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[发明专利]一种面向深度学习的差分隐私可用性度量方法-CN202111270189.2有效
发明人： 关志涛;罗丹 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向深度学习的差分隐私可用性度量方法，首先将数据输入到神经网络模型中，计算出该随机化权重下的模型参数，在该参数下得到数据标签，与真实输出进行比较，得到此轮迭代的损失函数，利用损失函数的反向传播得到梯度值；其次定义衡量可用性的指标，并反推出该前提下隐私预算的大小，若预算不合适则在该值的基础上以一定增长率增加；最后，引入动量的思想，结合上一次梯度下降的方向对本次梯度方向进行优化，减少整体寻优过程的波动，加速模型的收敛。本发明用到了差分隐私、神经网络随机梯度下降、动量等技术，实现了数据传输过程中隐私性和可用性的平衡，并保证了神经网络训练过程的收敛性。
一种面向深度学习隐私可用性度量方法

[发明专利]一种基于风险数据库的双重预防机制方法及装置-CN202310977193.5在审
发明人：付永军;赵晋宇;范红刚;闫杰;蒋超鹏;张宏伟;朱延传;徐江;葛亮;胡长松;杨柏雨;张健;赵旭阳;邢晓鹏;金成龙;苏振龙;苏事成;宋晓利;宋成安;白鸽;朴庆彬;关志涛;王巍;侯飞;邵帅;丛步达;谭思鹏;果玺;何宝华 -专利权人：内蒙古霍煤鸿骏铝电有限责任公司
申请日： 2023-08-03 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06Q10/0635 文献下载
摘要：本申请提出了一种基于风险数据库的双重预防机制方法及装置，涉及风险预防领域，该方法包括：获取多种类型的风险数据，并根据预设的公式数据库对风险数据内的各风险事件进行赋分，得到各风险事件的评估结果；根据各风险情况的评估结果得到各风险事件对应的风险值，根据预设的风险评估标准将风险值划分到对应的风险评估等级中，并得到风险评估等级对应的防护等级；根据预设的防护标准获得各防护等级对应的防护措施，建立关于各类型风险数据的风险数据库；根据风险数据库对存在的安全风险进行分级管控和排查治理。本申请通过建立多种风险类型的数据库，对安全风险进行分类，防范重大隐患演变为重大事故，提高安全生产水平，确保安全生产。
一种基于风险数据库双重预防机制方法装置

[发明专利]一种面向文本分类模型的字词双粒度对抗防御系统及方法-CN202111219436.6有效
发明人： 关志涛;董伙元;董珈良 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2021-10-20 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向文本分类模型的字词双粒度对抗防御系统及方法，系统包括：SVM分类器训练与预处理模块，该模块用于构造一个二分类的SVM分类模型，并基于SVM分类模型对本系统的输入文本进行预处理；字符级防御模型模块，该模块实现对字符级攻击粒度的文本数据进行正确文本分类；词汇级防御模型模块，该模块实现对词汇级攻击粒度的文本数据进行正确文本分类；辅助信息模块，用于系统分类结果展示、性能评估和功能拓展。本发明能够有效地防御面向文本分类模型的多级组合对抗样本攻击，从而提升了基于深度学习的文本分类模型的鲁棒性和安全性。
一种面向文本分类模型字词粒度对抗防御系统方法

[发明专利]一种面向多目标训练对象可选择的灰盒的对抗样本生成方法-CN202111465982.8有效
发明人： 关志涛;陈子民;王俪蓉 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向多目标训练对象可选择的灰盒的对抗样本生成方法，包括：步骤1：预处理：设定修改对象，设定差分进化迭代次数和种群大小；步骤2：图像分割：这一步的主要目的是将待修改图片，根据像素点四方向上相邻颜色的相似程度，分割成多个颜色相近的小区域，如果邻域内的像素点的颜色相近，则表明邻域内的像素点描述了同一事物；步骤3：搜索最佳修改区域：由于直接搜索图片本身，搜索范围比较大，这一步的主要目的是寻找最优的修改区域，来为更精细的修改确定范围；步骤4：差分进化精确寻找修改点；步骤5：剔除不需要备选点；步骤6：对抗训练:将对抗样本并入训练集中，进行对抗训练，达到选定目标的检测置信度提升。
一种面向多目标训练对象可选择对抗样本生成方法

[发明专利]一种基于区块链的隐私保护机器学习训练与推理方法及系统-CN202111207606.9有效
发明人： 关志涛;王霄东;杨文梯 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2021-10-18 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区块链的隐私保护机器学习训练与推理方法及系统，上述系统包括：机器学习模型训练模块、机器学习模型推理服务模块、以及与机器学习模型训练模块和推机器学习模型推理服务模块连接并相互通信的区块链服务模块；上述应用于区块链网络，区块链网络包括机器学习模型所有者节点、计算承包者节点、可信仲裁节点和推理服务客户端节点；其中，机器学习模型所有者节点、计算承包者节点和可信仲裁节点形成模型通道，机器学习模型所有者节点、推理服务客户端节点和可信仲裁节点形成推理通道；上述使得模型训练与推理之间分开，各推理服务之间分开，且各通道之间信息的隔离形成了良好的隐私保护；保证了模型训练与推理过程的安全与可信。
一种基于区块隐私保护机器学习训练推理方法系统

[发明专利]一种基于对比学习的软件漏洞评估方法、系统及介质-CN202310230006.7在审
发明人：谢培元;周波;李军;周娟;姜新凡;熊尚峰;吴晋波;钟翔宇;曾次玲;黄海;潘柳蓉;杨东文;罗伟强;王滔;叶文浩;陈子民;关志涛;丁禹;龙雪梅;欧阳宗帅;刘智仁;肖遥遥;刘鸿基 -专利权人：国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对比学习的软件漏洞评估方法、系统及介质，本发明基于对比学习的软件漏洞评估方法包括：采用基于对比学习的训练方法训练特征提取模型，所述对比学习的训练方法包括通过对比漏洞属性的正样本和负样本以学习提取漏洞属性的特征向量；将待评估漏洞的漏洞属性利用训练好的特征提取模型提取特征向量；利用漏洞分类器对特征向量进行分类，得到待评估漏洞的分类结果。本发明旨在通过在特征提取的过程中利用对比学习得到更有效的高维漏洞特征表示，从而提高软件漏洞评估的准确性。
一种基于对比学习软件漏洞评估方法系统介质

[发明专利]一种基于能量收集的终端直通通信资源管理方案-CN201710018037.0有效
发明人：周振宇;高彩霞;许晨;唐良瑞;关志涛 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2017-01-10 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： H04W72/0453 文献下载
摘要：本发明涉及一种应用在基于蜂窝网络的Device‑to‑Device(D2D)通信系统中，结合“无线信息与能量同时传输”(SWIPT)技术与匹配理论的资源分配方案。在保证D2D通信用户和蜂窝用户的服务质量的前提下，以优化D2D通信用户的能量效率(能效)及蜂窝用户收集到的能量为目标，提出基于GS算法的能效稳定匹配算法，使D2D用户与蜂窝用户之间的匹配达到稳定状态，从而有效地解决集功率分配与频谱资源分配于一体的资源分配问题。
一种基于能量收集终端直通通信资源管理方案

[发明专利]一种防窃电识别方法、系统及存储介质-CN202211386858.7在审
发明人：程凯;陈连栋;张磊;申培培;刘咸通;辛晓鹏;赵林丛;高丽芳;刘子洲;刘玮;张玮;关志涛;王晓辉 -专利权人：国网河北省电力有限公司信息通信分公司;华北电力大学;中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06Q30/018 文献下载
摘要：本发明提供一种防窃电识别方法、系统及存储介质。该方法包括：横向联邦学习代理终端建立跨电力公司的防窃电识别初始模型；横向联邦学习代理终端将防窃电识别初始模型拆分成若干个模型片段，分别由各电力公司对应的电力终端进行训练和加密后进行整合，各电力终端对整合后的目标模型解密，得到防窃电识别目标模型；各电力终端获取用户实际数据，并将实际数据输入防窃电识别目标模型中进行防窃电识别，得到防窃电识别结果。本发明能够在保护各电力公司用户的隐私和信息安全的前提下，解决当前防窃电技术中面临的标签数据不足、识别精度不高的问题，提高防窃电识别精度。
一种防窃电识别方法系统存储介质

[发明专利]基于多密钥同态加密的纵向联邦学习隐私保护方法及系统-CN202211131303.8在审
发明人：李亚蕾;张金虎;刘筱萍;李文琢;李昂;纪欣;李劲松;崔旭;姜佳宁;王化鹏;赵铭洋;刘洋;南祎;沈艳;李凯;杨文梯;关志涛 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;华北电力大学
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明属于联邦学习技术领域，公开一种基于多密钥同态加密的纵向联邦学习隐私保护方法及系统；所述方法包括：S1)参数初始化；S2)模型初始化；S3)客户端侧训练；S4)服务器侧训练；S5)模型更新；S6)模型解密。本发明支持持有不同特征空间数据集的参与方在保护本地数据隐私的前提下，实现高效纵向联邦神经网络训练。采用多密钥同态加密，为不同参与方分发不同的同态加密密钥，解决了利用传统同态加密无法保证参与方之间互不泄露隐私的问题。无需引入额外的第三方负责管理密钥并进行解密，各参与方可以以分布式的方式进行合作解密，进一步增加了训练完成后的模型的安全性。
基于密钥同态加密纵向联邦学习隐私保护方法系统

[发明专利]一种基于联盟链和联邦学习的用户窃电行为检测方法及系统-CN202210712406.7在审
发明人：杨会峰;陈连栋;程凯;王乃玉;李轩;关志涛 -专利权人：国网河北省电力有限公司信息通信分公司;华北电力大学;国家电网有限公司
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联盟链和联邦学习的用户窃电行为检测方法及系统模型，检测方法包括顺序相接的如下步骤：1)节点注册；2)训练初始化；3)密钥分发；4)本地训练：被选中的参与方下载全局模型并通过本地优化策略迭代，加密后将密文发送给代理节点；5)模型聚合：满足门限阈值的代理节点集群联合恢复出解密密钥，并调用智能合约执行两阶段聚合，结果共识后上链；6)全局模型更新：全局迭代满足条件之后，全局训练结束，窃电检测模型更新；7)窃电行为检测。本发明既可以获得具有超越本地单独训练的性能的模型，又可以兼顾本地数据的隐私性，提高了安全性，并可以实现用户窃电检测模型可持续的迭代和更新。
一种基于联盟联邦学习用户行为检测方法系统

[发明专利]一种基于深度Q网络的全自动高级逃逸技术检测方法-CN201910465976.9有效
发明人：王竹晓;张彭彭;唐志国;李为;关志涛;张莹;贾静平 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2019-05-30 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：一种基于深度Q网络的全自动高级逃逸检测方法，包括如下步骤：S100：定义一个智能体作为学习者；S200：定义学习者的动作；S300：定义学习者的状态；S400：定义学习者的回报；S500：通过不断的学习训练，选择出一种最优的高级逃逸技术的组合，对基于所述高级逃逸技术的组合的网络入侵行为进行检测。该方法提高了逃逸技术组合的效率和攻击的成功概率。
一种基于深度网络全自动高级逃逸技术检测方法

[发明专利]一种基于联盟区块链的智能电网分布式密文检索方法和系统模型-CN201910303426.7有效
发明人：张金虎;李劲松;沈艳;李昂;关志涛;刘雪妍 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;华北电力大学
申请日： 2019-04-16 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联盟区块链的智能电网分布式密文检索方法和系统模型。基于联盟区块链的智能电网分布式密文检索方法，包括顺序相接的如下步骤：1)系统初始化；2)生成安全索引；3)索引的上传和存储；4)生成和发布搜索令牌；5)智能合约执行搜索操作；6)返回搜索结果。本发明基于联盟区块链的智能电网分布式密文检索方法，通过利用区块链技术公开透明、不可篡改的特性和可搜索加密技术，实现了对敏感数据的安全可信的搜索；通过智能合约对搜索算法进行分布式计算，并根据账本中的记录数、用户查询中的返回结果数以及网络中节点状态等信息，对交易进行动态划分，并制定适应性背书策略，达到最佳的查询效率。
一种基于联盟区块智能电网分布式检索方法系统模型

[发明专利]一种高强度耐高温硅酮密封胶及其制备方法-CN201810177897.3有效
发明人：陈炳耀;关志涛;陈炳强 -专利权人：广东阜和实业有限公司
申请日： 2018-03-05 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： C09J183/07 文献下载
摘要：本发明公开了一种高强度耐高温硅酮密封胶，包括以下组分：有机聚硅氧烷、改性纳米高岭土、改性硅油、硅烷复合交联剂、复配硅烷偶联剂、催化剂。本发明具有如下优点：1.采用叠氮硅烷对纳米高岭土进行表面改性，使硅酮密封胶中具有较好的补强作用，可替代碳酸钙，也可部分替代白炭黑，降低生产成本，提高产品的拉伸强度等力学性能，并赋予材料耐腐蚀、阻燃、绝缘等特殊的物化性能；2.应用长链烷基改性后的苯基含氢硅油比普通的长链烷基硅油具有更好的耐高温性，长链烷基的引入不仅可以增强硅油的憎水性，还能提高其表面性能，使其与有机聚合物有较好的相容性；3.采用复配硅烷偶联剂，提高硅酮密封胶对金属、塑料、不锈钢等基材的粘接性能。
一种强度耐高温硅酮密封胶及其制备方法

[发明专利]一种基于BPL的小数据集混合逃逸技术的生成算法-CN202010906070.9在审
发明人：王竹晓;陈观澜;吴克河;李为;关志涛;张莹;贾静平 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2020-09-01 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BPL的小数据集混合逃逸技术的生成算法，包括如下步骤：1)学习基本原子逃逸技术和起始逃逸技术选择；2)学习原子逃逸技术的关联；3)通过BPL算法，生成混合逃逸组合类别；4)在类别中加入逃逸技术组合噪声；5)生成实例；6)实现具体混合逃逸。本发明基于BPL的小数据集混合逃逸技术的生成算法，提高了网络入侵的成功率，基于小数据集也能生成较好效果的混合逃逸攻击，改变了现有需要大量原始数据才能进行混合逃逸攻击的现状，并且在实现了对原有逃逸组合模仿的基础上，还可根据原有的组合进行再创造。
一种基于 bpl 数据混合逃逸技术生成算法

[发明专利]一种基于BPL的小数据集简笔画生成方法-CN201910930272.4在审
发明人：王竹晓;陈观澜;唐志国;李为;关志涛;张莹;贾静平 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2019-09-29 - 公布日： 2020-01-07 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BPL的小数据集简笔画生成方法，学习笔划、笔划位置及笔划的位置关联后，生成各种类别的概率模型，再根据不同的概率模型进行简笔画的实现；对类别T的概率模型满足：
概率模型简笔画小数据笔划图像笔划位置位置关联原始数据循环数原有的风格模仿绘画概率学习

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