基于Portal认证的无客户端互斥访问平台

    公开(公告)号:CN114944927B

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202210267422.X

    申请日:2022-03-17

    Abstract: 本发明公开了基于Portal认证的无客户端互斥访问平台,包括有门户客户端、网络控制器、Portal服务器、AAA服务器、RADIUS服务器、设备指纹存储器;网络控制器用于获取访问用户的身份信息,开放用户网络访问权限;门户客户端用于输入访问用户的身份验证信息;Portal服务器,接收来自门户客户端的访问用户的身份验证请求,提供免费的门户服务和基于Web的身份验证接口,AAA服务器与网络控制器进行交互,完成用户认证、计费和授权;RADIUS服务器对访问用户终端设备的身份验证信息进行身份验证;设备指纹存储器存储有用于手持终端设备身份认证的设备指纹信息。该方案基于多种计费方式和访问权限,对联网的手持终端进行监控,定制更加智能化和私人化的网络服务。

    基于高集聚场景下的内网安全通信方法

    公开(公告)号:CN114944930A

    公开(公告)日:2022-08-26

    申请号:CN202210306052.6

    申请日:2022-03-25

    Abstract: 本发明提供了基于高集聚场景下的内网安全通信方法,所述内网安全通信方法具体为先通过管理平台进行病毒确诊阻断配置,并在终端上线时,通过病毒确诊检测设备对上线终端的终端流量进行病毒检测,并在检测到病毒存在时,先将检测出的病毒进行分类,再根据分解结果向管理平台发送对应病毒确诊类型的安全日志,管理平台根据安全日志对上线终端内存在的病毒进行等级判断,并判断上线终端的日志病毒级别是否属于病毒确诊阻断配置内容,在判断结果为上线终端的日志病毒级别属于病毒确诊阻断配置内容时,对上线终端进行阻断。本发明在管理平台上进行相关配置,能够简化配置操作,面对高集聚场景下的配置需求,也能够快速且高效地完成配置工作。

    基于机器学习的电网网络安全事件分析方法

    公开(公告)号:CN113487010A

    公开(公告)日:2021-10-08

    申请号:CN202110556026.4

    申请日:2021-05-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的电网网络安全事件分析方法,包括:S01:输入数据集,所述数据集包括历史网络安全事件和对应处置方法;S02:将数据集划分为训练集和验证集,并将历史网络安全事件名称转化为词向量形式,建立特征集合;S03:将训练集中的特征集合和处置方法分批导入至参数不同的神经网络中进行训练得到若干种训练后的神经网络;S04:将验证集的特征集合输入至各训练后的神经网络中输出处置方法,与验证集中原处置方法进行对比,统计得到准确率;S05:根据准确率调整并筛选训练后的神经网络,从中得到最终模型;S06:将实时网络安全事件名称转化为词向量形式并建立特征集合后输入最终模型,得到处置方法。本发明能够智能判断处置方法。

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