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基于区块链的隐私保护碳核算模型 被引量:2
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作者 杨珂 郭庆雷 +2 位作者 李达 温婷婷 杜哲 《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第11期1036-1042,共7页
碳核算有助于指导政府制定减排政策,推动低碳经济发展,并促进国际合作应对气候变化挑战.当前碳核算机制面临企业碳排放数据漏报、瞒报、弄虚作假以降低碳配额清缴成本的问题,以及各参与方之间监管力度不足,导致核算真实性、准确性不足,... 碳核算有助于指导政府制定减排政策,推动低碳经济发展,并促进国际合作应对气候变化挑战.当前碳核算机制面临企业碳排放数据漏报、瞒报、弄虚作假以降低碳配额清缴成本的问题,以及各参与方之间监管力度不足,导致核算真实性、准确性不足,且难以兼顾企业数据隐私保护.为此,提出一种基于区块链的隐私保护碳核算模型.首先,结合区块链,通过将数据上链,使得数据公开透明且可追溯.其次,为了解决链上数据的隐私问题,使用同态加密系统对链上数据进行加密.此外,引入数字签名技术,让多个参与方对数据进行签名以实现多方确认.最后,设计了基于密文的比较协议,拓展了碳核算管理系统的辅助功能,提供企业之间进行数据安全比较的功能.理论和实验表明,该方案可以高效且安全地实现碳核算. 展开更多
关键词 碳核算 区块链 隐私保护 同态加密 数字签名
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基于区块链的分布式电力交易隐私结算模型 被引量:11
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作者 李达 郭庆雷 冯景丽 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期3608-3619,共12页
微电网分布式电力交易根据市场供需对分布式能源进行灵活调控,实现资源优化配置及利用,彰显资源的市场价值。区块链技术去中心化、防篡改及分布式存储等特点与分布式电力交易分散自治的特点高度契合,然而在方案设计中,尚未解决交易关键... 微电网分布式电力交易根据市场供需对分布式能源进行灵活调控,实现资源优化配置及利用,彰显资源的市场价值。区块链技术去中心化、防篡改及分布式存储等特点与分布式电力交易分散自治的特点高度契合,然而在方案设计中,尚未解决交易关键信息如交易电价等敏感数据泄露、引发恶意竞价扰乱市场秩序等问题。采用同态承诺及可验证加密技术,提出了兼顾隐私电价的电费结算机制,设计了基于区块链的交易电价隐私保护方案,并进行了严格的安全证明和仿真测试。证明及仿真结果表明,所提方案能够有效保护交易电价隐私,同时满足正确结算及监管需要。 展开更多
关键词 微电网 分布式电力交易 区块链 隐私保护 可验证
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能源电力区块链典型应用场景下的标准化研究 被引量:5
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作者 石竹玉 王栋 +2 位作者 李达 郭庆雷 赵丙镇 《全球能源互联网》 CSCD 2023年第2期196-206,共11页
区块链技术凭借其开放、共享、协同的技术形态与构建能源互联网和建设新型电力系统的战略目标高度契合,成为能源电力转型的重要技术基础,能源电力区块链领域标准的缺失,使得区块链技术的应用和推广缺乏有效的规范和指导,严重制约了能源... 区块链技术凭借其开放、共享、协同的技术形态与构建能源互联网和建设新型电力系统的战略目标高度契合,成为能源电力转型的重要技术基础,能源电力区块链领域标准的缺失,使得区块链技术的应用和推广缺乏有效的规范和指导,严重制约了能源电力区块链的发展。首先,全面梳理国内外区块链技术及其在能源电力领域应用的标准化现状,指出现状不足。其次,分析区块链技术与碳交易、绿电交易、分布式交易等低碳化典型应用场景的匹配性,然后,按照GB/T 12366—2009《综合标准化工作指南》梳理提炼出典型应用场景中的标准化需求以及标准化对象。最后给出标准研制的思路与路径,为提升能源电力区块链技术应用的标准化、规范化水平提供参考。 展开更多
关键词 能源互联网 区块链 标准化
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基于分布式异常检测的电网区块链安全防护方案 被引量:1
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作者 王栋 张显 +3 位作者 李达 郭庆雷 常新 冯景丽 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第S01期139-146,共8页
区块链具有去中心化、可追溯和不可篡改等特点,与智能电网的设计需求相契合。虽然区块链为电力交易账本及操作提供了强大的加密保护,但底层的区块链网络仍然容易受到潜在攻击行为的威胁。为了进一步了解电网区块链网络生态的潜在运行规... 区块链具有去中心化、可追溯和不可篡改等特点,与智能电网的设计需求相契合。虽然区块链为电力交易账本及操作提供了强大的加密保护,但底层的区块链网络仍然容易受到潜在攻击行为的威胁。为了进一步了解电网区块链网络生态的潜在运行规律,提升电网区块链网络针对非法交易行为及已知甚至未知攻击行为的安全防护能力,设计了一种基于实时数据分布式异常检测的电网区块链安全防护方案,将深度学习模型与区块链技术相结合,实时收集区块链网络中的多维度运行数据,并利用数据降维技术对所收集的多维样本数据进行数据特征降维;基于深度学习的异常检测技术构建电网区块链网络数据预测模型的分布式应用架构,通过超参数搜索方法多轮优化预测模型;将已降维样本数据通过预测模型,输出对应输入序列的时序预测结果,并将预测结果与实时数据通过分类器判定,对于判定结果为异常的节点进行访问控制权限限制,以达到安全防护目的。 展开更多
关键词 区块链 异常检测 安全防护 电力网络 深度学习
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基于掩码图像建模的深度伪造人脸检测
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作者 杨珂 李永亮 +3 位作者 何金栋 陈鹏 李达 郭庆雷 《计算机应用》 北大核心 2025年第S1期72-77,共6页
针对现有基于伪影的伪造人脸检测机制难以检测伪造样本中多样的伪造痕迹问题,提出一个重建-分类学习的伪造检测框架,强调在分类过程中通过重建学习真实人脸的特征表示,以检测潜在的未知伪造人脸。首先采用掩码图像建模(MIM)进行图像像... 针对现有基于伪影的伪造人脸检测机制难以检测伪造样本中多样的伪造痕迹问题,提出一个重建-分类学习的伪造检测框架,强调在分类过程中通过重建学习真实人脸的特征表示,以检测潜在的未知伪造人脸。首先采用掩码图像建模(MIM)进行图像像素级重建,使用Sobel滤波器强化图像中可能被篡改的关键纹理细节,有助于在重建学习过程中重点挖掘容易被伪造的表征。其次,考虑到重建学习之后输入真实人脸图像和重建的真实人脸图像之间的重建残差较小,而伪造人脸包含真实人脸中不存在的伪造痕迹导致重建残差较大,在分类学习中提出了重建残差引导的注意力机制。具体地,输入图像和输出图像的重建残差被输入分类器的注意力机制以强化伪造人脸中不能被重建的异常痕迹。基于以上两点,提出了一种由使用Sobel滤波的MIM重建方法和基于重建残差的深度伪造人脸检测方法组成的检测框架。在大规模人脸伪造数据集上进行的实验结果表明,该框架在跨数据集泛化性实验中平均受试者工作特征曲线下面积(AUC)达到了84.9%,验证了它在深度伪造检测中的有效性。 展开更多
关键词 深度伪造检测 自监督学习 掩码图像建模 Sobel滤波器 重建残差
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虚拟电厂网络安全风险评估指标体系构建及量化计算 被引量:2
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作者 杨珂 王栋 +3 位作者 李达 张王俊 向尕 李军 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第8期130-137,共8页
提出了静态与动态风险评估相结合的多维动态网络安全风险评估指标体系。基于虚拟电厂的特点进行网络安全风险分析,构筑多维静态风险评估指标。基于攻击路径演化机理,对信息侧、物理侧和信息-物理侧进行数据采集,构筑动态风险评估指标。... 提出了静态与动态风险评估相结合的多维动态网络安全风险评估指标体系。基于虚拟电厂的特点进行网络安全风险分析,构筑多维静态风险评估指标。基于攻击路径演化机理,对信息侧、物理侧和信息-物理侧进行数据采集,构筑动态风险评估指标。提出指标量化计算方法。通过仿真实验验证本文所提的指标体系及量化计算方法能够有效评估安全性,识别风险隐患,提出有效的加固措施。 展开更多
关键词 虚拟电厂 公网与专网互动 风险评估 指标体系
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面向虚拟电厂电力交易的隐私保护结算模型 被引量:2
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作者 李达 杨珂 郭庆雷 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3713-3723,I0057,I0058,共13页
在“双碳”目标驱动下,虚拟电厂已经逐渐成为电力系统中聚合调控柔性资源及参与电力市场交易的有效途径,从而实现分布式资源的优化配置及合理利用。然而,虚拟电厂运营商作为市场主体参与电力市场交易时,依旧存在数据采集和计量公信力不... 在“双碳”目标驱动下,虚拟电厂已经逐渐成为电力系统中聚合调控柔性资源及参与电力市场交易的有效途径,从而实现分布式资源的优化配置及合理利用。然而,虚拟电厂运营商作为市场主体参与电力市场交易时,依旧存在数据采集和计量公信力不足、隐私保护难度大、利益分配环节透明度不足等问题。区块链技术去中心化、分布式存储等特点与虚拟电厂的分散自治特点相契合。针对上述问题,采用区块链融合装置,从源头解决上链数据的可信问题,并设计了基于同态加密技术的收益分配机制,实现了可验证的隐私多方计算。在此基础上进行了严格的安全性证明和仿真测试,验证了所提方案可以达到收益分配机制公开透明化的目标,同时能够有效地保护各方隐私。 展开更多
关键词 虚拟电厂 电力市场交易 区块链 隐私保护 可验证
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分布式电力交易系统安全威胁与检测
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作者 李达 马军伟 +2 位作者 郭庆雷 柏德胜 徐若然 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S01期112-117,共6页
随着电力系统网络化改革的逐步深入,融合“互联网+用户深度参与”的电力市场交易多元化新模式受到广泛关注。作为典型的应用案例,基于区块链的分布式电力交易系统由于可为多方电力交易参与方提供可靠的电力消纳能力,显示出巨大的应用潜... 随着电力系统网络化改革的逐步深入,融合“互联网+用户深度参与”的电力市场交易多元化新模式受到广泛关注。作为典型的应用案例,基于区块链的分布式电力交易系统由于可为多方电力交易参与方提供可靠的电力消纳能力,显示出巨大的应用潜力。然而,当前对分布式电力交易系统自身的安全性讨论较少,导致节点间可能存在的恶意行为及其安全威胁难以被清晰地描述,相关安全检测方案难以实施,从而为系统运行的稳定性遗留了安全隐患。为此,分析分布式电力交易系统面临的安全威胁,并在此基础上设计了基于深度学习的安全威胁检测方案。首先,设计面向区块链节点的全量流量数据采汇方法,并清洗冗余数据;其次,设计了基于长短期记忆网络和自动编码器技术融合的特征数据训练方案,以实现对特征化节点安全状态数据的高效学习和异常检测。在国家电网示范性区块链平台上展开实验评估,实验结果表明,所提方案具备良好的检测能力和较低的性能开销,适用于提升分布式电力交易系统的安全性。 展开更多
关键词 区块链 分布式电力交易系统 安全威胁 安全检测 深度学习
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