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公开(公告)号：CN117150508B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202311142566.3
申请日：2023-09-06
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 , 国网江西省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明提供一种基于云平台的物联网终端风险评估方法，属于物联网技术领域，具体包括：基于云平台实时获取与服务器进行通信的物联网终端并将其作为通信物联网终端，将所需监测的物联网终端作为监测物联网终端，基于当前的网络流量数据、通信物联网终端的数量与监测物联网终端的数量的比值、通信物联网终端的数量确定运行状态评估值，并基于运行状态评估值确定监测时间设定值，并当监测时间大于或者等于监测时间设定值时，至少基于运行状态评估值、通信流量数据异常的物联网终端的数量、通信流量数据异常的物联网终端的种类确定风险评估值，并基于风险评估值确定是否存在运行风险以及发出预警信号，进而保证了物联网终端运行的可靠性。
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公开(公告)号：CN117829141B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410251791.9
申请日：2024-03-06
Applicant: 广州大学 , 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 软极网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F40/279 , G06N5/022 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了基于攻击模式的动态实体对齐方法，涉及网络安全防护技术领域，通过深度学习模型进行实体抽取和关系抽取，采用深度学习的Transformer标记文本中的命名实体，通过嵌入表示法将实体和关系映射到向量空间，CNN和RNN用于捕捉上下文信息，注意力机制提高信息关注度，多任务学习联合处理实体抽取和关系抽取后构建知识图谱，将提取出攻击模式抽象语义描述作为实体特征嵌入，将映射的标准化格式要点作为辅助实体属性标签，联合知识图谱中子图内多种关系信息，同时使用时间参数集合增加实体的时序特征，生成准确、唯一且具有动态特点的攻击实体“画像”。本发明解决了现有对齐手段的准确性不够高的问题，同时实现了实体对齐随时间变化而自发调整。
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公开(公告)号：CN116846659A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310906414.X
申请日：2023-07-24
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 , 国网江西省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种基于流量监测的网络攻击追踪溯源方法与系统，属于网络安全技术领域，具体包括：基于网络区域的网络设备的种类和数量、历史网络流量确定网络区域的基础评估值，基于网络区域的历史中的网络入侵的次数和类型、网络入侵成功的次数和类型确定所述网络区域的入侵评估值，并基于网络区域的入侵评估值以及基础评估值确定网络区域的类型，根据网络区域的类型的不同，确定网络区域的监测频率，并当网络区域的网络用户的实时网络流量存在异常时，基于网络用户的历史访问行为，并实时网络流量和访问行为，确定其为风险用户时，基于IP地址或者访问设备指纹实现对网络用户的溯源，从而保证了追踪溯源的效率。
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公开(公告)号：CN119324568A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411350369.5
申请日：2024-09-26
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了基于企业中台的配网拓扑数据智能监控系统及其实现方法，包括：数据采集模块，用于采集配网中的拓扑数据；数据传输模块，与所述数据采集模块连接，将采集到的拓扑数据传输至企业中台；企业中台，接收并存储所述拓扑数据，对所述拓扑数据进行分析处理。本发明采用智能传感器，具有自校准、自诊断和自适应环境变化功能，确保数据准确可靠，且能无线协作校验，数据传输高效稳定安全，融合先进技术，企业中台的数据分析单元凭借深度学习算法和智能优化算法，精准识别模式并提升效率，还能结合外部数据预测，智能监控模块可实时显示、智能决策，支持多用户和个性化定制，该系统极大提高了配网监控智能化水平，保障配网稳定运行。
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公开(公告)号：CN118656384A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411132785.8
申请日：2024-08-19
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 广州大学
Inventor： 田志宏 , 任怡彤 , 周盈海 , 徐天福 , 何群 , 邱日轩 , 仇晶 , 李默涵 , 孙彦斌 , 鲁辉 , 刘园 , 王瑞 , 徐光侠 , 姜誉 , 谭庆丰 , 张乐君 , 苏申 , 付矞飞 , 黄刚
IPC: G06F16/242 , G06F16/332 , G06F18/213 , G06F16/2457
Abstract: 本发明提供的一种大语言模型的调整优化方法包括：基于第一大语言模型根据问题输入所输出的答案收集用户反馈数据；对用户反馈数据进行数据的清洗和预处理并进行反馈特征提取，采用强化学习的方法优化第一大语言模型的答案生成策略得到第二大语言模型；应用第二大语言模型根据问题输入进行类型识别并转化为结构化查询语句，根据结构化查询语句进行查询扩展，根据扩展出的查询语句生成答案，生成的答案中包含解释性文本。应用该方法能够将用户反馈数据融入模型的训练过程中进行答案生成策略的优化；能够提供模型的输出依据和逻辑提升用户对模型输出的信任度以及促进模型决策过程的透明度，实现提升大型语言模型的用户个性化需求适应性和输出可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118484310B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410890538.8
申请日：2024-07-04
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种蜜罐诱捕资源部署方法及系统，首先，基于电力系统中蜜罐资源的消耗情况构建LSSVM蜜罐资源负载预测模型。然后使用基于聚类和自适应变异算子的光谱优化算法优化模型中的参数，将生成的参数带入预测模型计算并求解目标适应度函数值，根据适应度值最优的个体确定预测模型的参数。最后利用优化的LSSVM蜜罐资源负载预测模型预测到的待部署节点和蜜罐负载的实时状态和未来状态趋势，评估节点和蜜罐之间的兼容性，完成电力系统蜜罐诱捕资源调度部署。本发明最大限度的避免节点和蜜罐资源超限和竞争风险，实现合理的蜜罐资源调度决策，保证电力系统的网络安全。
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公开(公告)号：CN118573487A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411052561.6
申请日：2024-08-02
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 广州大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种孤立森林融合零正异常检测的网络异常检测方法及系统，其方法包括步骤：一、数据收集与预处理；二、特征提取与分析；三、模型集成与训练；四、威胁等级评估与自适应策略制定；五、实时监控与动态响应；六、模型更新与持续学习；七、性能评估与优化；其系统包括数据收集与预处理模块，特征提取与分析模块，模型集成与训练模块，威胁等级评估与自适应策略制定模块，实时监控与动态响应模块，模型更新与持续学习模块，以及性能评估与优化模块。本发明提升了对网络异常行为检测的全面性、准确性和效率，减少了系统资源消耗，实现了实时异常检测，确保对新出现的威胁能够迅速发现并采取有效措施。
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公开(公告)号：CN118300859A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410453336.7
申请日：2024-04-16
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明提供一种具备威胁共享能力的电力网络系统，包括有配套监测装置和威胁监测模块等，所述配套监测装置部署在电力网络的各个节点，用于对物理和网络两个方面进行同步实时监测；所述威胁监测模块配置为集成威胁检测技术，用于识别潜在的网络威胁和异常行为，并对威胁行为进行记录同时共享至所有电力网络系统。本发明通过威胁监测模块对网络威胁和异常行为进行实时监测，并在监测到新的威胁行为或者升级性威胁行为后进行记录，同时对该次威胁行为进行对策模拟和对策生成，在逆向推断成功后将该对策设为默认应对方案，并依靠共享平台对所有电力网络系统进行对策共享，提高电力网络系统应对威胁的时效性和便捷性。
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公开(公告)号：CN117544421B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410022133.2
申请日：2024-01-08
Applicant: 广州大学 , 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 软极网络技术(北京)有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供了一种网络威胁检测方法，包括：构建系统溯源图，系统溯源图包括m个节点；通过图卷积神经网络学习系统溯源图的特征表示，得到节点的表示构成系统活动子图；根据预设的时间窗口划分n张系统活动子图得到目标活动子图；通过局部‑全局互信息最大化学习目标活动子图中的样本表示，优化样本表示得到目标活动子图的合理表示；学习目标活动子图的图向量重建模型得到重建的图向量表示；根据目标活动子图的合理表示和重建的图向量表示计算重建误差；根据重建误差检测异常活动子图，以实现威胁检测。应用该方法进行网络威胁检测能够高效检测细微的攻击活动，并且保证对未知威胁的检查能力。
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公开(公告)号：CN117614742A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202410085984.1
申请日：2024-01-22
Applicant: 广州大学 , 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 软极网络技术(北京)有限公司
Inventor： 田志宏 , 刘园 , 易新凯 , 黎清源 , 周圆 , 孙彦斌 , 苏申 , 鲁辉 , 李默涵 , 徐光侠 , 仇晶 , 姜誉 , 谭庆丰 , 徐天福 , 郑志彬 , 崔宇 , 何群 , 邱日轩
IPC: H04L9/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06F18/241
Abstract: 本发明提供一种蜜点感知增强的恶意流量检测方法。该方法主要是检测攻击者的恶意攻击行为。首先，主要分析攻击者的恶意攻击行为，生成并部署模拟正常Web服务器接收攻击的蜜点；采集并处理全流量数据和攻击者触发蜜点后产生的数据；预训练阶段，自监督对比学习的编码器使用无标签的全流量数据训练；微调阶段，使用完成预训练的编码器处理白名单流量数据和蜜点数据，处理后的数据输入给MLP分类器进行训练和评估，以调整CNN编码器和MLP分类器的参数；将训练好的模型部署到全流量入口，以识别全流量数据中的恶意流量。实施本发明，可以使模型更全面地学习蜜点数据中的多种攻击行为，增强系统识别高隐蔽威胁行为的能力。
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