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物联网中多密钥同态加密的联邦学习隐私保护方法

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信息安全研究 2024年第10期10卷 958-966页

作者：管桂林支婷陶政坪曹扬中电科大数据研究院有限公司贵阳550022 提升政府治理能力大数据应用技术国家工程研究中心贵阳550022

借助联邦学习,多个分布式物联网设备可在不泄露原始数据前提下通过传输模型更新共同训练全局模型.然而,联邦学习系统易受模型推理攻击的影响,导致系统鲁棒性和数据隐私性受损.针对现有联邦学习方案无法实现对共享梯度的机密性保护以及... 详细信息

借助联邦学习,多个分布式物联网设备可在不泄露原始数据前提下通过传输模型更新共同训练全局模型.然而,联邦学习系统易受模型推理攻击的影响,导致系统鲁棒性和数据隐私性受损.针对现有联邦学习方案无法实现对共享梯度的机密性保护以及难以抵抗客户端和服务器发起的共谋攻击等问题,提出一种物联网中多密钥同态加密的联邦学习隐私保护方法.该方法利用多密钥同态加密实现了梯度更新机密性保护,首先通过采用代理重加密技术,将不同公钥下的密文转换为公共密钥下的加密数据,确保云服务器实现对梯度密文的解密.然后,物联网设备采用自身的公钥和随机秘密因子加密本地梯度数据,可抵抗恶意设备和服务器发起的合谋攻击.其次,设计了一种基于混合密码体制的身份认证方法,实现对联邦建模参与方身份的实时验证.此外,为了进一步降低客户端计算开销,将部分解密计算协同至可信服务器计算,用户只需少量的计算即可.通过对所提方案进行全面分析以评估其安全性和效率.结果表明,所提方案满足了预期的安全要求.实验仿真表明,该方案相较于现有方案,具有较低的计算开销,可实现更快且准确的模型训练.

关键词：联邦学习物联网代理重加密多密钥同态加密隐私保护抗合谋攻击

基于峰谷时段模糊识别模型的梯级水电站负荷联合调度方法

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中国农村水利水电 2024年第4期 217-222页

作者：贺玉彬国能大渡河大数据服务有限公司四川成都610041

梯级水电站开展负荷有效调度对于提高水电站的供电能力具有重要作用。为了最大程度发挥出梯级水电站的优势,实现对其优化调度并保证稳定运行,研究以提高联合调度效益和峰谷调节能力为目标,通过协调不同水电站之间的发电量、出力调整以... 详细信息

梯级水电站开展负荷有效调度对于提高水电站的供电能力具有重要作用。为了最大程度发挥出梯级水电站的优势,实现对其优化调度并保证稳定运行,研究以提高联合调度效益和峰谷调节能力为目标,通过协调不同水电站之间的发电量、出力调整以及蓄水量等多种参数,再结合各个水电站之间的相互影响和依赖关系等因素,以整体性能优化为目标,协调梯级水电站的运行计划和调度策略,使梯级水电站达到更高效、经济且稳定可靠的电力供应。还在引入模糊半梯形隶属度函数的基础上,利用模糊识别模型划分出峰谷时段,分别以发电效益最高、电网余荷均方差最小为目标函数,利用差分进化算法求解约束条件下满足目标函数的最优解,最终得到了梯级水电站的负荷联合调度方案。实验结果表明:在应用该方法后,可以使电网余荷均方差更小,发电总效益也得到显著提高,说明该方法的联合调度效果更优。

关键词：峰谷时段模糊识别模型梯级水电站负荷联合调度差分进化算法

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数据采集终端用分布式印制差分低通滤波器

清华大学学报（自然科学版） 2024年第1期64卷 130-134页

作者：刘金全王骞许剑胡强曾庆巨乾宇国能大渡河大数据服务有限公司成都610041 清华四川能源互联网研究院成都610000 电子科技大学成都610000

为解决高速数据采集终端的抗干扰问题,该文基于阶梯阻抗谐振器,提出了一种分布式印制差分低通滤波器,其中高阻抗传输线利用松耦合的差分线对实现,低阻抗传输线利用紧耦合的差分线对实现。为减小滤波器尺寸,高低阻抗传输线均以折叠线形... 详细信息

为解决高速数据采集终端的抗干扰问题,该文基于阶梯阻抗谐振器,提出了一种分布式印制差分低通滤波器,其中高阻抗传输线利用松耦合的差分线对实现,低阻抗传输线利用紧耦合的差分线对实现。为减小滤波器尺寸,高低阻抗传输线均以折叠线形式实现。作为示例,采用分布式印制方法,利用FR4三层印制电路板设计了低成本的差分低通滤波器,截止频率为3.5 GHz,可有效覆盖高速数据采集终端的工作频率。该差分低通滤波器可应用于高速数据采集终端,解决高速采集和无线互联之间的互扰问题。

关键词：阶梯阻抗谐振器差分低通滤波器低成本

河流岸边排放口允许排污负荷的伴随方程反演法

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工程科学与技术 2024年

作者：时晓燕张红陶春华卢聆江万欣刘昭伟清华大学水圈科学与水利工程全国重点实验室国能大渡河大数据服务有限公司

岸边侧向排放是河流接纳污水排放的主要方式，基于污染混合区控制的允许排污负荷是排放口管理的重要指标。伴随方程法在解决水力学反问题上表现出较大优势，但基于预测浓度和观测浓度误差的优化目标无法直接应用于允许排污负荷的反演，... 详细信息

岸边侧向排放是河流接纳污水排放的主要方式，基于污染混合区控制的允许排污负荷是排放口管理的重要指标。伴随方程法在解决水力学反问题上表现出较大优势，但基于预测浓度和观测浓度误差的优化目标无法直接应用于允许排污负荷的反演，限制了伴随方程法在该问题的应用。为此，提出了一种伴随方程法误差源项的计算方法，进而构建了河流岸边排放口允许排污负荷的反演模型。该方法在排放口水质模拟的基础上，利用伴随方程法，建立对流扩散方程边界条件的反演方法；进而分析了河流岸边排放污染混合区的分布特点，以污染混合区长度为控制目标，设计了伴随方程中优化目标的计算方法，实现基于污染混合区长度的排放口允许排放负荷的反演计算。该方法应用于长江上游某典型支流排污口的允许排污负荷的反演，基于河段的水功能区划和污染混合区管理目标，得到了排放口的允许排放负荷。模拟结果显示，正问题方法可以很好地预测岸边污染混合区的预测模拟，高锰酸盐指数(CODMn)的预测误差控制在16.7%，能满足实际工程中水质模拟的精度要求。所提出的伴随方程反演法能快速反演允许排污负荷，只需迭代6步污染混合区的长度即可达到1m的精度，可以满足工程应用，继续迭代至18步，计算精度达到0.01m以下。该方法在实际问题中的成功应用说明该方法具有计算精度高、收敛速度快的特点，具有广阔的工程应用前景，可为天然河流排放口的管理提供技术支撑。

关键词：河流岸边排放允许排污负荷伴随方程法水质模拟反问题 BFGS

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基于支持向量机算法的含油沉积物识别研究

海洋科学进展 2024年

作者：李新放曹金凤李建伟崔菁菁苏天赟中海油能源发展股份有限公司安全环保分公司自然资源部第一海洋研究所海洋数据与信息中心青岛理工大学机械与汽车工程学院空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室

侧扫声呐图像是含油沉积物识别的主要数据源，通过分析含油沉积物在声呐图像的回波特征，基于特征进行分类和定位，从而识别油污染区域。图像特征的选择、提取和分类是此类算法的关键。本文基于高频侧扫声呐图像和专家标记信息，对图像... 详细信息

侧扫声呐图像是含油沉积物识别的主要数据源，通过分析含油沉积物在声呐图像的回波特征，基于特征进行分类和定位，从而识别油污染区域。图像特征的选择、提取和分类是此类算法的关键。本文基于高频侧扫声呐图像和专家标记信息，对图像的统计特征、频谱特征和灰度特征等进行分析，构建图像特征向量库，然后利用不同特征组合，采用支持向量机算法构建含油沉积物识别模型，并分析对比不同特征向量组合下的算法精度。实验结果表明基于灰度特征的SVM(Support Vector Machine)算法能够识别图像中含油沉积物正确率在88%以上，本文提出的算法在含油沉积物识别中具有较高的准确率及实用性，为海洋溢油应急提供有效的数据服务和决策支持。

关键词：支持向量机含油沉积物声呐图像特征组合

基于统一密钥的选装ETC在智能网联汽车中的应用

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中国交通信息化 2024年第9期 74-78页

作者：杨胜埕贵州省交通大数据应用行业研发中心贵州贵阳550001 贵州黔通智联科技股份有限公司贵州贵阳550001

随着智能交通技术和智能网联汽车的迅猛进步,ETC与汽车智能的深度融合正成为行业发展的超势,对于推动智能交通和汽车产业数字化升级具有显著的创新意义。传统的ETC发行方式虽然实现了移动互联网发行,但流程仍不够便捷,且ETC设备与汽车... 详细信息

随着智能交通技术和智能网联汽车的迅猛进步,ETC与汽车智能的深度融合正成为行业发展的超势,对于推动智能交通和汽车产业数字化升级具有显著的创新意义。传统的ETC发行方式虽然实现了移动互联网发行,但流程仍不够便捷,且ETC设备与汽车之间缺乏深度集成,智能化潜力未得到充分挖掘。鉴于此,责州ETC发行方黔通智联科技股份有限公司基于交通运输部路统一ETC发行密钥体系,通过创新智能化应用,对发行服务、汽车数据集成等环节进行了创新和优化。不仅简化了选装ETC办理流程,提升用户体验,还拓宽了应用兼容性,并提高了与汽车厂商的集成效率。目前,该技术已成功应用于多家智能网联汽车厂商,并在高速公路、智慧停车场等场景中得到广泛推广,实现快速通行与自动扣费,极大提升用户的出行效率。

关键词：选装ETC 统一密钥智能网联汽车智能交通技术

污水流量与天气数据融合的贝叶斯服务人口预测

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计算机技术与发展 2024年第8期34卷 181-188页

作者：蔡惠民曹扬陶政坪谢真强中电科大数据研究院有限公司贵州贵阳550022 提升政府治理能力大数据应用技术国家工程研究中心贵州贵阳550022 天津大学智能与计算学部天津300354

传统基于污水日均流量及人均用水量的人口预测模型缺乏对天气因素的考虑,存在人口数量测算偏大等问题。为了综合考虑天气因素对污水日均流量的影响,提出了一种基于污水监测数据与天气数据融合的贝叶斯服务人口预测模型。通过引入天气影... 详细信息

传统基于污水日均流量及人均用水量的人口预测模型缺乏对天气因素的考虑,存在人口数量测算偏大等问题。为了综合考虑天气因素对污水日均流量的影响,提出了一种基于污水监测数据与天气数据融合的贝叶斯服务人口预测模型。通过引入天气影响因子,同质化、异质化天气影响因子转化率,天气因素对污水日均流量的贡献量等,构建基于贝叶斯方法的污水日均流量生成模型。基于随机变分推理,获得生成模型参数的后验分布,进而实现各污水处理厂服务区域的服务人口预测模型。该模型能抵消区域天气因素的综合影响水平,能更合理地实现污水厂服务区域的人口数量预测。同时,通过统计分析对比了同质化、异质化天气影响因子转化率估计,天气因素对污水日均流量的影响等。该服务人口预测模型能进一步支撑城市人口的态势感知,对提升社会治理能力有重要意义。

关键词：污水监测多源数据融合服务人口预测贝叶斯分析随机变分推理

基于理论-经验模型的春玉米产量丰歉动态气象评估

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气象与环境科学 2024年第2期47卷 86-93页

作者：张婷赵明马树庆李晓爽王晓炜王会军院士吉林省工作站长春130030 南信北大数据应用研究院(吉林省)有限公司长春130030 吉林省中农阳光数据有限公司长春130030 吉林省气象服务中心长春130062

为了在玉米不同生长阶段进行气象要素影响评价和产量丰歉趋势定量评估,利用1983—2018年吉林省50个气象观测站4—9月逐日降水量、气温和风速等资料,以及各县逐年玉米产量资料,基于春玉米生长发育自然节律和模糊数学原理,将吉林省春玉米... 详细信息

为了在玉米不同生长阶段进行气象要素影响评价和产量丰歉趋势定量评估,利用1983—2018年吉林省50个气象观测站4—9月逐日降水量、气温和风速等资料,以及各县逐年玉米产量资料,基于春玉米生长发育自然节律和模糊数学原理,将吉林省春玉米划分为5个生育阶段,构建基于诸阶段气象要素的理论—经验产量动态评估模型。该模型充分考虑各生育阶段内降水、气温、大风等关键气象要素对产量影响的比重、地域差异、气象要素综合影响及其阶段累加效应,可在每个生育阶段输出预期产量丰歉评估结果。拟合检验和试用显示模型输出结果客观性和实用性较好,评估模型在丰产年和歉收年的输出结果与实际产量拟合更好,后期评估结果比前、中期结果更贴近实际产量;中部半湿润半干旱区和东部冷湿山区的评估效果略好于西部半干旱地区的。

关键词：春玉米气象要素丰歉评估动态模型吉林省

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融合秘密分享技术的双重纵向联邦学习框架

计算机应用 2024年第6期44卷 1872-1879页

作者：罗玮刘金全张铮清华大学水利水电工程系北京100084 国能大渡河大数据服务有限公司成都610016

针对水电行业中的跨媒体数据融合建模和隐私保护的问题,提出一种融合秘密分享技术的双重纵向联邦学习框架。首先,将各参与方节点进行分层,其中底层节点负责预建模,中间层节点负责预模型汇总与优化,中心方节点则生成最终模型;其次,为强... 详细信息

针对水电行业中的跨媒体数据融合建模和隐私保护的问题,提出一种融合秘密分享技术的双重纵向联邦学习框架。首先,将各参与方节点进行分层,其中底层节点负责预建模,中间层节点负责预模型汇总与优化,中心方节点则生成最终模型;其次,为强化数据隐私性保护和防范推理攻击,引入基于秘密分享技术的中间参数保护机制,在该机制中数据拥有者与模型训练方之间的通信数据被碎片化分割,以确保模型参数与训练者的对应关系的隐蔽性,提高攻击者推理攻击的难度;最后,为优化联邦学习的模型聚合过程,引入基于信息量差异的节点评估机制,该机制综合考虑节点的相异度和数据量,精细权衡不同节点在模型聚合中的权重,并剔除疑似的恶意节点的贡献,从而优化模型的性能和收敛速度。实验数据集选取国电大渡河流域水电开发有限公司的真实数据,结果显示:基于秘密分享技术的中间参数保护机制相较于差分隐私保护机制,收敛过程更稳定,收敛速度提升约14.6%;引入基于信息量差异的节点评估机制,相较于联邦平均算法,收敛速度提升约13.5%。可见,所提框架解决了水电数据的跨媒体数据融合建模问题,并具有数据隐私保护和模型收敛加速的优势。

关键词：水电数据数据融合联邦学习推理攻击数据隐私