一种云边访问管控系统
    21.
    发明授权

    公开(公告)号:CN115225412B

    公开(公告)日:2023-01-03

    申请号:CN202211140381.4

    申请日:2022-09-20

    Abstract: 本发明公开了一种云边访问管控系统。该系统包括身份认证模块、访问策略模块、入侵检测模块和SDP控制器数量更新模块。(1)SDP能够通过仅授权经过身份验证的边缘设备访问云中的服务来保护云不受边缘的影响;(2)同时引入SDN托管SDP需要的应用程序并集中管理和编排,优化网络资源并快速调整网络;(3)另一方面,由于SDP控制器数量是雾计算可扩展性最重要的问题之一,本发明提出了一种主子种群协同非支配排序遗传算法II(MsPop‑NSGAII)来优化软件定义边界,确定SDP控制器的最佳数目,以降低成本和边缘设备与其相应控制器之间的延迟,同时提高网络可靠性。

    一种基于改进多目标萤火虫算法的蜜点部署方法

    公开(公告)号:CN118694612A

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202411170851.0

    申请日:2024-08-26

    Abstract: 本发明提供了一种基于改进多目标萤火虫算法的蜜点部署方法,涉及网络安全技术领域,包括:映射并编码电力系统网络节点和蜜点位置后生成二维栅格地图;获取网络节点的探查信息和攻击动作信息生成攻击图;将探查信息和攻击动作信息组合,分解为多个目标模态分量后获取初始预测模型;基于探查信息、攻击动作信息和真实蜜点位置信息建立训练集;基于非线性调整因子和自适应邻域获得改进后的多目标萤火虫算法,利用训练集和改进后的多目标萤火虫算法对初始预测模型进行训练,获取多个训练好的预测模型,基于训练好的预测模型输出预测蜜点位置信息。本发明考虑将攻击动作信息进行分解,并利用多个训练好的预测模型捕捉攻击动作特征,提高网络防御效率。

    一种网络切片分配方法、系统、存储介质及计算机设备

    公开(公告)号:CN116546529A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202310806221.7

    申请日:2023-07-04

    Abstract: 本发明提供一种网络切片分配方法、系统、存储介质及计算机设备,方法包括获取目标网络切片集以及电力业务集,目标网络切片集包括各网络切片,电力业务集包括各电力业务;基于各电力业务计算目标网络切片集中各网络切片的平均时间吞吐量,并得到各网络切片的总吐吞量;根据总吞吐量设定限制条件,并基于限制条件制定各网络切片的优化函数,评估各网络切片的总吞吐量,确定各网络切片与各电力业务的最佳匹配策略,并根据最佳匹配策略将各电力业务分配至各网络切片。本发明中通过评估各网络切片的总吞吐量,以制定最佳匹配策略,从而使得各网络切片能够处理与之相对应的电力业务,提升各网络切片的适用性以及各网络切片的工作效率。

    一种输电线路异物清除系统的管理方法

    公开(公告)号:CN116468574A

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202310537994.X

    申请日:2023-05-12

    Abstract: 本发明公开了一种输电线路异物清除系统的管理方法,所述管理方法包括以下步骤:管控中心监测到输电线路上存在异物,采集异物清除系统的参数建立评估模型,根据评估模型与健康阈值的对比结果判断当前异物清除系统能否支持运行,若能支持,启动异物清除系统清除输电线路上的异物。本发明通过采集异物清除系统的参数建立评估模型,根据评估模型与健康阈值的对比结果判断当前异物清除系统能否支持运行,这样在异物清除系统运行前,提前预测异物清除系统使用过程中是否会出现故障,从而避免异物清除系统运行时出现故障,通过管理赋值对异物清除系统进行排序,便于后期对异物清除系统的维护管理,从而提高管理效率。

    一种基于改进多目标萤火虫算法的蜜点部署方法

    公开(公告)号:CN118694612B

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202411170851.0

    申请日:2024-08-26

    Abstract: 本发明提供了一种基于改进多目标萤火虫算法的蜜点部署方法,涉及网络安全技术领域,包括:映射并编码电力系统网络节点和蜜点位置后生成二维栅格地图;获取网络节点的探查信息和攻击动作信息生成攻击图;将探查信息和攻击动作信息组合,分解为多个目标模态分量后获取初始预测模型;基于探查信息、攻击动作信息和真实蜜点位置信息建立训练集;基于非线性调整因子和自适应邻域获得改进后的多目标萤火虫算法,利用训练集和改进后的多目标萤火虫算法对初始预测模型进行训练,获取多个训练好的预测模型,基于训练好的预测模型输出预测蜜点位置信息。本发明考虑将攻击动作信息进行分解,并利用多个训练好的预测模型捕捉攻击动作特征,提高网络防御效率。

    一种蜜罐的网络安全态势预测方法及系统

    公开(公告)号:CN118540166A

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202411008367.8

    申请日:2024-07-26

    Abstract: 本发明提供了一种蜜罐的网络安全态势预测方法及系统,涉及电力系统中网络安全技术领域,具体技术方案为:S1采集并预处理蜜罐网络安全数据得到态势数据;S2构建初始集成模型和初始加权模型,基于态势数据训练初始集成模型获得集成模型和预测值;K等分所述预测值,基于K折交叉验证对初始加权模型进行交叉训练,平衡过拟合和预测的误差后得到加权模型;基于多目标狼群算法优化集成模型和加权模型;S3基于优化后的集成模型和优化后的加权模型搭建预测模型;基于预测模型输入蜜罐运行数据得到网络安全态势感知值。预测模型融合多个具有不同核函数的核岭回归模型,兼顾不同核函数的优势,提高模型的灵活性和泛化能力,保证网络安全态势感知的准确性。

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