一种基于多元组的Modbus TCP异常通讯检测方法和系统

    公开(公告)号:CN112968906A

    公开(公告)日:2021-06-15

    申请号:CN202110316520.3

    申请日:2021-03-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于多元组的Modbus TCP异常通讯检测方法,包括:从工业控制网络中获取连接,每个连接包含多个Modbus TCP数据包,按照单位时间对数据包流进行分割,得到多个数据包序列。对数据包序列中的每个Modbus TCP数据包进行解析,提取其中的多个功能码、线圈地址、数据长度。在一个数据包序列中,每个功能码对应多个数据包,将具有相同功能码的数据包归为一类,对于每一类数据包,取数据包中的数据长度进行累加求和取平均,每个功能码可以对应一个数据包平均数据长度,得到多元组C1;每个功能码对应多个线圈地址。本发明解决了现有技术只针对Modbus TCP的功能码和线圈地址这两个特征进行提取,导致流量特征提取不足,检测精度不高的技术问题。

    一种具有前向安全性的智能电网数据加密方法和解密方法

    公开(公告)号:CN110460570A

    公开(公告)日:2019-11-15

    申请号:CN201910592762.8

    申请日:2019-07-03

    Abstract: 本发明公开了一种具有前向安全性的智能电网数据加密方法,包括:控制中心在接收到聚合网关向其发送的注册请求后注册该聚合网关,并向该聚合网关发送用于加密明文数据的公钥K,聚合网关在接收到第i个智能电表Ii向其发送的注册请求后注册该智能电表,并向该智能电表发送公钥K,设置计数器j=0,判断j是否小于等于时间周期T,如果是则第i个智能电表Ii选择其自身的ID号并产生随机数ti,j,根据随机数ti,j计算时间参考变量Ri,j并公开,并将随机数ti,j、其自身的ID号IDi和时间参考变量Ri,j发送给控制中心。本发明在固定的时段更新签名私钥,保证了签名信息的前向安全性,同时在不使用双线性对的情况下完成数字签名的聚合和验证。

    一种实现电力监控系统视频安全传输的加密和解密方法

    公开(公告)号:CN110427762A

    公开(公告)日:2019-11-08

    申请号:CN201910664442.9

    申请日:2019-07-23

    Abstract: 本发明公开了一种实现电力监控系统视频安全传输的加密方法,包括:第一服务器在和第二服务器建立安全连接后,并通过安全信道向第二服务器发送视频调用请求,第二服务器使用视频调用请求中安全装置编号对应的公钥,并基于IBC方法对视频调用请求进行处理,以得到密文,并将该密文发给安全装置编号对应的安全装置,安全装置使用安全装置编号对应的加密私钥对密文进行解密,以得到视频调用请求,并使用安全装置编号对应的签名私钥对视频调用请求中的随机数进行加密,以得到加密后的随机数,并将该加密后的随机数发回给第二服务器。本发明能够针对视频监控系统的特征和安全威胁设计安全防护机制,从而确保视频监控系统的安全性和可靠性。

    一种基于CNN-BiGRU的DDOS攻击检测方法及系统

    公开(公告)号:CN119172103A

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202411085195.4

    申请日:2024-08-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于CNN‑BiGRU的DDOS攻击检测方法及系统,所述方法包括根据Spearman秩相关系数绝对值大小确定与DDOS攻击相关性显著的特征,基于格拉姆角差场将时间序列特征转换为2D纹理图像,将每个单变量时间序列转换后的二维图像输入CNN‑BiGRU网络模型,训练模型直至收敛,将样本输入到训练好的GAF‑CNN‑BiGRU网络模型中,将模型输出的概率分布进行平均概率融合,然后从融合后的输出中获取预测概率最高的结果并输出。本发明实现了识别出更复杂的攻击特征,丰富了数据的表达能力,同时融合可以帮助模型更全面、更深入地理解和分析数据,提高检测的精确度和泛化能力。

    基于联合联邦学习的工控异常流量检测方法

    公开(公告)号:CN116668068A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310423533.X

    申请日:2023-04-20

    Abstract: 本发明公开了基于联合联邦学习的工控异常流量检测方法,包括:生成本地训练数据集;客户端使用本地数据集在初始模型上训练得到本地模型参数,并发送到服务器S1完成参数聚合;S1将全局参数分发到客户端,客户端开始下一轮本地训练;得到全局模型M1;客户端将本地的异常样本发送到服务器S2,S2整合所有异常样本,进行模型训练,得到模型M2;将模型M1和M2组合,并采集工控设备传感器和执行器数据,将数据送入组合模型,进行实时异常检测。本发明避免了工控环境下本地客户端采用不均衡数据集训练导致模型对正常样本过拟合,检测精度不高的问题;有更强的泛化能力。

    一种基于联邦学习的电网工控协议入侵检测方法与系统

    公开(公告)号:CN116260617A

    公开(公告)日:2023-06-13

    申请号:CN202211658520.2

    申请日:2022-12-22

    Abstract: 本发明公开了基于联邦学习的电网工控协议入侵检测方法与系统,方法包括以下步骤:收集电网变电站的流量信息;构建流量信息数据集,在GAN神经网络上进行学习;基于变电站训练好的模型权重,上传到中心服务器进行聚合训练,并下发变电站;变电站基于训练好的模型生成大量网络流量数据,提取正常动作信息,设计行为规则;将实时传输的报文解码后进行与正常动作信息进行匹配,从而判定当前数据包的行为动作是否属于正常动作,如果出现异常动作,进行告警。本发明基于联邦学习利用生成对抗网络进行数据扩充,利用大量数据提取出更合理的行为动作进行规则匹配,解决了因为数据隐私性和安全性导致数据量少的问题。

    一种基于API的工控网络外联设备检测方法和系统

    公开(公告)号:CN114845303A

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202210413580.1

    申请日:2022-04-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于应用程序接口的工控网络外联设备检测方法,其通过调用bluetoothapi接口获取客户端中的蓝牙通信设备信息,调用iphlpapi接口获取客户端网络的相关参数,来判断客户端是否正和违规外联进行连接通信;设计一种新的程序保护机制——探测到扫描程序被从进程管理器处关闭后,修改程序的过程终止权限,防止程序被从外部关闭,保证对客户端进行持续性扫描。其目的在于,通过对客户端网卡和蓝牙的持续扫描,解决工业控制安全中存在的信息安全问题。本发明还公开了一种基于应用程序接口的工控网络外联设备检测系统。

Patent Agency Ranking