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公开(公告)号：CN119397516A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411431265.7
申请日：2024-10-14
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: G06F21/44 , G06F21/32 , G06V40/16 , G06F16/535
Abstract: 本申请公开了一种分布式物联终端设备身份认证及授权系统，其通过采用深度学习技术对待验证用户的人脸图像和数据库中存储的授权用户人脸图像的集合分别进行人脸特征提取，并以待验证用户的人脸特征作为查询特征，与授权用户人脸特征的集合进行跨域查询和匹配度评估，以生成人脸匹配度最大得分值，进而基于该得分值与预设阈值的比较，进行用户身份的认证和访问权限的指定。通过这种方式，可以显著提高身份认证的效率和准确性，同时降低系统计算负担。
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公开(公告)号：CN118550793A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410640766.X
申请日：2024-05-22
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: G06F11/30 , G06F18/241
Abstract: 本发明提供一种自动化数据核查分析方法与系统，属于数据处理技术领域，具体包括：基于信息系统的不同的业务功能模块的更新数据进行不同的业务功能模块的更新时间的确定，并结合业务功能模块在更新前后与其它的业务功能模块的数据交互变动情况进行不同的业务功能模块的模块更新评估量，基于模块更新评估量确定业务功能模块属于更新功能模块时，获取不同的关联业务数据存在逻辑关联关系的业务功能模块，并结合更新功能模块的业务数据变动量以及模块更新评估量进行更新功能模块的关联业务数据的数据核验周期的确定，从而进一步保证了业务数据的数据核验的处理效率。
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公开(公告)号：CN116521485B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202310514626.3
申请日：2023-05-09
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: G06F11/30
Abstract: 本发明提供一种API接口异常监测方法及装置，属于API接口技术领域，具体包括：基于API接口的账户的状态数据确定账户的状态量，并基于账户的状态量确定存在疑似异常的账户数量，并当账户数量大于第一数量阈值时，至少基于API接口的接入的账户数量、账户数量在第一时间阈值内的变动量、存在疑似异常的账户数量、调用次数、流入流量、流出流量进行API接口的状态变量的实时评估，并基于状态变量确定所述API接口是否处于异常运行状态，从而进一步提升了API接口的异常监测的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN118337489A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410562508.4
申请日：2024-05-08
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
Abstract: 本发明公开了一种基于Docker的高交互蜜罐系统的攻击诱捕方法和系统，基于Docker的高交互蜜罐系统的攻击诱捕方法包括混合网络攻击检测、蜜罐创建、动态IP地址生成、捕获攻击信息、蜜罐定期清理和日志部六个部分。本发明通过基于Docker创建高交互蜜罐系统进行攻击诱捕，解决了传统蜜罐部署不灵活、诱捕成果概率低、获取攻击者信息数量不理想等问题，提高了蜜罐系统的效率和可靠性，同时增强了对攻击者的欺骗效果，蜜罐系统更加灵活、易部署和可伸缩，提高了攻击者与蜜罐的交互程度，增加了诱捕成果的概率，实现了在网络级和主机级的高效攻击者信息捕获，增强了蜜罐的隐身性，使攻击者难以检测到蜜罐。
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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：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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公开(公告)号：CN117955703A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410011824.2
申请日：2024-01-04
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 , 华北电力大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 一种分布式网络攻击感知与主动隔离方法，其通过实时监测采集分布式网络中各个网络节点的网络流量值，并在后端引入数据处理和分析算法来对所述各个网络节点的网络流量值进行分析，从而有效地提取各个网络节点的网络流量值的时序特征和关联关系，并利用伪类中心和语义差异度的概念，来识别潜在的攻击行为，以判断各个网络节点的网络流量是否存在异常，并对异常节点进行主动隔离，从而提高分布式网络的安全性能。这样，能够通过检测分布式网络的各个网络节点的网络流量的异常行为来自动进行分布式网络攻击的感知，并及时采取相应的措施进行主动隔离和防御，从而提高分布式网络的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN117896128A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410011826.1
申请日：2024-01-04
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 , 华北电力大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 公开了一种恶意流量智能隔离方法。其首先将恶意流量数据集转化为图像后通过流量模式语义特征提取器进行特征提取以得到恶意流量模式语义特征向量的序列，接着，对所述恶意流量模式语义特征向量的序列进行关联编码以得到上下文恶意流量模式语义特征向量的序列，然后，将待检测流量数据转化为图像后通过所述流量模式语义特征提取器中进行特征提取以得到待检测流量模式语义特征向量，接着，对所述待检测流量模式语义特征向量与各个上下文恶意流量模式语义特征向量进行模式语义关联分析以得到全局对比模式表征特征，最后，基于所述全局对比模式表征特征，确定待检测流量数据为恶意流量数据的概率值。这样，可以保护网络资源和用户利益。
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