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公开(公告)号：CN115130110B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202210797374.5
申请日：2022-07-08
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 东南大学
IPC: G06F21/57 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种基于并行集成学习的漏洞挖掘方法，涉及计算机网络安全技术领域，用于解决现有高漏报率和误报率较高的问题，该方法包括以下步骤：接收混合均匀的漏洞代码训练集；对所述训练集进行随机采样；对每个随机采样的样本进行分词，并对分词后的句子进行向量化，得到特征向量；将所述特征向量输入至增量式并行集成学习的多个基模型中进行训练；对各个基模型输出的分类结果进行投票，得到漏洞分类结果。本发明还公开了一种基于并行集成学习的漏洞挖掘装置、电子设备和计算机存储介质。本发明通过对提取的特征向量进行并行集成学习分类，进而获取准确的漏洞分类结果，避免了样本分布不均和重复挖掘的问题，且准确率高。
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公开(公告)号：CN117194219A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310953300.0
申请日：2023-07-31
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种模糊测试用例生成与选择方法，涉及模糊测试技术领域，用于解决生成的测试用例单一的问题，该方法包括以下步骤：接收测试用例集，并获取测试用例集的测试用例分支信息；将分支信息转换为分支向量；对所述测试用例集进行预处理，将所述测试用例集转换为测试用例向量；将分支向量及测试用例向量输入预设网络模型进行训练，利用训练好的模型根据分支信息生成对应的测试用例；通过蚁群算法对生成的测试用例进行筛选；将筛选保留的测试用例输入模糊测试工具进行模糊测试。本发明还公开了一种模糊测试用例生成与选择装置、电子设备和计算机存储介质。本发明通过对测试用例分支信息进行分析学习，进而获取丰富多样的测试用例。
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公开(公告)号：CN117118700A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311073507.5
申请日：2023-08-24
Applicant: 东南大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于多智能体强化学习的电力物联终端协议漏洞挖掘方法，包括：目标协议全状态数据池构建步骤：强化学习模糊测试多智能体阵列构建步骤；策略网络设计步骤；价值网络设计步骤；中心化训练步骤；去中心化模糊测试步骤。本方法与现有方法相比可以有效提高模糊测试漏洞挖掘过程的智能化程度、协议测试的全面性与触发异常和崩溃的效率；能够有效解决传统协议漏洞挖掘方法在环境波动情况下静态测试用例失效的问题；本方法同时具有良好的可扩展性，能够针对不同的待测协议灵活定制框架，通用性较强。
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公开(公告)号：CN115493655A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211306225.0
申请日：2022-10-24
Applicant: 东南大学 , 南京江北新区中心区发展有限公司
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种混凝土结构温度‑湿度‑变形远程耦合连续监测方法，包括如下步骤：在混凝土钢筋笼扎完后，模板合上前，将应变传感器绑扎在钢筋正下方，温湿度传感器绑扎在与钢筋平行位置；采用四通道连接线将传感器外接到采集器中，并保持采集器通电；通过软件远程接收温湿度传感器和应变传感器的数据并绘制折线图，研判混凝土内部温度、湿度和应变趋势，当监测到温度梯度大于12.5℃/m时，进行洒水降温；当监测到温度下降速度大于2℃/天，覆盖土工布、棉被和草席；监测到应变值变化速率大于100微应变/天，去现场查看是否出现裂缝或承受外部荷载。本发明能够弥补单一监测手段导致的监测维度少，数据总量少的缺点。
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公开(公告)号：CN115455423A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211005472.7
申请日：2022-08-22
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种模糊测试用例生成方法，涉及深度生成网络技术领域，用于解决现有不能控制输入向量特征，无法生成特定测试用例的问题，该方法包括以下步骤：根据原始测试用例，得到训练数据集；构建差分自编码器的生成对抗网络模型；将所述训练数据集输入所述生成对抗网络模型进行训练，得到训练好的生成对抗网络模型；将所述训练数据集输入训练好的所述生成对抗网络模型生成测试用例。本发明通过构建差分自编码器生成对抗网络模型，进而使生成对抗网络更易收敛、所生成的测试用例更多样化，能够提高模糊测试的代码覆盖率和异常发现数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115238276A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210821072.7
申请日：2022-07-13
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种溢出型漏洞检测方法，涉及软件脆弱性检测技术领域，用于解决现有检测效果较差的问题，该方法包括以下步骤：生成基于图节点表示结构的CFG图表；将已赋权重的漏洞关键词与CFG图表中包含源代码关键词的节点相匹配，并对节点进行加权处理；计算每个加权处理后包含漏洞关键词节点的K跳范围权重和；筛选出权重和最大的N个深度为K的子图；比较子图与各类型溢出型漏洞源代码形成的图表示结构的相似度，子图中节点存在的漏洞类型为：相似度大于阈值threshold的图表示结构所对应的漏洞类型。本发明还公开了一种溢出型漏洞检测装置、电子设备和计算机存储介质。本发明通过对图结构进行比较，进而准确判断代码中的漏洞。
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公开(公告)号：CN113127931B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110676618.X
申请日：2021-06-18
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 东南大学 , 国网浙江省电力有限公司
Inventor： 周鹏 , 叶卫 , 王文 , 王政 , 江樱 , 戚伟强 , 郭亚琼 , 王以良 , 陈逍潇 , 张烨华 , 刘若琳 , 陆鑫 , 宋宇波 , 周升 , 邱一川 , 陈超 , 孙嘉赛 , 董科 , 钱经纬 , 徐子超
Abstract: 本发明公开了一种基于瑞丽散度进行噪声添加的联邦学习差分隐私保护方法，设有中央服务器和若干个客户端，对若干个客户端的本地模型进行N轮训练并进行添加噪声后上传至中央服务器，对中央服务器的全局模型进行迭代训练。本发明不仅可以有效防止攻击者从客户端提交的训练模型参数中逆向腿短得到客户端参与者信息，同时还可以解决因为添加噪声导致的数据可用性下降的问题。通过私有化梯度之间的瑞丽距离计算噪声分布下的隐私预算，寻求隐私预算和识别准确率最佳的噪声分布进行添加，以实现隐私与性能的最佳平衡点。
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公开(公告)号：CN119166992A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411165510.4
申请日：2024-08-23
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司桐庐县供电公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 东南大学
Inventor： 孙智卿 , 宣羿 , 雷舒娅 , 倪夏冰 , 梁潇 , 杨沈生 , 王轶申 , 张文思 , 王蓓蓓 , 王光增 , 冯雪 , 王文 , 樊立波 , 罗少杰 , 韩荣杰 , 马闯 , 王波 , 叶轩 , 王腾飞 , 李琤 , 谢文博 , 姚海燕 , 王玥 , 何雨微 , 盛方 , 杨谊
Abstract: 本申请涉及电力负荷数据增强技术领域，公开了一种电力负荷数据增强方法、装置和计算机设备，其中，采用完成训练的条件生成对抗网络中的目标生成器构建负荷数据增强模型，将噪声数据和用于表示指定响应时段的标签数据输入至负荷数据增强模型中进行数据增强，得到指定响应时段内的增强负荷数据，采用条件生成对抗网络中的目标生成器构建负荷数据增强模型，解决相关技术中生成结果难以控制、模式崩溃的技术问题，提升负荷数据增强模型的应用范围和可解释性。利用增强负荷数据与所述实际负荷数据间的皮尔森相关系数对指定响应时段内的增强负荷数据进行评估，提升增强的负荷数据的质量。
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公开(公告)号：CN117150495A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310585322.6
申请日：2023-05-22
Applicant: 东南大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06F21/57 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于SAT的函数级源代码漏洞检测方法，包括：源代码预处理；PDG图生成；包含中心性信息的PDG向量图构建；使用GNN结构提取节点k跳范围结构信息；基于Transformer的源代码漏洞检测模型构建与训练；进行漏洞检测。本发明在代码的图结构表示中加入了节点的中心性信息，在神经网络中使用k_subtree提取代码的结构信息，使用RWPE保留代码行的顺序信息，使用结构感知Transformer预测源代码中是否包含漏洞，能够在函数级漏洞检测中获得相比传统漏洞检测方法和现有的基于神经网络的漏洞检测方法更好的误报率和漏报率。
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公开(公告)号：CN115455423B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202211005472.7
申请日：2022-08-22
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 东南大学
IPC: G06F21/57 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种模糊测试用例生成方法，涉及深度生成网络技术领域，用于解决现有不能控制输入向量特征，无法生成特定测试用例的问题，该方法包括以下步骤：根据原始测试用例，得到训练数据集；构建差分自编码器的生成对抗网络模型；将所述训练数据集输入所述生成对抗网络模型进行训练，得到训练好的生成对抗网络模型；将所述训练数据集输入训练好的所述生成对抗网络模型生成测试用例。本发明通过构建差分自编码器生成对抗网络模型，进而使生成对抗网络更易收敛、所生成的测试用例更多样化，能够提高模糊测试的代码覆盖率和异常发现数。
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