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公开(公告)号:CN115296933B
公开(公告)日:2022-12-23
申请号:CN202211219031.7
申请日:2022-10-08
Applicant: 国家工业信息安全发展研究中心
Abstract: 本发明涉及一种工业生产数据风险等级评估方法及系统,涉及深度学习技术领域,包括:获取工业生产数据;工业生产数据由工业生产设备产生;根据工业生产数据的安全等级将工业生产数据存储到对应的数据库中;工业生产数据根据安全等级分为一般数据、重要数据和核心数据;获取工业生产数据的监测信息;监测信息为数据库被访问时对应的流量信息或日志信息;将监测信息输入至训练好的分类卷积神经网络模型中,得到监测信息对应的工业生产数据的风险等级。本发明采用分类卷积神经网络模型对工业生产数据的监测信息进行工业生产数据风险等级的评估,统一了工业生产数据风险等级的评估标准,并降低了人工成本。
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公开(公告)号:CN115422597A
公开(公告)日:2022-12-02
申请号:CN202211387825.4
申请日:2022-11-08
Applicant: 国家工业信息安全发展研究中心
IPC: G06F21/62 , G06F16/41 , G06F16/45 , G06F17/14 , G06F40/242
Abstract: 本发明涉及一种自适应工业数据脱敏与还原方法和系统,属于数据处理技术领域。本发明在对获取的工业敏感数据进行分类得到分类数据后,采用数据脱敏方法对所述分类数据进行脱敏操作得到脱敏数据,然后,基于构建的多规则脱敏数据缓存库对所述脱敏数据进行还原操作,能够对工业企业中常见的数据信息进行数据脱敏和数据还原处理,有效地保护了工业企业敏感数据的安全性、可靠性。
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