一种加解密算法密钥生成方法和装置

    公开(公告)号:CN112187447A

    公开(公告)日:2021-01-05

    申请号:CN202011139841.2

    申请日:2020-10-22

    Abstract: 本发明公开了一种加解密算法密钥生成方法和装置,方法包括:接收用户输入的标识信息;从预设真随机数发生器获取第一真随机数对标识信息进行填充,得到填充信息;采用初始化SM3算法对填充信息进行杂凑运算,得到杂凑值;采用杂凑值确定加解密算法的密钥。本发明通过真随机数发生器对标识信息进行填充,使得填充后的标识信息可以通过初始化SM3算法进行杂凑运算得到杂凑值,以通过杂凑值确定加解密算法的密钥,由于该密钥的生成不依赖于第三方机构,且不是用户直接指定的,因此不存在第三方机构介入所产生的安全隐患,也没有用户指定所导致的容易泄露和容易被破解的问题。因此,本发明生成的密钥具有更高的安全性,不易泄露、不易被破解。

    一种密码算法的参数配置方法及装置

    公开(公告)号:CN111526016A

    公开(公告)日:2020-08-11

    申请号:CN202010337531.5

    申请日:2020-04-26

    Abstract: 本申请公开了一种密码算法的参数配置方法及装置,方法包括:获取密码算法的参数配置指令;响应于参数配置指令,根据配置指令中携带的参数类型,生成对应的参数因子;判断参数因子是否为默认参数因子;当判断到参数因子为默认参数因子时,将默认参数因子对应的参数作为密码算法的配置参数;当判断到参数因子非默认参数因子时,根据参数因子对应的参数集索引号,获取参数因子对应的目标密码参数集,并将目标密码参数集中的参数作为密码算法的配置参数,解决了现有采用默认的算法参数,无法实现算法参数的灵活配置,不能满足同一密钥体系下多对象、多业务场景中加解密运算结果的灵活控制的技术问题。

    基于Airflow的数据计算调度方法

    公开(公告)号:CN110764747A

    公开(公告)日:2020-02-07

    申请号:CN201911005641.5

    申请日:2019-10-22

    Abstract: 本发明公开了基于Airflow的数据计算调度方法,属于Airflow技术领域,包括以下步骤:步骤一:开始任务,生成树,任务实例并导出原始数据;步骤二:生成树,任务实例接着进行scheduler安排定时服务同时,Dag生成定义任务和依赖与scheduler扫描定时服务同时输入至所有任务存储在数据库中判断是否满足定时条件,当满足定时条件时解析模型;步骤三:当导出原始数据成功时向下进行数据计算1同时将数据存储到HDFS且HDFS获取数据。本发明具有强大的依赖关系设计和强大的拓展性并且允许触发任意的脚本,基础模块也被设计的非常容易拓展。

    一种配电网的理论线损计算系统及方法

    公开(公告)号:CN110688619A

    公开(公告)日:2020-01-14

    申请号:CN201910745468.6

    申请日:2019-08-13

    Abstract: 本发明公开了一种配电网的理论线损计算系统及方法,该配电网的理论线损计算系统,包括:参数导入模块,导入理论线损计算相关的物理参数;定义模块,定义理论线损计算规则,理论线损计算规则包括日线损计算规则和月线损计算规则;维护模块,对物理参数和理论线损计算规则进行维护操作;模型建立模块,根据物理参数建立理论线损计算模型;理论线损计算模块,根据理论线损计算规则、理论线损计算模型及用电负荷参数计算理论线损;以及导出模块,把理论线损计算模块的计算结果导出。本发明扩大了配电网的计算和管理范围,有效地帮助其正确决策,提高了理论线损计算准确性和工作效率,建设成本低,具有良好的推广应用前景。

    基于多表合一的水电异常使用行为分析方法

    公开(公告)号:CN109035065A

    公开(公告)日:2018-12-18

    申请号:CN201810971657.0

    申请日:2018-08-23

    CPC classification number: G06Q50/06

    Abstract: 一种基于多表合一的水、电异常使用行为分析方法,是利用自来水表与电表合一的集中抄表系统,获取用户连续多次的自来水使用量的抄表数据,并对其所在时间段进行分段,计算该用户在每个时间段的电力消费用量和水电消费比值;然后计算每个时间段内所有用户的自来水使用量与电力消费使用量的比值的均值,再计算每个用户分时间段的自来水使用量与电力消费使用量的比值到对应时间段所有用户自来水使用量与电力消费使用量比值均值之间的欧氏距离,选择欧氏距离最大的5%的用户为自来水及电力使用异常用户。如此,通过分析自来水与电力用量的比值明显偏离全体用户均值的方式来识别自来水或电力使用行为异常用户,提高异常用户的识别准确度。

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