存在水印的位置，并在该位置添加或删除水印；根据所述主键利用同义词对数据库中文本型数据确定添加或存在水印的位置，并采用同义词替换和算术编码法在该位置嵌入或删除文本型水印；本发明采用萤火虫遗传算法生成密钥提高了局部搜索效率和鲁棒性，并且实现了同时对数据库中不同的数据类型添加或删除水印。
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公开(公告)号：CN114398661A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111432848.8
申请日：2021-11-29
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 南京大学 , 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
摘要： 本申请公开了一种面向安全发布的聚合模型训练方法、训练设备及系统，训练设备包括服务端和客户端，在训练发布的过程中每个客户端获取联邦学习整体信息然后利用分布式差分隐私技术使用本地数据训练深度学习模型，服务端使用安全聚合协议将模型聚合完成后，再将新的模型参数传至客户端以便进行迭代训练；本发明能够使得最后发布的模型满足对模型观察者的差分隐私，其次训练过程中的子模型梯度对于除数据提供者本身以外不可见，服务端也无法辨析数据来源。由此一方面能够满足抵御服务端单方或是联合其他参与训练的客户端的隐私窃取攻击，另一方面对于中间窃听者或是恶意破坏者也有一定的攻击抵御能力。
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