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公开(公告)号：CN117853135A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410034922.8
申请日：2024-01-09
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司
IPC: G06Q30/018 , G06F16/27 , G06F21/60
Abstract: 本发明提供基于联盟区块链的供应链溯源方法及装置，包括：包括供应链、数据库和联盟区块链；供应链中各个节点将采集的基础数据上传至数据库；数据库从基础数据中提取可溯源的关键数据上传至联盟区块链。其中，联盟区块链包括数据层、网络层、共识层、合约层和应用层，数据层用于采集可溯源的关键数据，对可溯源的关键数据进行加密并建立区块。本发明通过“链上链下”协同的数据存储模式，有效解决海量数据下的溯源效率问题；并采用加密算法对溯源信息的正确性进行验证，能够快速追踪恶意篡改溯源信息的企业节点。
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公开(公告)号：CN117853011A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410034925.1
申请日：2024-01-09
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司
IPC: G06Q10/087 , G06Q10/10 , G06Q10/0631 , G06Q10/04
Abstract: 本申请公开一种基于联盟链的电力供应链任务管理方法，通过建立与联盟链对应的供应链规划合约、物资验收标准合约和物资信息记录合约；实时获取联盟链参与者的当前需求，并调用供应链规划合约规划目标任务；实时根据目标任务确定订单数量和生产设备信息，并更新至物资信息记录合约中；在目标任务的执行过程中，实时获取目标任务的物资信息，并将物资信息更新至物资信息记录合约中；执行完毕后提取更新后的物资信息记录合约中的物资数据；调用物资验收标准合约对物资数据进行判定，确定目标任务的完成度。该方案可以实现对供应链任务的管理，解决信息滞后、更新不及时的问题，还可以判断任务的完成程度，监控进程。
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公开(公告)号：CN117729016A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311733678.6
申请日：2023-12-15
Applicant: 华北电力大学 , 国网河南省电力公司信息通信分公司
Abstract: 本发明提供一种新型的基于知识图谱的网络空间资产测绘方法。当前的网络空间资产测绘系统存在着资产信息同步不及时、设备定位识别不准确、虚假设备剔除不够彻底等问题，因此网络空间资产测绘系统改进应该更加关注于这些有利于网络空间资产信息深度挖掘、为网络信息安全防范提供可靠信息支撑的方向发展。本发明采用改进的网络拓扑发现技术，获取到局域网内网络拓扑信息，使用智能选择算法，根据节点的网络连接信息从拓扑节点中选出种子节点负责适当范围内的资产测绘，测绘节点使用主被动自适应探测方法对所负责范围内进行探测，可以提高设备变更后测绘系统信息实时更新速度。结合流量分析和固件分析技术，对节点探测得到的信息进行综合分析，得到其为有效节点后纳入到知识图谱范围，实现分布式资产测绘，最终生成知识图谱，为网络安全风险预测、安全事件预警提供基础支撑。
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公开(公告)号：CN117478403A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311496634.6
申请日：2023-11-10
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 , 北京邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04L43/04 , H04L43/026
Abstract: 一种全场景网络安全威胁关联分析方法及系统，其获取网络安全相关数据，其中，所述网络安全相关数据包括预定时间段内多个预定时间点的网络流量值以及所述预定时间段的网络日志；提取所述多个预定时间点的网络流量值的网络流量时序特征；提取所述网络日志的日志语义特征；融合所述网络流量时序特征和所述日志语义特征以得到网络流量‑网络日志语义交互融合特征；以及，基于所述网络流量‑网络日志语义交互融合特征，确定攻击者行为模式。这样，可以实现智能化地识别攻击者行为模式，检测网络中的潜在威胁。
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公开(公告)号：CN116232720B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202310190749.6
申请日：2023-03-02
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: H04L9/40 , G06N3/006 , H04L43/0876 , H04L43/16
Abstract: 本发明提供一种API接口加密认证方法及存储装置，属于数据处理技术领域，具体包括：基于API接口获取用户的调用请求，并基于接口数据量、用户的身份可靠度、交互数据的数据量，采用基于机器学习算法的评估模型，得到用户的实时状态评估值，并当实时状态评估值大于第二阈值时，基于第二时间阈值实时获取所述用户与所述API接口的交互数据并将其作为实时交互数据，并基于所述实时交互数据，通过所述API接口，向所述用户发出加密验证请求，从而进一步提升了API接口数据交互的安全性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116796376A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310669183.5
申请日：2023-06-07
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: 本发明提供一种网页防篡改方法及系统，属于网络安全技术领域，具体包括：基于网页的历史篡改次数、网页数据的数据量进行检测周期的确定，并当本次的检测时间满足检测周期的要求时，实时获取网页的后台监控数据，并利用所述后台监控数据确定所述网页的网页数据存在修改时，将存在修改的网页数据作为修改网页数据，基于修改网页数据进行网页的修改位置的确定，并获取网页的修改位置的网站图像，并结合修改网页数据的操作账户的历史修改次数和登录验证方式确定网页的篡改概率，并当篡改概率大于设定值时，基于所有的网页数据进行检测得到总体篡改概率，并基于总体篡改概率进行告警信号的输出，从而保证了网页的安全性以及检测的效率。
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公开(公告)号：CN116541405A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310598249.6
申请日：2023-05-25
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 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/23 , G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F16/11 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种电力营销数据完整性检测和自动归档方法及系统，属于数据处理技术领域，具体包括：获取不同用户的电力营销历史数据，并将存在完整性缺陷的电力营销历史数据作为缺陷营销数据，获取缺陷营销数据的采集终端，并基于采集终端的型号、采集终端的缺陷营销数据的数据量、采集终端的通信方式进行问题采集终端的筛选，并当用户的采集终端不为问题采集终端时，基于用户的负荷量以及负荷量的变动情况，并结合用户的缺陷概率确定获取频率，并基于获取频率对电力营销数据进行获取，并基于预设频率对用户的电力营销数据进行完整性检测，并基于完整性检测的检测结果进行自动归档，从而保证了电力营销数据的完整性以及检测的效率。
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公开(公告)号：CN119939543A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510035665.4
申请日：2025-01-09
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司
IPC: G06F21/16 , G06F21/64 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06F123/02
Abstract: 本申请公开了一种物联终端数据溯源与防伪方法，其通过采用哈希算法对物联网终端产生的原始数据进行编码，生成唯一的哈希值作为数据标识，服务器在接收到原始数据后，使用相同的哈希算法对原始数据进行哈希值计算，从而基于哈希值的比对结果来验证数据的完整性和真实性。防篡改验证完成后，进一步结合基于深度学习的时序分析技术对物联网终端原始数据进行时序特征提取，捕捉物联网终端数据中的时序关联性，以此来识别异常的数据模式，评估物联网终端的运行状态，并通过区块链网络对数据验证结果进行存证。这样，可以实现对物联网终端数据的全面安全验证，并通过数据模式分析，识别出物联网终端的异常运行情况，有助于预防潜在的安全威胁。
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公开(公告)号：CN118802362B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411085886.4
申请日：2024-08-08
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 , 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种基于自适应响应大规模模型的网络流量分析方法，其通过网络嗅探器来实时监测网络流量值，并利用基于深度学习的人工智能技术对网络流量数据进行时序分析，基于历史时间段的网络流量时序特征模式，推理出理想状态下当前时间段的网络流量时序特征，进而基于推理出的网络流量时序特征与实际网络流量时序特征之间的对比分析，从而智能判断是否存在网络异常。这样，可以提高网络流量异常检测的准确性和效率，有效应对大规模网络流量的实时分析，增强网络安全防御能力。
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公开(公告)号：CN119377956A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411469802.7
申请日：2024-10-21
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: G06F21/56 , G06F18/2135
Abstract: 本申请公开了一种基于模型防御的内存马检测方法，其通过采用基于深度学习的人工智能技术对被标注为正常运行程序的内存运行行为数据和被检测程序的内存运行行为数据进行语义嵌入编码和时序上下文关联分析，分别挖掘出内存运行参考行为模式特征和内存运行检测行为模式特征，进而通过对两者进行基于主成分特征的匹配分析，从而智能判断该检测程序是否包含内存马。通过这种方式，可以有效提升对于不留下文件痕迹的恶意程序的检测能力，突破传统安全防护措施的局限性，提高内存马检测的准确性和效率。
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