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公开(公告)号：CN119670156B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510193235.5
申请日：2025-02-21
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F21/62 , G06F18/23 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及信息技术领域，公开了一种隐私计算算法的密文执行异常处理方法和系统，通过收集若干个租户的差分隐私查询参数来量化各租户的数据查询敏感度，利用ARIMA模型对敏感度量化结果进行时间序列分析，以预测其未来的趋势，并计算实际敏感度与预测敏感度之间的残差以识别出异常租户；采用滑动窗口方法提取异常租户的统计特征来构建特征集，并通过对其进行聚类分析识别出各异常租户对应的异常模式及异常指纹特征簇；基于异常租户的正、异常指纹特征簇训练模型，并用该模型量化各异常模式对异常租户隐私保护水平的影响程度，以根据得到的量化分析结果调整各异常租户的隐私预算分配比例并执行，进而实现对隐私计算算法的密文执行中异常的有效处理。
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公开(公告)号：CN119670156A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510193235.5
申请日：2025-02-21
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F21/62 , G06F18/23 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及信息技术领域，公开了一种隐私计算算法的密文执行异常处理方法和系统，通过收集若干个租户的差分隐私查询参数来量化各租户的数据查询敏感度，利用ARIMA模型对敏感度量化结果进行时间序列分析，以预测其未来的趋势，并计算实际敏感度与预测敏感度之间的残差以识别出异常租户；采用滑动窗口方法提取异常租户的统计特征来构建特征集，并通过对其进行聚类分析识别出各异常租户对应的异常模式及异常指纹特征簇；基于异常租户的正、异常指纹特征簇训练模型，并用该模型量化各异常模式对异常租户隐私保护水平的影响程度，以根据得到的量化分析结果调整各异常租户的隐私预算分配比例并执行，进而实现对隐私计算算法的密文执行中异常的有效处理。
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公开(公告)号：CN119674963A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510186959.7
申请日：2025-02-20
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 本发明提供了一种融合安全洗牌的分布式配电网络模型的补偿方法和系统，涉及电力技术领域。实现方案为：在配电网络中各个本地节点训练得到各自的本地电力模型参数，对其进行洗牌并分割，得到多个本地电力模型子参数并将该本地模型子参数分发给其他节点，在配电网络中第一本地节点收到其他第二本地节点的本地模型子参数时，基于该第二本地节点对其本地模型子参数的传输耗时、计算耗时和网络时延，确定所述第二本地节点的补偿参数，然后，基于该补偿参数对该第二本地节点的本地模型子参数进行补偿。在第一本地节点得到足够数量的本地模型子参数之后，利用各个节点的信誉值对各个补偿后的本地模型子参数进行聚合，得到全局电力模型参数。
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公开(公告)号：CN114863243B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202210463318.8
申请日：2022-04-28
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种模型的数据遗忘方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：采用预先训练好的图像识别模型，对获取到的待遗忘图像数据进行图像识别，确定所述待遗忘图像数据的掩码结果，其中，所述图像识别模型包含至少两个卷积网络通道，所述卷积网络通道用于确定通道输入数据的掩码信息和输出特征图，所述掩码结果包括各所述卷积网络通道针对所述待遗忘图像数据输出的掩码信息；获取预设的模型剪枝参数，结合所述掩码结果，从各所述卷积网络通道中确定待剪枝通道，并对所述待剪枝通道进行参数调整，得到参数更新后的图像识别模型。本发明在保持模型识别准确度的同时，实现对部分训练数据的完全遗忘，使被删除的训练数据无法恢复，保护用户隐私。
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公开(公告)号：CN117034287A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310971056.0
申请日：2023-08-03
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 本发明提供了一种基于隐私计算互联互通技术的多方联合建模安全增强方法，包括：接收各参与方发送的加密本地参数，基于标识加密算法对加密本地参数进行解密，得到加密本地参数对应的解密本地参数；利用参数聚合服务器在可信执行环境中，对各参与方的解密本地参数进行参数聚合，得到全局参数；对全局参数进行标识广播加密，得到全局参数对应的密文，并将全局参数对应的密文发送至各参与方；本发明利用标识加密算法在参数聚合服务器及参与方之间进行密文访问控制，能够提高模型训练过程中的安全性；在可信执行环境中利用标识广播加密算法对全局参数进行加密，有利于实现模型训练中批量梯度的更新，进而提高模型训练的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116933299A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311197942.9
申请日：2023-09-18
Applicant: 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
IPC: G06F21/60 , G06F16/245 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及信息安全技术领域，公开了一种税电数据安全融合方法、税电节点、设备及介质，该方法包括：结合税务数据和电力数据计算税电数据融合指标；接收安全查询中心根据门限秘密共享算法拆分保序密钥获得的密钥分片；根据所述密钥分片对所述税电数据融合指标进行联合加密获得税电密文；基于接收到的查询区间从所述税电密文中查询得到位于所述查询区间的密文数据集；根据所述密钥分片对所述密文数据集进行联合解密得到查询结果。本发明通过基于门限秘密共享算法的保序密钥进行加解密，能够保证密钥以及数据安全性。
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公开(公告)号：CN116684357A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202210162400.7
申请日：2022-02-22
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: H04L47/2441 , H04L47/2483 , H04L9/40 , H04L9/08
Abstract: 一种传输层安全协议加密流量的识别方法及系统，包括：获取被检测加密流量数据；基于所述被检测加密流量数据进行数据预处理，提取流信息转换为直方图；将所述直方图输入预先训练好的分类模型，进行流量分类，实现加密流量的识别；其中，所述预先训练好的分类模型是以所述直方图为输入，所述直方图对应的消息类型为输出对卷积神经网络进行训练得到。本发明主要针对传输层安全协议的网络流信息,通过提取传输层安全协议记的类型、长度、序列、交互等特征实现加密流量识别。网络流信息可以更好的反应用户行为，对不同的网络应用有更好的识别度。
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公开(公告)号：CN114021188A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111299904.5
申请日：2021-11-04
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 南京大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请提供一种联邦学习协议交互安全验证方法、装置及电子设备，该方法包括：在联邦学习过程中，模拟针对当前联邦学习协议的隐私窃取攻击行为；检测当前模拟的隐私窃取攻击行为达到的攻击总收益；根据隐私窃取攻击行为达到的攻击总收益，确定当前联邦学习协议的交互安全验证结果。上述方案提供的方法，通过对当前联邦学习协议进行攻击模拟，根据当前模拟的隐私窃取攻击行为能够达到的攻击总收益，确定了当前联邦学习协议在数据交互方面的安全性，为进一步提高联邦学习参与者的隐私安全奠定了基础。
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公开(公告)号：CN119961963A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411759170.8
申请日：2024-12-03
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F21/62 , G06N3/042 , G06F40/295
Abstract: 本发明涉及大规模预训练语言模型应用技术领域，具体提供了一种面向大模型应用的敏感信息泄露检测方法及装置，包括：将待检测文本转化为图结构；将所述图结构作为预先训练的图神经网络的输入，得到所述预先训练的图神经网络输出的所述待检测文本的敏感信息检测结果。本发明提供的技术方案，能够确保大模型生成的内容不包含未经授权的敏感数据，防止在自然语言生成、对话系统或其他大规模模型应用中泄漏个人隐私信息、机密信息等敏感数据。
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公开(公告)号：CN119377073A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411623397.X
申请日：2024-11-14
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F11/34 , G06F11/07 , G06F18/23 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种异常检测方法、装置、设备、介质及产品，包括：获取初始日志数据，并对所述初始日志数据进行解析处理，得到中间日志数据；对所述中间日志数据进行数据转换处理与聚类处理，得到目标日志数据；将所述目标日志数据输入至训练完备的异常检测模型中，得到数据异常信息。上述技术方案，提高了对电力数据库系统中日志数据的异常检测效率与准确率，有效增强了电力数据库系统的安全性和稳定性。
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