公开(公告)号：CN119443307A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411427613.3

申请日：2024-10-14

Applicant: 武汉大学

Inventor： 程昱 ,  刘林彬 ,  李俊娥 ,  段辰敏 ,  赵思宇

IPC: G06N20/00 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提供一种用电数据分层联邦学习方法、装置、设备及存储介质，其中，该用电数据分层联邦学习方法包括：参与者获取初始模型参数，并基于所述初始模型参数开始训练；所述家庭能源管理系统采集实时用电数据，并基于所述实时用电数据进行本地训练，更新所述家庭能源管理系统的本地模型参数，并将所述本地模型参数提交至对应区域的所述负荷集成商；所述负荷集成商基于所述本地模型参数和当前的全局模型参数进行异步的局部聚合，得到局部聚合参数，将所述局部聚合参数下发至对应区域的家庭能源管理系统。通过本发明，降低了懒惰客户端的数量，提高了联邦学习的整体效率，解决了现有的相关技术中存在的参与者积极性不佳的问题。

公开(公告)号：CN116566867A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310626139.6

申请日：2023-05-26

Applicant: 武汉大学

Inventor： 程昱 ,  李俊娥 ,  张家升 ,  陆秋余 ,  刘林彬

IPC: H04L43/18 ,  H04L69/22 ,  H04L12/40 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开了一种针对充电桩CAN协议的模糊测试方法及系统，通过将大量非预期的报文数据发送到充电桩CAN网络上，监视充电桩运行状态以及网络中的报文通信情况，发现并暴露充电桩中的潜在安全漏洞。本发明所述的模糊测试方法包含了一种针对充电桩CAN协议的模糊测试模型，该模型具体包括协议分析模块、数据生成模块、数据执行模块和异常检测模块。在数据生成模块中，本发明采用改进的遗传算法生成测试数据，以提高生成数据的针对性与有效性，进而提高模糊测试的效率。本发明提出的模糊测试方法可以有效发现并暴露充电桩CAN网络中的潜在安全漏洞，提高充电安全、汽车安全，保障电网的稳定性。

公开(公告)号：CN116488936A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310647934.3

申请日：2023-05-30

Applicant: 武汉大学

Inventor： 李俊娥 ,  张家升 ,  戴书钰 ,  程昱 ,  刘林彬

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明公开了一种针对充电桩CAN网络的入侵检测方法及系统，通过实时监控报文数据并加以分析，在发现异常报文时告警并采取应对措施以阻断攻击，降低攻击风险。还提供了针对充电桩CAN网络的入侵检测模型，该模型包括：数据采集与处理模块，所述数据采集与处理模块包括：报文监听模块和协议数据包解析模块；入侵检测引擎模块，所述入侵检测引擎模块包括：有限状态机检测模块和马氏距离检测模块；事件处理模块，所述事件处理模块包括：错误告警模块和日志记录模块。本发明提出的入侵检测方法能够提高充电桩CAN网络的安全性，发现造成充电桩系统故障的攻击行为，帮助充电桩系统采取有效的防御措施阻断攻击，保障充电安全、车辆安全和电网安全稳定运行。