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公开(公告)号：CN116614228A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310675260.8
申请日：2023-06-08
Applicant: 嵩山实验室 , 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: 本发明提一种应用于电力行业的物联网终端接入注册方法，属于物联网技术领域，具体包括：基于物联网终端所监测的数据的设定的通信频率、数据类型确定延时要求评估值，并基于延时要求评估值确定所述物联网终端不属于通信要求可靠终端时，基于所述物联网终端的延时要求评估值、物联网终端所监测的电气设备确定所述物联网终端部属于核心设备时，基于物联网终端的设备标识以及网络地址生成唯一标识，并基于所述唯一标识对所述物联网终端进行接入注册，并基于第二频率与所述物联网终端通过所述唯一标识进行验证，从而在保证验证可靠性的基础上，进而保证了通信的效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN116488910A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310462650.7
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大数据平台的网络安全分析方法及系统，应用于电力系统，包括：接收接入设备发送的身份认证请求，所述身份认证请求包括第一身份认证信息；对第一身份认证信息进行验证，若验证成功，则允许所述接入设备接入，若验证失败，则拒绝所述接入设备接入；第一预设时间后，向所述接入设备发送再次身份认证的通知，接收所述接入设备反馈的第二身份认证信息；对第二身份认证信息进行验证，若验证失败，则断开所述接入设备的连接。对电力系统中的设备进行全流程安全检查，提高了电力系统的安全性。
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公开(公告)号：CN116405241A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310112275.3
申请日：2023-02-14
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/0631 , H04L41/22
Abstract: 本发明公开了一种网络安全设备告警的时序关联分析方法及系统，有效的解决了现有的安全设备在告警关联分析方面存在困难的问题。本发明所述时序关联分析方法借助时序关联分析系统定位出攻击行为的攻击位置，利用告警关联模块结合被攻击设备的设备信息、攻击行为产生的时间、攻击类型和结果状态码，得出攻击行为的攻击路径，从而提升攻击监控及分析的效率，并利用告警展示模块将告警结果在安全设备上进行图形化展示，使得使用安全设备的人员能够及时有效的了解到告警结果，使得安全设备能对告警结果之间的关联进行有效的了解，并使得告警平台对告进行攻击行为的封禁操作，进一步提高安全性。
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公开(公告)号：CN116232720A
公开(公告)日：2023-06-06
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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公开(公告)号：CN119939543A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510035665.4
申请日：2025-01-09
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司
IPC: G06F21/16 , G06F21/64 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06F123/02
Abstract: 本申请公开了一种物联终端数据溯源与防伪方法，其通过采用哈希算法对物联网终端产生的原始数据进行编码，生成唯一的哈希值作为数据标识，服务器在接收到原始数据后，使用相同的哈希算法对原始数据进行哈希值计算，从而基于哈希值的比对结果来验证数据的完整性和真实性。防篡改验证完成后，进一步结合基于深度学习的时序分析技术对物联网终端原始数据进行时序特征提取，捕捉物联网终端数据中的时序关联性，以此来识别异常的数据模式，评估物联网终端的运行状态，并通过区块链网络对数据验证结果进行存证。这样，可以实现对物联网终端数据的全面安全验证，并通过数据模式分析，识别出物联网终端的异常运行情况，有助于预防潜在的安全威胁。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119402281A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411635465.4
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: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种电网云平台安全和效能兼容的流量牵引模型及其应用，在电网云平台建设中多方云并存组合运行的复杂环境下结合安全性和平台效率进行算力流的牵引模型构建，结合多条流量牵引路径将流量牵引至传统虚拟安全资源、华为云虚拟安全资源、阿里云虚拟安全资源或其他云端虚拟安全资源上，实现对各项云端虚拟安全资源的有效利用和安全防护。本发明不仅构建了基础的引流模型，尤其还进一步面向实际应用构建了层次化的引流矩阵优化算法，能够面向不同目标的进行多重优化。
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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：CN117992953A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410277675.4
申请日：2024-03-12
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: G06F21/55 , H04L9/40 , G06F18/2433 , G06F18/27 , G06N3/0455 , G06F123/02
Abstract: 本申请公开了一种基于操作行为跟踪的异常用户行为识别方法，其通过实时获取被跟踪用户对象的用户行为数据，其中，所述用户行为数据包括用户I D、操作时间、操作类型和操作对象，并利用基于深度学习的数据处理和分析算法来对所述被跟踪用户对象的用户行为数据进行语义分析，以此根据所述被跟踪用户对象的用户行为数据中的各个时间点用户行为数据的语义关联关系和相互影响来自动地生成用户行为是否存在异常的检测结果。这样，系统能够实时监控用户行为数据，并在发现异常行为时立即做出反应，以此提高用户行为异常检测的精度和准确性，从而有效保障系统的安全性和稳定性，保护用户免受潜在的风险。
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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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