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公开(公告)号：CN113836704A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111037394.4
申请日：2021-09-06
Applicant: 广州大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于改进奇异谱分析的时间序列降噪方法及装置，所述方法包括如下步骤：步骤S1，对原始时间序列根据设定窗口长度构建轨迹矩阵；步骤S2，利用构建的轨迹矩阵构造一对称矩阵，对该对称矩阵采用奇异值分解获得特征向量和特征值，并得到对称矩阵的右奇异向量以及所述轨迹矩阵的子类矩阵；步骤S3，对每一个子类矩阵采用对角平均方法获得SSA分解子序列；步骤S4，采用去趋势分析方法分析各子序列是否属于白噪声、粉红噪声或布朗噪声成分；步骤S5，剔除原始数据中的噪声成分并将剩余主要成分重构，实现降低对原始序列的降噪。
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公开(公告)号：CN112926088A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110292473.3
申请日：2021-03-18
Abstract: 本发明公开了一种基于博弈论的联邦学习隐私策略选择方法，该方法包括：服务器为参与方提供具有不同服务成本的阈值，参与方根据是否满足服务质量、隐私泄露代价等来选择最佳阈值，并由服务器在下一次迭代训练中更新服务成本；服务器通过多次迭代来获得最优的模型参数，以此保持模型长期稳定的服务状态，并提供给参与方。该方法有效避免了参与方“搭便车”等恶意行为，使得服务器可以最大限度地得到服务费用，参与方可以获得长期的优质服务。
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公开(公告)号：CN112949865A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110292470.X
申请日：2021-03-18
Abstract: 本发明公开一种基于SIGMA协议的联邦学习贡献度评估方法，训练方向各个参与方发送模型和不可篡改的可信执行程序和非交互SIGMA协议及相关参数；参与方利用本地数据集对模型训练得到梯度，运行可信执行程序，提取参与方的梯度，对模型进行更新，并运行测试模块测试新模型的准确率，计算该梯度的贡献度；参与方根据加密算法对梯度编码并加密，发送至训练方；参与方产生一个随机值，使用加密算法对其加密，随后将当前生成的所有密文输入哈希函数沙箱，输出哈希值，并计算出一个承诺；参与方上传承诺、密文和贡献度至训练方，训练方计算出哈希值并验证承诺，若验证通过，则将该梯度密文与其贡献度绑定记录在数据库中。该方法能够实现不泄露隐私的梯度证明。
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公开(公告)号：CN112926088B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110292473.3
申请日：2021-03-18
Abstract: 本发明公开了一种基于博弈论的联邦学习隐私策略选择方法，该方法包括：服务器为参与方提供具有不同服务成本的阈值，参与方根据是否满足服务质量、隐私泄露代价等来选择最佳阈值，并由服务器在下一次迭代训练中更新服务成本；服务器通过多次迭代来获得最优的模型参数，以此保持模型长期稳定的服务状态，并提供给参与方。该方法有效避免了参与方“搭便车”等恶意行为，使得服务器可以最大限度地得到服务费用，参与方可以获得长期的优质服务。
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公开(公告)号：CN116186503A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211546950.5
申请日：2022-12-05
Applicant: 广州大学
IPC: G06F18/211 , G06F18/23213 , G06F18/214 , H04L9/40 , H04L41/16
Abstract: 本发明提出了一种基于K‑means的工控系统恶意流量检测特征增强方法，包括分析工控系统标签流量特征的均值、方差和偏度的偏离程度，结合所述标签流量特征统计变量的四分位数计算特征分组系数，根据所述特征分组系数将原始流量特征分组；对不同分组的原始流量特征进行聚类，生成聚类特征，所述聚类特征作为检测模型的数据输入。该方法通过对原始流量特征按标签分组、筛选和聚类，生成多样性的聚类特征，避免了传统特征增强方法难以描述工控系统正常流量和恶意流量的差异的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112949865B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202110292470.X
申请日：2021-03-18
Abstract: 本发明公开一种基于SIGMA协议的联邦学习贡献度评估方法，训练方向各个参与方发送模型和不可篡改的可信执行程序和非交互SIGMA协议及相关参数；参与方利用本地数据集对模型训练得到梯度，运行可信执行程序，提取参与方的梯度，对模型进行更新，并运行测试模块测试新模型的准确率，计算该梯度的贡献度；参与方根据加密算法对梯度编码并加密，发送至训练方；参与方产生一个随机值，使用加密算法对其加密，随后将当前生成的所有密文输入哈希函数沙箱，输出哈希值，并计算出一个承诺；参与方上传承诺、密文和贡献度至训练方，训练方计算出哈希值并验证承诺，若验证通过，则将该梯度密文与其贡献度绑定记录在数据库中。该方法能够实现不泄露隐私的梯度证明。
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公开(公告)号：CN113837388A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111085018.2
申请日：2021-09-14
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及时间序列分析技术领域，公开了时间序列复杂度测量方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：对原始时间序列进行不相似性计算，得到时间序列不相关指数；对所述原始时间序列进行缺失数据计算，得到时间序列缺失值；对所述原始时间序列进行混沌指数计算，得到时间序列混沌指数；对所述原始时间序列进行偏度计算，得到时间序列偏度绝对值；根据预定权重，对所述时间序列不相关指数、所述时间序列缺失值、所述时间序列混沌指数和所述时间序列偏度绝对值进行加权计算，得到时间序列复杂度。本发明能够解决常用测量方法无法测量复杂度的周期变化和波动性数据的问题，从而对时间序列复杂度进行更全面、更准确的测量。
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公开(公告)号：CN116186503B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202211546950.5
申请日：2022-12-05
Applicant: 广州大学
IPC: G06F18/211 , G06F18/23213 , G06F18/214 , H04L9/40 , H04L41/16
Abstract: 本发明提出了一种基于K‑means的工控系统恶意流量检测特征增强方法，包括分析工控系统标签流量特征的均值、方差和偏度的偏离程度，结合所述标签流量特征统计变量的四分位数计算特征分组系数，根据所述特征分组系数将原始流量特征分组；对不同分组的原始流量特征进行聚类，生成聚类特征，所述聚类特征作为检测模型的数据输入。该方法通过对原始流量特征按标签分组、筛选和聚类，生成多样性的聚类特征，避免了传统特征增强方法难以描述工控系统正常流量和恶意流量的差异的问题。
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公开(公告)号：CN113837388B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202111085018.2
申请日：2021-09-14
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及时间序列分析技术领域，公开了时间序列复杂度测量方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：对原始时间序列进行不相似性计算，得到时间序列不相关指数；对所述原始时间序列进行缺失数据计算，得到时间序列缺失值；对所述原始时间序列进行混沌指数计算，得到时间序列混沌指数；对所述原始时间序列进行偏度计算，得到时间序列偏度绝对值；根据预定权重，对所述时间序列不相关指数、所述时间序列缺失值、所述时间序列混沌指数和所述时间序列偏度绝对值进行加权计算，得到时间序列复杂度。本发明能够解决常用测量方法无法测量复杂度的周期变化和波动性数据的问题，从而对时间序列复杂度进行更全面、更准确的测量。
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公开(公告)号：CN116821707A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310792615.1
申请日：2023-06-29
Applicant: 广州大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/214 , G06N20/00 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本说明书实施例提供了一种用于短期负荷迁移预测的迁移源选择方法及系统，其中，方法包括：S1.根据目标源数据长度对迁移源数据进行预处理，得到与目标源数据等长的子序列；S2.对每一个所述子序列通过Wasserstein距离度量迁移源和目标源间的最优传输距离WD，采用最大信息系数方法计算迁移源和目标源间的最大信息系数MIC；S3.以WD为横坐标，MIC为纵坐标构建WD‑MIC曲线；S4.通过计算WD‑MIC曲线下的面积作为迁移源和目标源的相似度，选择相似度最大的迁移源作为最终迁移源。本发明可以有效避免多源迁移预测中的负迁移。
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