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公开(公告)号：CN114741160B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210407757.7
申请日：2022-04-19
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F9/455 , G06F9/50 , G06N3/0499 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于绿色节能的虚拟资源整合方法和系统，基于平衡能耗与服务质量的动态虚拟机整合方法，包括：1)物理主机负载预测：基于三次指数平滑模型和Elman神经网络模型的预测算法来预测下一时刻的物理主机的工作负载；2)物理主机负载状态检测：通过混合负载检测算法来识别当前的物理主机的负载状态；3)虚拟机选择：基于CPU与内存感知的虚拟机选择算法，来选择非适载主机上的需要迁移的虚拟机；4)虚拟机放置：基于资源需求伸缩量的虚拟机放置算法，根据虚拟机迁移队列#imgabs0#的资源需求与数据中心内适载主机的资源信息，从中选取合适的用于安置迁移虚拟机的物理主机。本发明减少了虚拟机的迁移次数，在消耗较低能源同时维持了高水平的服务质量。
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公开(公告)号：CN119155060A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411063711.3
申请日：2024-08-05
Applicant: 华北电力大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于预训练的恶意加密流量检测模型，所述领域为网络安全领域。该模型使用预训练的思想，利用大量无标签的流量数据学习一个通用的字段编码模型，在下游任务中微调该预训练模型，使其更加适应恶意加密流量检测任务。另外，该模型从两种模态数据中学习特征，分别是原始流量数据和侧信道数据，从原始流量数据中学习流量内容特征，从侧信道数据中学习流量时序特征，这实现对流量的全面刻画，可以有效提高分类准确率。本发明实现对恶意加密流量的有效检测，可用于弥补现有网络入侵检测系统存在的不足。该模型无需对加密流量进行解密操作，在保证用户隐私性的同时实现恶意加密流量的检测。
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公开(公告)号：CN114546519A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210091069.4
申请日：2022-01-26
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种工控安全数据采集系统与方，工控安全数据采集系统，包括：采集策略配置模块、八个数据采集模块、上报配置模块和数据上报模块；工控安全数据采集方法，包括：工控安全数据的采集和工控安全数据的上报。本发明能够使用户在客户端选择要使用的采集协议，配置相应的采集策略配置项、并保存至数据库中，从而使用户仅需在客户端就可以进行选择采集配置，极大提高用户体验度；按照八个数据采集协议分为八个数据采集模块，有效提高了数据的采集效率；本发明将采集的数据进行去噪和归一化处理后，再上传给工控安全态势感知平台，保证了数据的一致性和有序性，为后续的数据分析和处理提供了便利。
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公开(公告)号：CN113360944A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110710084.8
申请日：2021-06-25
Applicant: 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力物联网的动态访问控制系统与方法，电力物联网的动态访问控制方法，包括以下步骤：系统全局初始化；属性授权机构初始化；数据加密；密钥生成；数据解密。本发明采用椭圆曲线的标量乘法计算取代了原本属性加密使用的双线性对乘幂运算，从基本运算上降低计算成本，缓解了终端设备在加解密计算上的压力；通过增设边缘节点来进一步缓解终端计算压力，边缘节点为终端设备进行预解密，使得终端设备只需很少的计算量就可以解密密文，大大减轻了终端设备在解密数据时消耗的资源；增加了整个系统的效率；在常规属性加密中加入时间与位置属性，数据用户必须在有效的时间范围和位置范围内才能访问相关密文，实现了更细粒度的访问控制。
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公开(公告)号：CN109462521A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811415563.1
申请日：2018-11-26
Applicant: 华北电力大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC: H04L12/26 , H04L12/24 , H04L12/851
Abstract: 本发明公开了一种适用于源网荷互动工控系统的网络流量异常检测方法，采用两层分类机制，即先通过OCSVM模型进行第一次分类，该分类器可以检测出绝大部分的正常流量，通过调整模型尽可能的检测出异常流量，然后将OCSVM判定为异常的数据(可能包括部分正常流量)通过GBDT算法进行第二次分类，第二次分类用于检测出第一次分类中误检的正常流量，并将这部分流量加入样本重新训练，提高检测的准确度。本发明在保证流量检测准确率的情况下，同时有着较快的检测效率，满足源网荷互动的工控系统的流量检测需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107124395A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710156509.9
申请日：2017-03-16
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明属于用户身份识别技术领域，尤其涉及一种基于击键韵律的用户身份识别系统及其识别方法。包括通过对用户登录系统后的所有击键韵律进行采集、分析，给出当前登录用户的置信度，根据用户的置信度判断当前登录用户的身份是否合法。同时对用户进行持续的身份校验，以判断当前用户是否是合法用户，用户的置信度一旦低于预设预警阈值对用户再次进行权限校验。本发明通过用户的击键韵律数据就可以对用户身份进行识别，在识别过程中不需要用户做出其他认证行为，对用户完全透明的身份识别提高了用户体验，不会对用户操作造成影响，采用持续识别方案，对用户身份进行不间断的识别认证，增强了系统抵御非法入侵的能力，有效提高了系统的安全性。
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公开(公告)号：CN104851206A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510271844.4
申请日：2015-05-25
Applicant: 华北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
Inventor： 吴克河 , 张帆 , 周旭祥 , 郑思远 , 崔文超 , 张晓良 , 陈飞 , 戈丹 , 谷万江 , 张锡慧 , 傅军 , 孙志杰 , 陈洪涛 , 张艳丽 , 樊爱军 , 陈静 , 仲轩 , 王莹煜 , 马红波 , 李健
Abstract: 本发明公开了一种基于USBKEY的电费在线支付系统，用户将数字证书usbkey插入电脑，首先输入PIN码，通过之后启动桌面支付应用软件，连接服务器，进行身份认证和通信密钥协商，通信密钥遵循一次一密原则，用户通过桌面支付应用软件可以维护个人信息，查询用电信息，缴费，查看历史账单，以及欠费预警信息。针对不同地方的电力收费实际，对于需要在缴费之后进行写卡的用户配备了写卡器，将写卡器与usbkey集成，完成usbkey的登陆之后就可以调用写卡器的接口进行写卡操作，用户在完成支付电费后，使用写卡器就能完成写卡工作，恢复用电。本发明将企业网银、快捷支付与公司一体化缴费平台对接实现资金实时到帐，减少电费在途时间，降低公司电费欠费风险。
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公开(公告)号：CN116032515A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210275153.1
申请日：2022-03-21
Applicant: 华北电力大学 , 国网河南省电力公司信息通信公司 , 国网重庆市电力公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L9/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06F18/2413 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种在SDN上基于Transformer的DDoS攻击检测方法，采用两层分类聚焦机制，先通过Transformer模型进行一次分类和聚焦，该分类器可以检测出绝大部分的DDoS攻击，通过调整模型尽可能的检测出DDoS攻击，然后更深层次的将当前数据进行聚焦，聚焦用于检测出误检的正常流量，并将这部分流量加入样本重新训练，提高检测的准确度；然后通过CNN层对上一层的输出再次进行检测分类，该方法在保证流量检测准确率的情况下，同时有着较快的检测效率。本发明模型的AUC分数为0.9990，准确率达到99.7％，精确率达到99.98％，F1分数为99.84％，召回率为99.7％。
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公开(公告)号：CN114741160A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210407757.7
申请日：2022-04-19
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于绿色节能的虚拟资源整合方法和系统，基于平衡能耗与服务质量的动态虚拟机整合方法，包括：1)物理主机负载预测：基于三次指数平滑模型和Elman神经网络模型的预测算法来预测下一时刻的物理主机的工作负载；2)物理主机负载状态检测：通过混合负载检测算法来识别当前的物理主机的负载状态；3)虚拟机选择：基于CPU与内存感知的虚拟机选择算法，来选择非适载主机上的需要迁移的虚拟机；4)虚拟机放置：基于资源需求伸缩量的虚拟机放置算法，根据虚拟机迁移队列的资源需求与数据中心内适载主机的资源信息，从中选取合适的用于安置迁移虚拟机的物理主机。本发明减少了虚拟机的迁移次数，在消耗较低能源同时维持了高水平的服务质量。
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公开(公告)号：CN113887633A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111169081.4
申请日：2021-09-30
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 基于IL的闭源电力工控系统恶意行为识别方法，包括如下步骤：获取闭源电力工控系统底层多域数据并对数据进行预处理，形成样本集；对样本集进行类别标注，并设定比例将图像随机划分为训练集和测试集；构建恶意行为分类模型并对其进行训练，得到经过训练的恶意行为分类模型；基于训练后的恶意行为分类模型对待分类恶意行为进行分类；当闭源电力工控系统出现新数据流时，结合新数据流基于增量学习动态调整恶意行为分类模型；基于调整后的恶意行为分类模型对待分类恶意行为进行分类。本发明能够在闭源电力工控系统中有新的数据流出现时，对分类模型进行动态调整从而确保其使用时的准确性，并通过调整样本集数量减小了模型动态更新的开销。
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