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公开(公告)号：CN118445808A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410515199.5
申请日：2024-04-26
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司
Abstract: 本发明提供一种基于弱口令统计的信息系统安全评估方法与系统，属于数据安全技术领域，具体包括：获取信息系统的不同的运行数据的关联电力用户，通过不同的关联电力用户的类型进行不同的运行数据的信息泄露风险以及泄露风险数据的确定，获取不同的泄露风险数据的弱口令使用用户的弱口令的使用数据，并结合不同的泄露风险数据的数据量以及信息泄露风险进行不同的泄露风险数据的数据泄露风险的确定，利用不同的泄露风险数据的数据泄露风险进行信息系统的数据安全评估结果的确定，并确定信息系统是否存在安全风险，从而保证了信息系统的系统数据的数据安全性。
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公开(公告)号：CN118095640A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410255925.4
申请日：2024-03-06
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司
IPC: G06Q10/063 , H02J13/00 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种信息系统应用状态评估分析方法与系统，属于状态评估技术领域，具体包括：通过信息设备的告警信息进行信息设备的不同类型的告警数据的确定，并结合信息设备的易发故障时间节点以及在不同的易发故障时间节点的告警频繁度进行信息设备的运行状态值以及易发故障信息设备的确定，通过易发故障信息设备的类型进行不同的电力业务类型的匹配的易发故障信息设备的确定，并利用易发故障信息设备进行不同的电力业务类型的业务运行状态值的确定，基于不同的电力业务类型的业务运行状态值进行信息系统的应用状态的确定，从而实现了对信息系统的应用状态的准确评估。
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公开(公告)号：CN117992953A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410277675.4
申请日：2024-03-12
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司
IPC: G06F21/55 , H04L9/40 , G06F18/2433 , G06F18/27 , G06N3/0455 , G06F123/02
Abstract: 本申请公开了一种基于操作行为跟踪的异常用户行为识别方法，其通过实时获取被跟踪用户对象的用户行为数据，其中，所述用户行为数据包括用户I D、操作时间、操作类型和操作对象，并利用基于深度学习的数据处理和分析算法来对所述被跟踪用户对象的用户行为数据进行语义分析，以此根据所述被跟踪用户对象的用户行为数据中的各个时间点用户行为数据的语义关联关系和相互影响来自动地生成用户行为是否存在异常的检测结果。这样，系统能够实时监控用户行为数据，并在发现异常行为时立即做出反应，以此提高用户行为异常检测的精度和准确性，从而有效保障系统的安全性和稳定性，保护用户免受潜在的风险。
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公开(公告)号：CN118644250B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202410848602.6
申请日：2024-06-27
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司
IPC: G06Q30/01 , G06Q30/0201
Abstract: 本发明提供一种基于需求分析的信息客服受理渠道管理方法与系统，属于数据管理技术领域，具体包括：根据用户的信息系统的问题描述数据的解析结果进行用户的问题的描述清晰度，基于用户的问题描述数据进行用户的相似历史问题以及与不同的相似历史问题的问题相似度的确定，并结合不同的相似历史问题的处理反馈数据进行用户的问题解决复杂度的确定，当用户的问题解决复杂度满足要求时，通过不同的筛选受理渠道的拥堵评估量以及客服与用户的相似历史问题的关联情况确定用户的匹配受理通道，从而进一步保证了用户的问题的解决效率。
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公开(公告)号：CN119647875A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411761506.4
申请日：2024-12-03
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 北京安胜华信科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力安全监控技术领域，具体公开了一种基于云平台的电力安全监控系统及方法，包括构建云平台模块、自适应数据采集模块、电力均衡分析判断模块、电网异常分析判断模块、电力数据误差调整模块、电力安全分析模块、电力安全评估模块以及人机交互模块；本发明通过构建云平台进行自适应数据采集分析得到电力均衡评估系数和电网异常评估系数，进而分析得到电力安全评估指数，通过将电力安全评估指数与预设的安全阈值对比，判断电力系统电力是否出现安全异常，引入云上云下自适应联合防护技术，并通过集成云计算、大数据分析和人工智能先进技术，克服了传统系统的诸多缺陷，显著提高了电力系统的安全性和稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119397548A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411483758.5
申请日：2024-10-23
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司
Abstract: 本申请公开了一种应用逻辑漏洞检测方法，其通过对应用程序的源代码进行静态分析，基于应用程序的各个业务模块及其相互间的调用关系，构造出应用程序的业务流程图，并采用基于深度学习的人工智能技术对应用程序的业务流程图进行流程结构特征提取，捕捉到业务流程图中节点和边之间的深层次语义关联，挖掘出业务流程图的全局上下文关联信息，以此来智能识别应用程序是否存在安全漏洞。通过这种方式，可以有效提高应用逻辑漏洞检测的准确性和效率，降低误报和漏报的概率。
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公开(公告)号：CN118644250A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410848602.6
申请日：2024-06-27
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司
IPC: G06Q30/01 , G06Q30/0201
Abstract: 本发明提供一种基于需求分析的信息客服受理渠道管理方法与系统，属于数据管理技术领域，具体包括：根据用户的信息系统的问题描述数据的解析结果进行用户的问题的描述清晰度，基于用户的问题描述数据进行用户的相似历史问题以及与不同的相似历史问题的问题相似度的确定，并结合不同的相似历史问题的处理反馈数据进行用户的问题解决复杂度的确定，当用户的问题解决复杂度满足要求时，通过不同的筛选受理渠道的拥堵评估量以及客服与用户的相似历史问题的关联情况确定用户的匹配受理通道，从而进一步保证了用户的问题的解决效率。
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公开(公告)号：CN117789763A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311736335.5
申请日：2023-12-18
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司
IPC: G10L25/51 , G10L25/63 , H04M3/493 , H04M3/51 , H04L41/5074 , H04L41/0631
Abstract: 本发明提供一种智慧坐席语音监控分析方法与系统，属于语音识别技术领域，具体包括：基于不同的坐席语音的监控分析结果进行投诉用户的识别，并根据投诉用户的语音识别结果进行投诉用户所处的供电工区以及投诉用户的故障类型的识别，获取投诉用户的故障类型的匹配的故障电气设备的型号，并将其作为关注型号，通过不同的供电工区的不同的关注型号的电气设备的使用数据、关联的投诉用户以及故障状态值进行不同的供电工区的供电可靠性系数以及运维处理顺序的确定，从而进一步提升了运维管理的可靠性。
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公开(公告)号：CN119892440A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510016241.3
申请日：2025-01-06
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司
Abstract: 本申请涉及访问验证技术领域，其具体地公开了一种基于虚拟身份的物联终端准入方法，其在认证服务器接收到物联终端发送的包含标识信息的数据包后，首先检查所述物联终端是否在白名单中，若在白名单中，则直接允许其访问；若不在白名单中，则进一步提取所述物联终端的多维度属性信息，并引入基于深度学习的数据处理技术对物联终端的多维度属性信息进行语义解析和全局上下文关联分析，以挖掘出物联终端潜在的行为模式和安全风险信息，从而实现对物联终端的精准识别和访问控制。这样，可以实时监测和评估物联终端的安全状态，并据此动态调整其访问权限，从而有效应对物联网环境下的安全威胁。
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公开(公告)号：CN119293694A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411635459.9
申请日：2024-11-15
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 北京安胜华信科技有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06Q50/06 , G06F18/23 , G06Q30/018
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，本发明公开了基于社群分析的电力网络安全异常行为预警方法和系统，包括：获取电力用户历史行为数据，建立个人行为模型；对所有电力用户的个人行为模型进行聚类分析，划分社群并确定集体模型；采集电力用户实时行为数据，建立当前行为模型；根据当前模型和集体模型判断电力用户是否存在行为异常；若存在异常，则获取个人行为模型，分析异常等级并发出提醒。本方法通过建立个人行为模型和集体行为模型，结合实时行为分析，能够快速、准确地识别潜在的异常行为。避免了单一电力用户行为分析的局限性，提高了对内部账号攻击的检测能力，并能准确评估异常行为的严重程度，确保了系统的安全性和防护的及时性。
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