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公开(公告)号：CN110868393A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201910904725.6
申请日：2019-09-24
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司 , 中国科学院计算机网络信息中心
Inventor： 陈连栋 , 王珏 , 袁翰青 , 王晓光 , 杨会峰 , 许俊现 , 王占魁 , 辛锐 , 申培培 , 程凯 , 刘玮 , 赵建斌 , 刘欣 , 孙辰军 , 黄镜宇 , 刘宏 , 高丽芳 , 林静 , 郭少勇 , 杨杨 , 高会生
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于电网信息系统异常流量的防护方法，涉及电力管理技术领域；其包括S1建立网络流量特征库，包含源IP和QPS信息并定期更新，S2流量监控，发现流量特征符合国家电网信息系统特点时，重复回到S2步骤，发现流量特征不符合国家电网信息系统特点时，进入S3步骤，S3防护，将流量检测到的特征在防护策略知识库中进行匹配，如果源IP地址对应的QPS信息超过网络流量特征库的阈值，则驱动防护设备启动防御，如未找到网络流量特征库的阈值，则将该信息转化成黑名单进行流量清洗；其通过S1建立网络流量特征库、S2流量监控和S3防护步骤等，实现了电网网络安全防护，提升了电网信息化的域名服务安全水平。
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公开(公告)号：CN110445776A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910692688.7
申请日：2019-07-30
Applicant: 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 国网河北能源技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的未知攻击特征提取模型构建方法，该方法根据算法计算特征，具有较高的鲁棒性和可解释性，经过试验，通过该方法得出的未知攻击特征用于检测该种特征的检测成功率高于人工检测法和常见的攻击特征自动提取技术，可以对绝大多数攻击行为进行检测；同时，特征提取速度，特征易用度和方法本身的可实施性都达到了一个较高的水平，有效的提高了方法的可行性。
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公开(公告)号：CN109038794A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810758865.2
申请日：2018-07-11
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国家电网公司信息通信分公司
IPC: H02J9/06
Abstract: 本发明公开了一种面向QoS控制的特高压电网系统保护业务路径规划方法，属于电力信息通信技术领域。具体技术方案是：步骤一，对系统保护业务QoS参数定义；步骤二，面向QoS控制的特高压电网业务路径规划问题建模；步骤三、基于区分的主用路径和备用路径QoS控制规划算法。本发明结合特高压电网业务通信路径承载交叉的特点，提出了一种面向QoS控制的特高压电网系统保护业务路径规划方法。首先，兼顾业务特征构建节点和链路风险，并进一步提出了网络综合风险和相似度两个QoS指标；进一步针对业务的主备路径，构建了风险最小化的模型。之后，针对模型提出了一种基于区分的主备路径QoS控制规划算法，实现满足各种QoS参数要求的独立的主备路径规划。
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公开(公告)号：CN115412314B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202210981790.0
申请日：2022-08-16
Applicant: 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力系统网络攻击预测系统，包括物理层数据获取模块，用于获取电力系统物理层的数据；网络层数据获取模块，用于获取电力系统网络层的数据；电力系统状态获取模块，用于获取电力系统的实时状态数据；数据处理模块，分别与物理层数据获取模块和网络层数据获取模块通讯连接，用于对获取的数据进行处理；预测模块，与数据处理模块和电力系统状态获取模块通讯连接，根据处理后的数据对网络攻击行为进行预测，本发明能够改进现有技术的不足，实现对于不同类型网络攻击行为的有效预测。
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公开(公告)号：CN115412314A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210981790.0
申请日：2022-08-16
Applicant: 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力系统网络攻击预测系统，包括物理层数据获取模块，用于获取电力系统物理层的数据；网络层数据获取模块，用于获取电力系统网络层的数据；电力系统状态获取模块，用于获取电力系统的实时状态数据；数据处理模块，分别与物理层数据获取模块和网络层数据获取模块通讯连接，用于对获取的数据进行处理；预测模块，与数据处理模块和电力系统状态获取模块通讯连接，根据处理后的数据对网络攻击行为进行预测，本发明能够改进现有技术的不足，实现对于不同类型网络攻击行为的有效预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114841813A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210548195.8
申请日：2022-05-18
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能合约的P2P能源交易方法，首先，构建基于智能合约的产消者与消费者之间P2P能源交易模型；然后，采用PC‑DA进行产消者与消费者之间的P2P能源交易，生成交易订单；并在智能合约下对生成的交易订单进行自动清算；交易订单匹配完成后，计算所有参与本轮交易的产消者与消费者的反馈值，进行用户反馈分析；最后，将生成的交易订单打包成区块，随后区块在网络中进行传播，等待共识节点达成共识后，将该区块进行上链处理。本发明将区块链与能源P2P交易结合，发挥区块链的优点，促进清洁能源的消纳，实现智能合约下自动化执行产消者与消费者之间的P2P能源交易，有助于提高能源交易效率、降低成本。
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公开(公告)号：CN109242242B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201810837438.3
申请日：2018-07-26
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国家电网公司信息通信分公司
Inventor： 王继业 , 张庚 , 汪洋 , 王亚男 , 王智慧 , 丁慧霞 , 滕玲 , 陈相舟 , 王科 , 尹弘亮 , 邱丽君 , 李哲 , 李健 , 唐亮 , 吴赛 , 孙辰军 , 刘欣 , 卢朝晖 , 李伯中
Abstract: 本发明提供一种用于确定系统保护专网网络的业务风险的方法及系统，属于系统保护专网网络的通信领域。本发明方法包括：步骤一，对系统保护专网网络进行故障定位，确定故障类型并根据故障类型告警；步骤二，创建基于业务风险的重路由机制构建路由优化数学模型；步骤三，根据上述基于业务风险的重路由机制构建的路由优化数学模型及触发自动重路由的通信链路上承载的稳定控制业务，构建路由优化模型。本发明实现了业务平均传输延时和全网业务均衡度的加权和最小。本发明有效地降低业务的运行风险，避免了业务损失，进一步增强了实时系统保护专网网络通信系统的健壮性和灵活性。
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公开(公告)号：CN114298773A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202210002562.4
申请日：2022-01-04
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供了一种基于区块链的微电网点对点电力交易方法及系统，该方法包括：各类型的参与主体作为节点加入区块链网络，并注册各自对应的身份信息；各类型的参与主体至少包括发电商和用户；发电商与用户基于预先构建的主从博弈模型进行主从博弈，得到主从博弈结果；将主从博弈结果对应的用户用电量和发电商电价存储，并广播给发电商和用户；发电商根据主从博弈的结果发布电价，同时，用户根据主从博弈的结果发布自身所需电量，以进行电力交易。本申请将电力交易与区块链结合实现发电商与用户的点对点交易，不借助中心机构使不同参与方之间产生信任关系，多节点保存数据使得各参与主体实现数据共享，采用智能合约自动化执行交易，提高交易效率。
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公开(公告)号：CN113037776A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110356612.4
申请日：2021-04-01
Applicant: 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力系统信息资产安全监控方法，包括最大攻击概率路径预测、基于攻击图的网络攻击意图识别和基于遗传算法的防御方案生成的步骤。利用因果知识网络预测最大攻击概率路径；基于攻击图的网络攻击意图识别中，首先分析攻击路径图中起始节点到攻击目标节点的最小顶点割集，然后采用措施消除最小顶点割集的这些节点，阻止该攻击意图的实现，从而达到增强网络安全的目的。本发明能够实现电力系统信息资产的安全监控，增强了电力系统中信息资产的安全性，有效应对网路系统中存在漏洞，降低安全风险，保护企业的核心资产。
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公开(公告)号：CN110866607A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201910872552.4
申请日：2019-09-16
Applicant: 国网河北省电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 陈泽 , 左晓军 , 董娜 , 董立勉 , 侯波涛 , 常杰 , 赵建斌 , 刘欣 , 郗波 , 康之增 , 王春璞 , 刘惠颖 , 刘伟娜 , 王颖 , 郭禹伶 , 刘硕 , 张君艳
Abstract: 本发明涉及信息安全的技术领域，特别是涉及一种基于机器学习的渗透行为预测算法，其针对当前网络环境下的所有行为信息和环境数据，根据已有的渗透专家的渗透经验，对下一步的有效渗透行为进行预测，起到辅助用户进行渗透测试；包括以下步骤：数据收集，收集渗透专家对于目标站点的渗透行为数据和站点特征数据；其中，渗透行为数据包括专家的动作、专家使用的工具、专家输入的命令和专家的观测对象；其中，站点特征数据包括站点的域名、服务、端口和内容；数据转换，将收集到的渗透行为数据切割成为不可分割的部分，将所有这些不可分割的部分依次以数字代替，即将一系列的动作行为转换成为一系列的数字向量。
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