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为了避免全球定位系统欺骗攻击(GSA)对相量测量装置造成的危害,提出了一种基于改进自注意力机制生成对抗网络(SAGAN)的智能电网GSA防御方法.首先,通过引入深度学习参数,构建了改进网络-物理模型,利用历史数据计算得到当前时刻的量测值.然后,在SAGAN的生成器和判别器网络中分别融入一个时间注意力模块,提出了一种用于实现网络-物理模型的改进SAGAN防御方法.通过训练改进SAGAN,得到一对判别器和生成器,利用判别器检测采集的量测值是否遭受GSA,当检测到攻击时,利用生成器生成的数据替换欺骗数据,从而实现智能电网对GSA的主动防御.最后,基于IEEE 14节点和IEEE 118节点系统进行仿真测试,结果验证了所提方法的可行性和有效性. 相似文献
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随着COVID-19在全球肆虐,传染病监测有利于阻止传染病传播.而保护监测系统中病人以及数据提供者的隐私能免除他们对隐私信息泄露的顾虑,从而提高系统的数据采集能力.本文提出了一个基于区块链的传染病监测数据聚合方案(lightweight-blockchain based privacy-preserving data ... 相似文献
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电力系统信息化速度不断加快,随之而来的信息安全问题则成为重中之重。为确保电力系统中信息的安全性。以数字图像信息安全为例,提出一种基于脊波变换的数字水印技术,并将其利用到电力图像的安全保护之中,保证其不被盗用和恶意修改等。实验结果表明,该方法的隐藏性好,并有很强的鲁棒性。 相似文献
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针对物联网环境中高级持续性威胁(APT)具有隐蔽性强、持续时间长、更新迭代快等特点,传统被动检测模型难以对其进行有效搜寻的问题,提出了一种基于超图Transformer的APT攻击威胁狩猎(HTTN)模型,能够在时间跨度长、信息隐蔽复杂的物联网系统中快速定位和发现APT攻击痕迹。该模型首先将输入的网络威胁情报(CTI)日志图和物联网系统内核审计日志图编码为超图,经超图神经网络(HGNN)层计算日志图的全局信息和节点特征;然后由Transformer编码器提取超边位置特征;最后对超边进行匹配计算相似度分数,从而实现物联网系统网络环境下APT攻击的威胁狩猎。在物联网仿真环境下的实验结果表明,提出的HTTN模型与目前主流的图匹配神经网络相比均方误差降低约20%,Spearman等级相关系数提升约0.8%,匹配精度提升约1.2%。 相似文献
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为了提高开源软件缺陷定位的准确度,提出一种基于二次传播的开源软件缺陷定位方法TPA。将重启随机游走算法与标签传播算法相结合,在基于信息检索方法的基础上,从开源软件中各个模块的调用关系、模块风险度和历史缺陷报告三个方面分析缺陷存在的具体位置,将缺陷定位分为风险度传播和标签传播两个部分。通过软件模块之间的相关度和调用关系,结合开源软件的历史修改信息评估模块风险度;通过已修改的缺陷报告构造缺陷标签,并采用标签传播定位软件缺陷。在Eclipse 3.1缺陷报告数据集中,top-◢N◣ rank和MRR指标均高于同类缺陷定位方法。实验表明,TPA方法具有较高的准确度。 相似文献
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智能电网利用大量的用户用电数据实现电网负荷平衡和电力供应调整,但用电信息的采集过程面临泄露用户隐私的风险。针对该问题提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与同态加密的用电数据隐私保护方法。首先采用经验模态分解方法将用户L_1原始用电数据分解为不同时间尺度的局部特征分量C_1,C_2,…,C_d。然后采用用户L_2,…,L_d的公钥pub_2,…,pub_d对C_2,…,C_d分别进行同态加密,并将加密结果发送给数据聚合器。数据聚合器将用户L_1公钥加密后的所有其他用户数据相加,并将结果发送给用户L_1。接下来用户L_1将接收到的结果用自己的私钥解密,并与C_1相加求和。用户L_1将结果用自己私钥签名发送到控制中心,控制中心采用用户L_1公钥验证结果的真实性。其他用户与用户L_1做法相同。最后控制中心将验证后的所有用户结果相加,得到某个时刻所有用户总用电量,而无法获得每个用户的原始用电数据,从而起到隐私保护作用。为了验证所提方法的有效性,利用爱尔兰电力公司的智能电表数据进行仿真实验;实验结果表明,所提出的方法能够有效地保护用户用电数据的隐私。 相似文献
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MD5算法在J2EE平台下用户管理系统中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
MD5是目前在加密领域应用最为广泛的哈希函数.通过研究基于J2EE平台和B/S模式的用户管理系统的基本原理和实现方法,详细说明了基于MVC架构的系统模型,具体阐述了基于MD5进行口令密码校验的原理以及基于Java语言的算法实现.在设计口令密码校验过程中,描述了如何基于Servlet技术生成目前十分流行的图形认证码的方法.最后探讨了应用MD5算法加强Web应用中安全机制的方法和策略. 相似文献
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短期负荷预测的支持向量机方法研究 总被引:110,自引:30,他引:110
提出了一种基于支持向量机(SVM)理论的电力系统短期负荷预测方法。该方法采用结构风险最小化原则(SRM),与采用经验风险最小化原则(ERM)的传统神经网络方法相比,具有更好的泛化性能和精度,减少了对经验的依赖。SVM算法以统计学习理论作为其理论基础,它的训练等价于解决一个二次规划问题。为了提高负荷预测精度,文中在训练数据集中采用了负荷数据和温度数据。通过和多层BP神经网络进行比较的试验,结果证明了其在短期负荷预测中的有效性。 相似文献