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公开(公告)号：CN116542522A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310566296.2
申请日：2023-05-19
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: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种考虑网络攻击的变电站安全风险评估方法与设备，属于电力系统信息技术领域，具体包括：基于变电站的网络攻击数据、告警信息、故障信息确定变电站的历史安全运行风险，基于变电站的当前的网络攻击的数据的实时监测结果确定变电站的当前安全运行风险，基于述历史安全运行风险与当前安全运行风险确定变电站的评估安全风险，并基于变电站的节点类型对评估安全风险进行修正，得到变电站的运行安全风险，并基于变电站的运行安全风险确定是否需要输出网络风险预警信号，进而保证了变电站运行的安全性。
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公开(公告)号：CN116521485A
公开(公告)日：2023-08-01
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：CN116488343A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310462642.2
申请日：2023-04-26
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物联网的电力设备安全智能监测系统及方法，对于不同的电力设备，共用同一种局放传感器件，并各自额外另配置不同的局放传感器件，以局放传感器件为纽带将电力设备划分为不同的设备集，分别与与之对应的边缘计算设备交互。由此，可在及时、准确掌握现场状况的情况下，控制成本，减小数据传输负担，提高系统整体运行的可靠性。此外，通过控制双目影像设备在不同情况下对不同对象的检测，一方面实现了对传感器件本身状态的评估，另一方面也丰富了用于训练神经网络的输入数据，使得对局放现象的判断更为精准且更有预见性。
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公开(公告)号：CN120046133A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510056777.8
申请日：2025-01-14
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司
IPC: G06F21/32 , G06V40/16 , G06N3/0464 , G06N3/047
Abstract: 本申请涉及身份持续验证技术领域，其具体地公开了一种基于多模态技术的物联网身份持续验证方法，其在用户与物联网设备交互过程中，持续地收集用户的面部图像数据和键盘输入模式数据，并采用深度学习技术对用户的面部图像数据和键盘输入模式数据进行处理，以提取出用户的面部语义特征和键盘使用行为模式特征，进而，通过对用户的面部特征和键盘使用行为模式特征进行跨模态关联学习交互融合，来捕捉两者之间的潜在关联，实现对用户身份的持续验证。通过这种方式，可以持续地监测用户的行为，并在用户身份存在异常时及时发出警报，从而有效地提高物联网设备的安全性，同时避免了传统持续验证方法可能带来的用户体验下降问题。
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公开(公告)号：CN119892440A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510016241.3
申请日：2025-01-06
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司
Abstract: 本申请涉及访问验证技术领域，其具体地公开了一种基于虚拟身份的物联终端准入方法，其在认证服务器接收到物联终端发送的包含标识信息的数据包后，首先检查所述物联终端是否在白名单中，若在白名单中，则直接允许其访问；若不在白名单中，则进一步提取所述物联终端的多维度属性信息，并引入基于深度学习的数据处理技术对物联终端的多维度属性信息进行语义解析和全局上下文关联分析，以挖掘出物联终端潜在的行为模式和安全风险信息，从而实现对物联终端的精准识别和访问控制。这样，可以实时监测和评估物联终端的安全状态，并据此动态调整其访问权限，从而有效应对物联网环境下的安全威胁。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119420752A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411539945.0
申请日：2024-10-31
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 , 北京安胜华信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于云计算的电网融合应用终端接入装置及实现方法，具体涉及电网融合通信技术领域，包括电网终端数据通信交互模块、电网终端通信监测模块、电网终端数据接入效率监控模块、电网终端数据接入风险分析模块、电网终端数据融合风险评估模块、电网终端接入通信性能优化模块，本发明通过绑定的API网关插件设定的数据采集周期采集电网融合应用终端的通信监测数据，计算电网终端数据接入处理效率指数，分析电网融合应用终端接入安全风险系数，通过计算电网终端数据通信性能指数，将异常的电网融合应用终端的通信切换至此，实现了电网融合应用终端的数据通信任务调度策略，提高了电网融合应用终端的运行效率和资源利用率。
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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：CN119337353A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411446387.3
申请日：2024-10-16
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: 本申请公开了一种多层次网络身份验证与访问控制系统，其通过在传统的密码验证后，进一步引入生物特征识别技术，利用基于深度学习的图像处理技术对用户输入的指纹图像进行多尺度特征提取，捕捉到指纹的浅层细节特征和全局结构特征，并通过特征选择增强和多层次特征联合感知处理，获取指纹图像的全面特征表征，以此来生成去雾指纹图像，进而基于去雾指纹图像与授权指纹图像之间的逐像素指纹差异信息，生成最终的验证结果，确保只有经过验证的用户才能访问与其角色相符的系统或数据。通过这种方式，能够有效应对指纹图像质量不佳的问题，从而提高身份验证的准确性和安全性，优化系统的整体性能和用户体验。
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公开(公告)号：CN119293694A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411635459.9
申请日：2024-11-15
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 , 北京安胜华信科技有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06Q50/06 , G06F18/23 , G06Q30/018
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，本发明公开了基于社群分析的电力网络安全异常行为预警方法和系统，包括：获取电力用户历史行为数据，建立个人行为模型；对所有电力用户的个人行为模型进行聚类分析，划分社群并确定集体模型；采集电力用户实时行为数据，建立当前行为模型；根据当前模型和集体模型判断电力用户是否存在行为异常；若存在异常，则获取个人行为模型，分析异常等级并发出提醒。本方法通过建立个人行为模型和集体行为模型，结合实时行为分析，能够快速、准确地识别潜在的异常行为。避免了单一电力用户行为分析的局限性，提高了对内部账号攻击的检测能力，并能准确评估异常行为的严重程度，确保了系统的安全性和防护的及时性。
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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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