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公开(公告)号:CN114298773A
公开(公告)日:2022-04-08
申请号:CN202210002562.4
申请日:2022-01-04
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供了一种基于区块链的微电网点对点电力交易方法及系统,该方法包括:各类型的参与主体作为节点加入区块链网络,并注册各自对应的身份信息;各类型的参与主体至少包括发电商和用户;发电商与用户基于预先构建的主从博弈模型进行主从博弈,得到主从博弈结果;将主从博弈结果对应的用户用电量和发电商电价存储,并广播给发电商和用户;发电商根据主从博弈的结果发布电价,同时,用户根据主从博弈的结果发布自身所需电量,以进行电力交易。本申请将电力交易与区块链结合实现发电商与用户的点对点交易,不借助中心机构使不同参与方之间产生信任关系,多节点保存数据使得各参与主体实现数据共享,采用智能合约自动化执行交易,提高交易效率。
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公开(公告)号:CN113419849A
公开(公告)日:2021-09-21
申请号:CN202110627278.1
申请日:2021-06-04
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Inventor: 程凯 , 郭少勇 , 陈连栋 , 张建臣 , 杨超 , 尚立 , 于冰洋 , 马超 , 刘咸通 , 路欣 , 姜丹 , 陈曦 , 申培培 , 杨巍 , 刘瑞英 , 聂祥谦 , 林静
Abstract: 本发明适用于车联网技术领域,提供了一种边缘计算节点选择方法及终端设备,上述方法包括:将所有设备在联邦学习系统中注册并广播;基于联邦学习系统建立节点选择模型;根据预先确定的目标函数,采用深度强化学习算法确定所述节点选择模型的最优解,得到目标节点选择方案。本发明采用深度强化学习算法,通过反馈强化的过程对节点进行选择,通过不断的试错动态的选择节点策略,适用于复杂多变的环境,节点选择方案更加优化,符合实际应用需求。
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公开(公告)号:CN112199153A
公开(公告)日:2021-01-08
申请号:CN202011027090.5
申请日:2020-09-25
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明实施例提供了一种虚拟网络功能VNF实例部署方法及装置。方案如下:获取每一服务链在当前时隙前历史时隙的第一流量速率,以及当前时隙的第二流量速率;根据第一流量速率和第二流量速率,预测每一服务链在下一时隙的第三流量速率;基于第三流量速率,以及各个类型VNF实例的数量,确定在下一时隙时每一类型VNF实例的待调整数量;针对每一类型VNF实例,在该类型VNF实例的待调整数量指示该类型VNF实例的数量的情况下,将待调整数量个该类型VNF实例部署在NFV网络中。通过本发明实施例提供的技术方案,可以有效避免在实际流量达到时部署VNF实例耗时较长的问题,从而有效提高了实际流量到达时NFV网络的服务质量。
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公开(公告)号:CN111209551A
公开(公告)日:2020-05-29
申请号:CN202010042281.2
申请日:2020-01-15
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京中电飞华通信有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Inventor: 连阳阳 , 袁翰青 , 欧清海 , 高丽芳 , 吴军英 , 于卓智 , 陈文伟 , 李文敏 , 吕鹏鹏 , 孙辰军 , 马超 , 申培培 , 郭少勇 , 方蓬勃 , 高阳 , 刘芬
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种身份认证方法及装置,对初始登录信息验证成功后,在基于鼠标进行操作的过程中,基于用户的鼠标操作数据,验证用户是否合法,如果不合法,输出提示信息,以使用户输入登录信息。可见,本方案中,如果非法用户在登录了合法用户账号的设备上进行操作,则能够验证非法用户的鼠标操作数据不合法,这种情况下,输出提示信息,以使用户输入登录信息,也就是重新登录,这样,便提高了身份认证的安全性。
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公开(公告)号:CN115378629B
公开(公告)日:2024-08-27
申请号:CN202210520557.2
申请日:2022-05-13
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种基于图神经网络的以太坊网络异常检测方法、系统和存储介质,该方法包括以下步骤:基于收集的以太坊交易数据构建训练用的有向交易图;基于随机游走算法对构建的交易图中的节点进行有偏采样,获得第一节点序列;基于随机游走进行多尺度特征提取来生成多尺度序列组;将生成的多尺度序列组输入Skip‑gram模型将节点映射到向量空间,得到各个节点在向量空间的嵌入表示;基于各个节点在向量空间的嵌入表示利用分类算法对正常节点地址和异常节点地址进行分类,实现对检测模型的训练;利用预训练的检测模型对实际以太坊交易网络进行检测,获得检测结果。本发明的基于图神经网络的以太坊网络异常检测方法更具有针对性、准确性和有效性。
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公开(公告)号:CN116385004A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310010369.X
申请日:2023-01-04
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘技术的以太坊庞氏骗局合约检测方法,首先在数据获取,根据数据集中的合约地址,获取每一个合约得字节码和交易记录;在特征提取阶段,将合约字节码反汇编为操作码序列,通过n‑gram算法提取合约操作码的上下文特征,同时根据合约交易记录提取合约的账户特征,将操作码特征和账户特征进行结合,作为模型的输入;接着在模型训练阶段,针对合约特征数据集存在的类不平衡问题,采用ADASYN算法对训练集进行过采样,然后使用性能较好的AdaBoost对数据集进行训练,实现对庞氏骗局智能合约的检测。实验证明,该模型的相关评测指标取得了显著的提升,可以有效的检测出以太坊上的庞氏骗局智能合约。
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公开(公告)号:CN115378629A
公开(公告)日:2022-11-22
申请号:CN202210520557.2
申请日:2022-05-13
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种基于图神经网络的以太坊网络异常检测方法、系统和存储介质,该方法包括以下步骤:基于收集的以太坊交易数据构建训练用的有向交易图;基于随机游走算法对构建的交易图中的节点进行有偏采样,获得第一节点序列;基于随机游走进行多尺度特征提取来生成多尺度序列组;将生成的多尺度序列组输入Skip‑gram模型将节点映射到向量空间,得到各个节点在向量空间的嵌入表示;基于各个节点在向量空间的嵌入表示利用分类算法对正常节点地址和异常节点地址进行分类,实现对检测模型的训练;利用预训练的检测模型对实际以太坊交易网络进行检测,获得检测结果。本发明的基于图神经网络的以太坊网络异常检测方法更具有针对性、准确性和有效性。
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