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公开(公告)号：CN112149988A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010983477.1
申请日：2020-09-18
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F40/216 , G06F40/295
Abstract: 本发明涉及一种基于层次分析法和熵权法的电力企业主数据识别方法，具体如下：步骤a.确定主数据评价指标；步骤b.确定候选实体；步骤c.基于评价指标与候选实体，建立层次模型；步骤d.基于选定的k个评价要素，结合专家评估认定的初步评分向量，构建指标评分判别矩阵Mevl；步骤e.对判别矩阵Mevl进行一致性检验，求解Mevl最大特征值对应的特征向量，基于特征向量获得指标权重向量WAHP；步骤f.对m个实体在k个指标评估分数，构成实体评分矩阵Mscore；g.基于Mscore计算各指标的均分和信息熵，基于均分和信息熵获得指标权重向量Wen；步骤h.通过加权法计算最终指标权重；步骤i.基于最终指标权重修正Mscore，计算实体总评分，进行排序，选取评分最高的若干实体作为主数据实体。
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公开(公告)号：CN108848075B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201810551551.5
申请日：2018-05-31
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于用户分布均衡度的路网环境位置匿名方法，采用客户端‑服务器结构，摆脱传统k‑匿名模型都依赖的第三方匿名服务器，最大限度避免成为攻击者的攻击对象，突破传统方法中的系统瓶颈；同时提出用户路网分布均衡度概念，在匿名区域形成过程中充分考虑用户路网分布均衡度，避免匿名区域内k个移动用户之间出现路网占有率差别过大的情况，增加攻击者对用户甄别选择的不确定性，如此在位置匿名过程中，充分考虑匿名区域内移动用户路网分布情况，在有效保障用户位置隐私的前提下提高了匿名成功率，避免了安全隐患，最大限度实现对用户位置隐私的保护。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110599030A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910852879.5
申请日：2019-09-10
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于正反特征库加权匹配的电力风险预警方法，包括以下步骤：步骤a、形成相应的历史记录和待预警记录，构造与历史记录和待预警记录参数对应的模式特征库；步骤b、将待预警记录与预定义的模式特征库中的特征规则进行匹配，根据匹配结果计算匹配距离；步骤c、分别形成正向匹配特征规则集RSp和反向匹配特征规则集RSr；步骤d、分别计算正向匹配特征规则集RSp和反向匹配特征规则集RSr的风险指数；步骤e、基于风险指数，计算综合风险指数。本发明提供的一种基于正反特征库加权匹配的电力风险预警方法，能够实时监测记录数据与历史数据模式特征库匹配，准确有效地对特高压接续金具进行故障预警。
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公开(公告)号：CN108848075A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810551551.5
申请日：2018-05-31
Applicant: 东南大学
CPC classification number: H04L63/0421 , H04W4/029
Abstract: 本发明涉及一种基于用户分布均衡度的路网环境位置匿名方法，采用客户端-服务器结构，摆脱传统k-匿名模型都依赖的第三方匿名服务器，最大限度避免成为攻击者的攻击对象，突破传统方法中的系统瓶颈；同时提出用户路网分布均衡度概念，在匿名区域形成过程中充分考虑用户路网分布均衡度，避免匿名区域内k个移动用户之间出现路网占有率差别过大的情况，增加攻击者对用户甄别选择的不确定性，如此在位置匿名过程中，充分考虑匿名区域内移动用户路网分布情况，在有效保障用户位置隐私的前提下提高了匿名成功率，避免了安全隐患，最大限度实现对用户位置隐私的保护。
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公开(公告)号：CN107169372A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710326035.8
申请日：2017-05-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于Voronoi多边形与Hilbert曲线编码的隐私保护查询方法，包括以下步骤：服务器端对目标对象所在平面进行Voronoi多边形划分，并利用Hilbert曲线进行划分编码，构建映射Hilbert单元格编码和Voronoi多边形的B+树索引；用户通过客户端向服务器提交自身位置p的Hilbert曲线编码值H(p)进行k近邻查询；服务器端在索引树上查找H(p)对应的Voronoi多边形C，生成C的最小外接矩形R；服务器端查找R的k‑1近邻Voronoi多边形，并将这些Voronoi多边形对应的Hilbert曲线编码值组成候选查询结果集合CaS，返回客户端；用户对CaS中的Hilbert曲线编码值进行解码，筛选出最近邻目标对象。实现保护位置隐私的k近邻查询。
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公开(公告)号：CN104486726A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410797274.8
申请日：2014-12-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种保护用户前瞻位置隐私的路网环境位置泛化方法，包括以下步骤：可信第三方服务器存储了公路网信息，移动用户向可信第三方服务器提交自身位置及关于外围路段汇合点约束的前瞻位置隐私保护条件，可信第三方服务器根据用户关于前瞻位置隐私保护约束条件，对移动用户位置进行泛化，生成包含移动用户位置、且满足前瞻位置隐私保护约束条件的泛化公路子网代替用户具体位置，使得攻击者能够逆推出用户位置的可能性满足移动用户前瞻位置隐私保护约束，避免攻击者利用所掌握泛化子网的外围路段汇合点特征对移动用户位置及个体身份等隐私信息发起攻击。
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公开(公告)号：CN104009997A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410252465.6
申请日：2014-06-09
Applicant: 东南大学
IPC: H04L29/06 , H04L12/701
Abstract: 本发明公开了一种面向公路网环境基于熵的移动用户位置泛化方法，包括以下步骤：可信第三方服务器存储了公路网信息，移动用户向可信第三方服务器提交自身位置及基于熵的隐私保护约束条件，可信第三方服务器根据用户关于熵的隐私保护约束条件，对移动用户位置进行泛化，生成包含移动用户位置的泛化公路子网代替用户具体位置，使得攻击者能够逆推出用户位置的可能性满足移动用户基于熵的隐私保护约束。本发明利用信息熵描述用户对泛化公路子网内移动对象关于公路分布结构方面的约束，避免攻击者利用所掌握部分移动对象分布信息发起攻击。
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