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公开(公告)号：CN109302401B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201811252824.2
申请日：2018-10-25
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司信息通信公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本申请实施例提供一种信息安全防护方法及装置，该方法包括：在接收到网络数据包时，获取所述网络数据包对应的网络日志；检测所述网络数据包是否包含有害数据，若所述网络数据包包括有害数据，根据预先采集的历史网络日志获取与所述网络日志匹配的漏洞检测策略，并根据所述漏洞检测策略进行漏洞检测，以获得漏洞检测结果；根据所述有害数据和所述漏洞检测结果确定所述有害数据的网络攻击信息；基于预先建立的防护特征集，并根据所述网络攻击信息对所述有害数据进行防护。本申请提供的信息安全防护方案，结合历史网络日志以进行漏洞检测，并利用预先建立的防护特征集进行有害数据的防护，其防护效率更高且防护效果更好。
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公开(公告)号：CN112417387A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011295229.4
申请日：2020-11-18
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开一种基于计算机识别的暗水印显示识别装置及其识别方法，所述显示识别装置包括扫描单元、打印单元、编辑单元、显示装置、验证单元和第二存储模块；暗水印识别方法包括以下步骤：识别启动，文档调整，扫描编辑，识别。本发明显示识别装置通过指纹识别控制扫描单元的启动并进入扫描打印模式，将文件传输至扫描单元内，通过扫描装置对文档的轮廓进行扫描，使文档的轮廓与基准模块一致；采用扫描仪对文档的内容进行扫描，同时扫描后的文档进入编辑单元，通过选择模块选择暗水印标识库中的标识，通过生成模块，将标识嵌入文档中，形成特质文档，相对传统技术生产的logo信息，较为隐蔽，不易发现和篡改。
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公开(公告)号：CN112015637A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010743761.1
申请日：2020-07-29
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司信息通信公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种应用性能管理系统及方法，该系统包括AI探针、AI管理服务器以及AI管理控制台；所述AI探针安装在被监控的应用服务器的Java虚拟机上，用于收集业务系统的性能数据；所述AI管理服务器，用于接收AI探针发送的各种性能数据，并对各种性能数据进行数据加工后保存到文件和数据库中，并且提供可视化图形展示信息；所述AI管理控制台，用于通过基于浏览器的AI管理界面实现对AI探针收集的性能数据进行实时监控，通过应用性能数据分析、故障诊断、代码级问题定位、告警提示、历史性能对比分析任务，实现对J2EE应用程序的性能管理。本发明可实现从前端用户浏览器到后端应用服务器、数据库服务器的性能管理。
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公开(公告)号：CN110728575A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910637356.9
申请日：2019-07-15
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司信息通信公司
Abstract: 一种电力交易平台WEB安全深度监控方法，包括以下步骤:在WEB应用服务器上部署Java虚拟机和Java字节码操纵框架ASM,应用程序运行在所述JVM上；使用Java字节码技术监控所述应用程序的运行,获取各项WEB请求数据；采用Java Script插码技术收集web请求数据；具体包括URL请求的源IP，目的IP，时间及次数统计；根据所述web请求数据进行web安全分析；具备安装简单、攻击识别精准、代码级故障定位、适应于虚拟化场景的优点。
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公开(公告)号：CN110058123A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910318139.3
申请日：2019-04-19
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司信息通信公司
Inventor： 查志勇 , 徐焕 , 余明阳 , 詹伟 , 梁航函 , 余铮 , 冯浩 , 刘芬 , 王逸兮 , 张科 , 罗弦 , 龙霏 , 朱小军 , 廖荣涛 , 胡率 , 邓国如 , 代荡荡 , 王敬靖
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明涉及数据管理技术领域，且公开了一种电力网络数据安全管理系统，包括安全监控管理端口、安全管理终端以及维护移动端，所述安全监控管理端口为若干个，电力线路包括若干个输电端、变电端和配电端组成。该电力网络数据安全管理系统，通过安全监控管理端口对电力基站的监控检测，保证电力基站处于一个安全的状态，并能够把监测的状态转换为数据传递至终端人员，便于工作人员了解，以及比对，当数据出现波动幅度较大时，证明相应设备端存在安全隐患，工作人员能够及时进行维护抢修，避免危险的发生，提高安全性，存储的数据，能够与之前的数据进行有效比对，能够及时了解对应电力设备的故障情况，能够及时了解电力设备的使用寿命。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114629692B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202210182330.1
申请日：2022-02-25
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司信息通信公司
Abstract: 本申请涉及一种基于SDP的电力物联网的访问认证方法及系统，系统包括发起主机、SDP控制器、SDP互联网网关、身份管理系统、证书管理系统、接受主机；其中发起主机与SDP控制器连接，SDP控制器与SDP互联网网关、证书管理系统、身份管理系统连接，接受主机与SDP控制器连接。本发明通过研究终端设备的身份识别技术和通信轻量级加密方法，实现对各类设备(智能设备和定制化设备)的快速鉴权和通信，为电力物联网的各场景提供一种终端快速安全接入的方法，实现了高级别，细粒度的访问控制。如果在网关上集成NGFW的协议识别，可以做到应用层的访问控制。如果再加上应用协议内容的解析和过滤，可以做到应用内容层面的访问控制。
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公开(公告)号：CN117688250A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410155603.2
申请日：2024-02-04
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9538 , G06F16/958 , G06F40/117 , G06F40/194 , G06F40/30 , G06Q50/06
Abstract: 本发明数据服务管理涉及领域，具体为适用于电力全场景的统一数据动态服务管理系统及方法，包括构建电力数据搜索云平台，获取用户在浏览所述若干个电力信息页面时产生的历史浏览记录，从历史浏览记录中提取出用户的浏览数据，并计算用户对电力信息页面的倾向值；基于用户对电力信息页面的倾向值，对电力信息页面进行标记，将用户在当前周期内的关键词组，与历史搜索记录中用户的关键词组进行相似度评估，得到相似关键词组，获取相似关键词组的电力信息页面倾向数据；基于当前周期内用户输入的关键词组，并结合相似关键词组的电力信息页面倾向数据，在云平台中搜索相关电力信息页面，并向用户进行推荐。
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公开(公告)号：CN117591751A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410080547.0
申请日：2024-01-19
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 华中科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536
Abstract: 本发明公开了一种基于图嵌入的上下文忠诚度融合的兴趣点推荐方法及系统，其方法包括以下步骤：基于相似用户对相似兴趣点的不同访问模式、同一用户对相似兴趣点的不同访问模式及相似用户对同一兴趣点的不同访问模式，构建不同影响因子对应的忠诚度模型；基于图嵌入方法分别将不同影响因子的忠诚度模型嵌入至原始图中，得到对应的各忠诚度图；基于高斯核模型及个性化页面排序方法计算得到各忠诚度图对应在不同影响因子下的兴趣点推荐模型；基于多项式融合方法融合各兴趣点推荐模型得到目标兴趣点推荐模型，根据目标兴趣点推荐模型对待推荐用户进行兴趣点推荐；因此综合考虑显式交互和隐式关联学习用户移动特征，提高个性化兴趣点推荐的精确度。
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公开(公告)号：CN114978617B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202210487318.1
申请日：2022-05-06
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/142 , H04L41/16
Abstract: 本申请涉及一种基于马尔柯夫过程学习模型的网络攻击威胁统计判断方法，方法包括首先对安全设备进行检查；对有告警的安全设备的IP地址进行记录；汇集安全设备的告警信息；对汇集的告警信息使用马尔柯夫过程学习模型进行异常检测；根据检测结果得到威胁统计判断结果。利用马尔柯夫过程学习模型，使用统计模型常用异常检测，统计模型中常用的测量参数方法包括操作模型、方差、多元模型、状态矩阵、时间序列分析。本发明打破目前网络各要素的静态性、确定性和相似性的缺陷。增加攻击者网络探测和网络节点渗透的难度，有效抵御针对目标网络的恶意攻击，提升目标网络的存活率。
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公开(公告)号：CN116016110A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211619280.5
申请日：2022-12-14
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学
Inventor： 张成 , 叶宇轩 , 刘昕 , 田猛 , 廖荣涛 , 王逸兮 , 李磊 , 王晟玮 , 胡欢君 , 李想 , 张剑 , 宁昊 , 董亮 , 刘芬 , 郭岳 , 罗弦 , 张岱 , 陈家璘 , 冯浩 , 查志勇 , 龙霏 , 徐焕
IPC: H04L41/0631 , H04L41/16 , H04L41/142 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种基于分层联邦学习的电力网络流量异常检测方法，包括如下步骤：步骤S1，终端预处理本地网络流量数据文本信息；步骤S2，终端参与边缘端和云端的分层联邦学习；步骤S3，数据经分层联邦学习模型完成特征提取后，使用softmax分类器判断异常类别,得到该特征对各异常种类的概率值，以此实现电力网络流量异常检测。本发明联邦学习方法能利用不同电力终端的网络流量数据训练异常检测模型，同时保护设备间的数据隐私。分层联邦学习模型能应对海量电力终端同时接入系统时的异常流量监测，符合我国现代电力系统的多级层析体系。加入边缘节点层，使得在同一时间只完成少量节点间的模型融合，有效减少通讯开支。
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