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公开(公告)号：CN112615843B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202011461351.4
申请日：2020-12-08
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明涉及信息系统网络安全态势的评价领域，提供了一种基于多通道SAE‑AdaBoost的电力物联网网络安全态势评估方法，目的在于解决现有方法评估方法精度差，泛化误差大的问题。主要方案包括步骤1：网络安全态势指标划分为多个通道T1，T2，Λ，Tn；步骤2：对于每一个通道，SAE通过隐含层将每一个无标签训练样本k维矢量x′映射成m维的编码矢量xh，以得到高维数据的低维表示xh；步骤3：AdaBoost算法从训练数据中不断改变样本的权重，串行学习到一系列的弱学习器，并将这些弱学习器线性组合为一个强学习器，使用这个强学习器对其对应的通道进行评估；步骤4：AHP综合考虑通道之间的相对重要性，融合多个通道的评估结果，得到整体网络安全态势。
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公开(公告)号：CN112600822A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011430262.3
申请日：2020-12-09
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开基于自动化引流工具的网络安全系统及方法，包括：互联网入口、基于防火墙NAT技术的自动化引流工具、安全防护设备和模拟系统；当攻击者通过互联网入口向安全防护设备发起攻击行为时，安全防护设备向自动化引流工具进行告警；自动化引流工具将攻击者的攻击流量通过互联网入口引流至模拟系统；模拟系统记录攻击者的攻击路径同时追溯攻击者的个人信息；自动化引流工具还将攻击者的攻击流量牵引至伪装的VPN页面进行反制。通过模拟系统实现在攻击链的信息收集阶段掌握攻击者信息及动向，对攻击者进行跟踪观察，并结合自动化引流工具进行溯源；实现了在攻击链最初的阶段介入并对攻击者进行反制，降低公司网络安全风险，做到先发制人。
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公开(公告)号：CN106411939A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201611039357.6
申请日：2016-11-21
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司 , 国家电网公司
CPC classification number: H04L63/0435 , H04L63/083 , H04W12/06 , H04W12/08
Abstract: 本发明公开了一种企业信息内网WI-FI接入安全加固认证的方法，包括内网WI-FI接入点、用户终端、后端服务器依次进行判断的以下步骤：用户终端判断是否处于内网WI-FI接入点覆盖范围内，若是，用户终端自动连入内网WI-FI接入点进行步骤B；在步骤A用户终端自动连入内网WI-FI接入点后，用户终端向后端服务器发送验证信息与加密种子，后端服务器验证用户终端合法性，若验证为合法设备，进行步骤C；用户终端将数据加密后与后端服务器进行数据交换，后端服务器接收到用户终端发送的加密数据后根据步骤B获取的加密种子进行数据解密。本发明的优点是：交叉验证，安全性高；自动连接；数据加密发送。
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公开(公告)号：CN116643706B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310919747.6
申请日：2023-07-26
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明属于数据存储控制技术领域，提供了用于移动终端的数据安全存储方法和系统，根据移动终端的数据接收状态，为接收的数据分配存储区间，并根据移动终端的存储空间使用状态，调整移动终端对新数据接收任务的创建权限，确保当前接收的数据能存储到合适区间以及在移动终端存储空间不足时停止创建新数据接收任务，避免发生数据接收拥堵；还为移动终端选择匹配的扩展存储端，及时将当前的数据接收任务切换至扩展存储端，实现对移动终端的数据存储扩容，并在扩展存储端内对接收的数据进行隔离与标识，避免不同数据之间发生串扰和提高后续移动终端提取数据的准确性，从而为移动终端进行存储空间扩展，提高移动终端的数据存储扩容性和存储可靠性。
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公开(公告)号：CN116389172A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310653514.6
申请日：2023-06-05
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司 , 成都元来云志科技有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L67/1097
Abstract: 本发明涉及资源数据管理技术领域，公开了一种基于多租户的容器云平台资源安全管理方法,其从容器云平台筛选处于空闲状态的容器，并与网络节点匹配形成容器组网，利用容器作为租户进行资源数据操作的唯一接口，保证资源数据操作的稳定性；还对容器组网的所有容器进行隔离，避免与容器组网外部的容器发生数据外溢，实现对容器组网的封闭管理；将租户所需的资源数据加载到容器组网的容器中，为租户主动提供资源数据，而不需要租户在数据平台进行漫长繁复的数据查找，确保资源数据的操作可靠性和效率；并判断容器的资源数据是否发生数据安全事件，以此适应性变更容器的资源数据状态，在确保资源数据安全的同时及时减小容器的数据存储压力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110865924B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201911205455.6
申请日：2019-11-29
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开了电力信息系统内部服务器健康度诊断方法与健康诊断框架，解决了需人为判断设备的重要性和不同设备的重要程度，定性分析和定量分析工作量大，主观因素占重大，结果不可靠；未考虑设备性能发生改变导致健康模型不准确的问题。本发明包括电力信息系统内部服务器实时与历史健康度的诊断方法与健康诊断框架。本发明实时查询模型的漂移情况仅需专家确认调整少量发生告警时刻的健康度评分，极大减少专家定性分析的工作量，从而使系统的健康结果更稳定可靠，精准提示运维人员检查设备，减少损失。
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公开(公告)号：CN110865924A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911205455.6
申请日：2019-11-29
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开了电力信息系统内部服务器健康度诊断方法与健康诊断框架，解决了需人为判断设备的重要性和不同设备的重要程度，定性分析和定量分析工作量大，主观因素占重大，结果不可靠；未考虑设备性能发生改变导致健康模型不准确的问题。本发明包括电力信息系统内部服务器实时与历史健康度的诊断方法与健康诊断框架。本发明实时查询模型的漂移情况仅需专家确认调整少量发生告警时刻的健康度评分，极大减少专家定性分析的工作量，从而使系统的健康结果更稳定可靠，精准提示运维人员检查设备，减少损失。
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公开(公告)号：CN116614316B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310889352.6
申请日：2023-07-20
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
IPC: H04L9/40 , H04L9/00 , H04L67/104
Abstract: 本发明涉及区块链数据管理技术领域，提供了一种多终端场景的区块链数据安全控制方法和系统，其基于用户终端的数据交互请求，将与同一区块链区间数据交互的所有用户终端集中通过同一网关与区块链区间连接，这样不同区块链区间可实现独立隔离的数据交互，保证区块链不同区间能够同时进行数据交互；再基于所有用户终端各自的任务进程，分配对交互通道的使用口令，保证所有用户终端均可平等及时与区块链区间进行数据交互，避免数据交互发生串扰和保证交互可靠性；还基于数据交互记录，识别非法数据交互行为，以此变更用户终端对交互通道的使用状态和对区块链区间进行数据修复处理，避免用户终端危害区块链的数据安全和确保区块链的数据完好性。
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公开(公告)号：CN116389172B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310653514.6
申请日：2023-06-05
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司 , 成都元来云志科技有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L67/1097
Abstract: 本发明涉及资源数据管理技术领域，公开了一种基于多租户的容器云平台资源安全管理方法,其从容器云平台筛选处于空闲状态的容器，并与网络节点匹配形成容器组网，利用容器作为租户进行资源数据操作的唯一接口，保证资源数据操作的稳定性；还对容器组网的所有容器进行隔离，避免与容器组网外部的容器发生数据外溢，实现对容器组网的封闭管理；将租户所需的资源数据加载到容器组网的容器中，为租户主动提供资源数据，而不需要租户在数据平台进行漫长繁复的数据查找，确保资源数据的操作可靠性和效率；并判断容器的资源数据是否发生数据安全事件，以此适应性变更容器的资源数据状态，在确保资源数据安全的同时及时减小容器的数据存储压力。
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公开(公告)号：CN115203289A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210856531.5
申请日：2022-07-20
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
IPC: G06F16/2458 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力系统故障领域，提供了一种结合高效用模式挖掘与图神经网络的故障自愈方法。主旨在于提出了一种准确率、处理数据形式、潜藏信息获取能力上更加优越的新型图神经网络模型。主要方案包括步骤1：对历史故障数据库进行属性构造，得到格式化效用事务数据库；步骤2：对格式化的效用事务数据库进行高效用模式挖掘，得到高效用模式库；步骤3：将高效用模式库进行图结构数据转换，得到图模式库；步骤4：将图模式库输入图神经网络，对图神经网络进行训练，得到故障自愈模型。
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