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公开(公告)号：CN113162893A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202011054120.1
申请日：2020-09-29
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: H04L29/06 , H04L12/851 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于网络流量检测技术领域，具体涉及一种基于注意力机制的工业控制系统网络流量异常检测方法，包括如下步骤：收集流量样本数据集；S2、样本标定；特征提取；使用encoder结构对输入的特征向量进行预处理，计算得到attention值之后将其与原始网络流量数据合并与标准化；S5、将步骤S4处理后的特征向量输入全连接层神经网络进行分类，对样本进行正常与异常判别，对结果进行整合分析，得到样本最终的分类结果。有效地发现和提取了工业控制系统网络原始流量之间的多维关系和特征，不需要对私有通信协议进行机械以及人工规则或特征提取，不需要花费大量时间和人力代价来提取特征，最终的分类通过全连接层来完成，实现了高性能的异常检测，具有较高的检测效率，而且与经典的机器学习和深度学习算法相比，具有更高的检测精度。
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公开(公告)号：CN113009817A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110181198.8
申请日：2021-02-08
Applicant: 浙江大学 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G05B9/02
Abstract: 本发明公开了一种基于控制器输出状态安全熵的工控系统入侵检测方法。该方法不需要额外采集工控系统设备信息，通过采集控制器输出状态并有效处理即可实现入侵检测。该方法基于获得的控制器输出状态集合，通过处理得到数字输出状态集合和模拟输出状态集合，然后建立状态关联度描述状态对的独立关系。在确定状态对之间的独立关系后，分别计算数字输出状态和模拟输出状态的安全熵，并计算得到用于衡量整个工控系统安全状态的联合安全熵。最后，在所设定的固定周期内迭代计算联合安全熵，通过实时联合安全熵与安全阈值的比较，快速可靠的判断工控系统是否遭到入侵。
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公开(公告)号：CN119758411A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411757560.1
申请日：2024-12-02
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司济源供电公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种适用于长基线的差分质量控制方法及系统，包括：采集得到卫星导航观测量和惯性导航观测量，卫星导航观测量包括载波相位观测量、伪距观测量；采用双重w检验对卫星载波相位观测量、伪距观测量进行质量控制，结合惯性导航数据对选择的卫星集合采用打分法进行信息融合，获得无故障卫星集合；对无故障卫星集合对应的卫星导航的观测量进行电离层延迟误差和对流层延迟误差改正；利用处理后的载波相位观测量进行长基线差分定位。本发明通过双重w检验对卫星观测量进行质量控制，有效提高卫星观测量质量，防止出现漏检的情况，结合惯性导航数据对选择的卫星集合采用打分法进行信息融合，通过分配融合的权重实现最优融合，进而实现可靠的差分质量控制。
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公开(公告)号：CN117914546A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311808143.0
申请日：2023-12-26
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种配电台区终端网络协议模糊测试方法、系统及计算机可读存储介质。配电台区终端网络协议模糊测试方法，包括以下步骤：捕获收集并预处理数据集；用RNN对数据集中响应正常的请求MQTT协议报文进行学习，生成模型，再由模型生成测试用例；对测试用例的头部和数据单元进行变异，并将头部和数据单元的变异结果拼接在一起，形成变异后的测试用例；对变异后的测试用例的字节重要性进行自适应调整，得到规范测试用例；将规范测试用例发送至配电台区终端执行模糊测试，监控异常信息，分析记录漏洞，并反馈测试结果。本发明利用RNN网络学习网络协议的语义，生成测试用例，该方法生成的测试用例接受率高；能更好地触发漏洞，扩展了模糊测试的方法。
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公开(公告)号：CN117692125A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311658174.2
申请日：2023-12-05
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及新型电力系统通信技术领域，公开一种分布式灵活资源的物理层密钥信息加密方法及解密方法，其中物理层密钥信息加密方法，对信道估计矩阵进行预处理，以生成物理层初始密钥，基于混沌初始加密策略，将物理层初始密钥分解为第一密钥参数和第二密钥参数，将第二密钥参数输入陈氏混沌系统，生成目标混沌序列，再基于目标混沌序列和第一密钥参数，对初始调制信号进行加密以生成目标调制信号发送至第二用户终端。本发明通过生成物理层的密钥信息，增强了密钥信息的随机性和安全性，并通过混沌初始加密策略生成目标混沌序列以对目标调制信号进行加密保护，最终有效避免了新型电力系统保护信息发生泄露的现象。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117640342A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311660918.4
申请日：2023-12-06
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 河海大学 , 国家电网有限公司
IPC: H04L41/0631 , H04L41/069 , H04L41/16 , H04L43/04 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电力监控系统主体异常检测方法、装置、设备和介质，所述方法包括：获取电力监控系统中网络流日志数据，对网络流日志数据进行时间序列分析，并将其转换为具有时序特征的结构化数据；基于结构化的日志数据建立图结构；根据图结构获取特征矩阵X和邻接矩阵A；将特征矩阵X和邻接矩阵A输入图神经网络模型中，对图神经网络模型进行训练；利用训练好的图神经网络模型，根据访问主体当前需要进行的交互行为，由图神经网络判断其边概率，根据边概率判其是否异常行为。本发明通过时序分析将电力监控系统的日志转换为结构化数据，利用图卷积神经网络来识别交互中异常行为，能针对复杂环境和多重因素做出准确可靠的主体异常检测。
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公开(公告)号：CN116074056A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211685670.2
申请日：2022-12-27
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/142 , H04L67/12 , H04L69/165 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G16Y10/35 , G16Y30/10
Abstract: 本申请公开了智能物联终端操作系统和应用软件的精准识别方法和系统，所述方法包括：步骤1：基于特征工程理论，针对智能物联终端网络及其流量，建立主动探测和被动监听方法；所述主动探测包括端口主动探测和协议探测，被动监听包括端口被动探测、数据包深度解析和流统计特征提取；步骤2：基于步骤1建立的方法，结合多分类支持向量机，对智能物联终端操作系统和应用软件进行多维度联合特征提取与匹配。本发明选取智能物联终端操作系统和应用软件的多维度特征，并提出了多维特征的轻量级提取的方法，可有效提升终端资产属性识别精度。
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公开(公告)号：CN114615280B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202210295873.4
申请日：2022-03-24
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
IPC: H04L67/104 , H04L9/32 , H04L9/40
Abstract: 本发明提出基于匿名凭证的电力区块链隐私保护方法及系统，通过以下技术方案实现：电力终端用户生成零知识证明发送给背书节点，背书节点随机选取随机数w，t并计算Q，将Q，w，t发送给用户，用户用监管者公钥加密自己的公钥，生成对应匿名凭证的零知识证明用于区块链上交易。本发明具有匿名可审计、安全性高、易验证等特点，使用于电力区块链中其他用户不知道交易发起方用户身份的情况下发起正确交易，产生匿名凭证的过程必须有用户和背书节点两方同时参与，生成匿名凭证的过程不会向节点泄漏用户的身份隐私。
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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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公开(公告)号：CN112966272A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110352283.6
申请日：2021-03-31
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于物联网Android恶意软件检测技术领域，具体涉及一种基于对抗式网络的物联网Android恶意软件检测方法，使用卷积神经网络从原始内存数据中获取整合信息，基于获取的进程ID和其他相关内存特征转化成灰度图的形式来训练卷积神经网络得到基础模型；使用生成式对抗网络对特征进行学习对特征灰度图进行学习和生成在不改变原有恶意软件特征的情况下生成基础模型无法正确分类的数据，利用生成的扩展数据再次对卷积神经网络模型进行训练得到最终分类器用于检测Android恶意软件，提升分类器的鲁棒性提升了对位置恶意软件特征的检测能力，使得恶意软件检测任务更加准确，更加有效完成Android恶意软件的检测任务。
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