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公开(公告)号：CN107133179A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710417699.5
申请日：2017-06-06
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的网站缺陷预测方法及其实现系统，所述方法建立HTML贝叶斯网络结构以及代码贝叶斯网络结构，并对所述HTML贝叶斯网络结构以及代码贝叶斯网络结构输入历史度量元状态值进行最大似然性估算学习，构成贝叶斯网络模型；将带测网页的度量元状态值带入贝叶斯网络模型，得到预测的缺陷情况；所述实现系统包含度量元采集模块、度量元处理模块、HTML贝叶斯网络模块以及代码贝叶斯网络模块，所述度量元采集模块对HTML及代码的各度量元进行采集，并由度量元处理模块转换成度量元状态值，输入到HTML贝叶斯网络模块以及代码贝叶斯网络模块中进行缺陷预测。
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公开(公告)号：CN108650111B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201810273451.0
申请日：2018-03-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 华中科技大学 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: H04L41/14 , H04L12/28 , H04L67/141 , H04L61/5007
Abstract: 本发明涉及一种信息安全电力半实物仿真平台搭建方法及系统,包括：在第一仿真主机上，利用仿真软件搭建广域网通信系统；在电力系统的发电站点、输电站点、变电站点、配电站点、用电站点、调度中心站点上分别部署对应的远程终端单元，且使所述远程终端单元与所述广域网通信系统建立通信连接；部署第二仿真主机，将所述第二仿真主机作为信息安全数据中心，且使所述信息安全数据中心与所述广域网通信系统及所述远程终端单元之间均建立通信连接。本发明可以对运行的数据进行全方位的收集，为研究电力工控系统信息安全防护问题提供数据支持。
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公开(公告)号：CN108196963B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201711487307.9
申请日：2017-12-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司
IPC: G06F9/54
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应释放的确定性重放方法，基于库函数重载确定线程执行同步操作的顺序，并在线程请求获得共享页面的访问权限失败时调用自适应释放模块，自适应释放模块将引起各线程阻塞的所有共享页面暂存于候选集合，并从候选集合中选出合适的释放线程和被释放共享页面移入待释放集合；所有线程遍历待释放集合判断自身是否为释放线程，若判断结果为是，则当前线程释放相应的共享页面，若判断结果为否，则当前线程替释放线程释放相应的共享页面，释放线程在后续执行过程中取消被释放共享页面的访问权限。本发明能够让最合适的线程在合适的时机释放最合适的共享页面，降低并行程序在记录阶段处理页保护异常的开销，提高记录性能。
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公开(公告)号：CN107133179B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201710417699.5
申请日：2017-06-06
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的网站缺陷预测方法及其实现系统，所述方法建立HTML贝叶斯网络结构以及代码贝叶斯网络结构，并对所述HTML贝叶斯网络结构以及代码贝叶斯网络结构输入历史度量元状态值进行最大似然性估算学习，构成贝叶斯网络模型；将待测网页的度量元状态值代入贝叶斯网络模型，得到预测的缺陷情况；所述实现系统包含度量元采集模块、度量元处理模块、HTML贝叶斯网络模块以及代码贝叶斯网络模块，所述度量元采集模块对HTML及代码的各度量元进行采集，并由度量元处理模块转换成度量元状态值，输入到HTML贝叶斯网络模块以及代码贝叶斯网络模块中进行缺陷预测。
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公开(公告)号：CN108650111A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810273451.0
申请日：2018-03-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 华中科技大学 , 国网浙江省电力有限公司
CPC classification number: H04L41/145 , H04L12/2854 , H04L61/2007 , H04L67/141
Abstract: 本发明涉及一种信息安全电力半实物仿真平台搭建方法及系统,包括：在第一仿真主机上，利用仿真软件搭建广域网通信系统；在电力系统的发电站点、输电站点、变电站点、配电站点、用电站点、调度中心站点上分别部署对应的远程终端单元，且使所述远程终端单元与所述广域网通信系统建立通信连接；部署第二仿真主机，将所述第二仿真主机作为信息安全数据中心，且使所述信息安全数据中心与所述广域网通信系统及所述远程终端单元之间均建立通信连接。本发明可以对运行的数据进行全方位的收集，为研究电力工控系统信息安全防护问题提供数据支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107025540A
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201710202181.X
申请日：2017-03-30
CPC classification number: G06Q10/10 , H04L41/145 , H04L41/50
Abstract: 本发明涉及一种基于开放组体系结构框架TOGAF的企业安全架构模型及其遵从验证方法，所述模型包括：安全能力视图建立单元，其从安全架构的策略视角为企业信息安全工作提供全局性指导和框架；安全概念视图建立单元，其从安全架构的管理视角为企业信息安全工作提供安全的管理指导；安全逻辑视图建立单元，其从安全架构的设计视角为企业信息化安全管理工作提供设计指导；以及安全物理视图建立单元，其从安全架构的实施视角为企业信息化安全管理工作提供实施指导。所述企业安全架构模型是TOGAF中与业务架构模型、数据架构模型、应用架构模型和技术架构模型相并列的一种新的架构模型。
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公开(公告)号：CN106991047B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201710187847.9
申请日：2017-03-27
Abstract: 本发明公开了一种用于对面向对象软件缺陷进行预测的方法，所述方法包括：对训练数据集进行处理，获取有效特征属性，并根据所述有效特征属性建立新的训练数据集；根据所述新的训练数据集对支持向量机SVM进行训练，并通过粒子群优化算法PSO进行参数优化，其中所述参数包括：惩罚因子和高斯核带宽；以及根据优化后的参数利用SVM模型对预测数据进行缺陷预测，并获取预测结果。本发明的有益效果在于：对训练数据集进行处理，获取有效特征属性，并根据所述有效特征属性建立新的训练数据集，有效的避免了“维度灾难”，降低了处理代价，提高了数据处理速度；利用粒子群优化算法PSO进行参数优化，选取最佳的参数，提高了缺陷预测的准确性。
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公开(公告)号：CN108196963A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201711487307.9
申请日：2017-12-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司
IPC: G06F9/54
CPC classification number: G06F9/544
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应释放的确定性重放方法，基于库函数重载确定线程执行同步操作的顺序，并在线程请求获得共享页面的访问权限失败时调用自适应释放模块，自适应释放模块将引起各线程阻塞的所有共享页面暂存于候选集合，并从候选集合中选出合适的释放线程和被释放共享页面移入待释放集合；所有线程遍历待释放集合判断自身是否为释放线程，若判断结果为是，则当前线程释放相应的共享页面，若判断结果为否，则当前线程替释放线程释放相应的共享页面，释放线程在后续执行过程中取消被释放共享页面的访问权限。本发明能够让最合适的线程在合适的时机释放最合适的共享页面，降低并行程序在记录阶段处理页保护异常的开销，提高记录性能。
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公开(公告)号：CN106484618B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201610884778.2
申请日：2016-10-10
Abstract: 本发明通过静态分析具有全局逻辑序的原日志文件，从中识别出所有具有依赖关系的访存日志项，并将原日志文件分散为多个线程独立的日志文件。当并行程序重放执行时，各线程仅串行执行这些具有依赖关系的日志项，进而提高并行程序在重放执行阶段的性能。所述方法为：首先静态扫描原日志文件，并基于拓扑图识别所有访存依赖对；然后根据所述识别出的访存依赖对的类型，在拓扑图中的合适位置添加条件变量集合；将原日志文件分散为线程独立日志文件，当并行程序重放执行时，每个线程各自读取自己的日志文件来指导重放。
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公开(公告)号：CN106991047A
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201710187847.9
申请日：2017-03-27
Abstract: 本发明公开了一种用于对面向对象软件缺陷进行预测的方法，所述方法包括：对训练数据集进行处理，获取有效特征属性，并根据所述有效特征属性建立新的训练数据集；根据所述新的训练数据集对支持向量机SVM进行训练，并通过粒子群优化算法PSO进行参数优化，其中所述参数包括：惩罚因子和高斯核带宽；以及根据优化后的参数利用SVM模型对预测数据进行缺陷预测，并获取预测结果。本发明的有益效果在于：对训练数据集进行处理，获取有效特征属性，并根据所述有效特征属性建立新的训练数据集，有效的避免了“维度灾难”，降低了处理代价，提高了数据处理速度；利用粒子群优化算法PSO进行参数优化，选取最佳的参数，提高了缺陷预测的准确性。
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