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公开(公告)号：CN117762418A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311605076.2
申请日：2023-11-28
Applicant: 中国科学院信息工程研究所 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明提供二进制函数的嵌入生成方法、装置、电子设备和介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：将目标二进制函数输入到预先训练的控制流语义学习模型，得到控制流语义嵌入，其中，控制流语义学习模型用于将二进制函数对应的关系控制流图转换成向量并输出；将目标二进制函数输入到预先训练的全局顺序语义学习模型，得到全局顺序语义嵌入，全局顺序语义学习模型用于将二进制函数对应的机器码转换成向量并输出；对控制流语义嵌入和全局顺序语义嵌入进行整合，将整合结果作为目标二进制函数对应的嵌入。本发明的方案能够入，使得二进制函数的嵌入能够最大程度的保留代码信息，具有较好的泛化性能，提高了二进制函数嵌入质量。
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公开(公告)号：CN118734215A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410790371.8
申请日：2024-06-19
Applicant: 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/243 , G06F18/2135 , G06F11/34 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06F123/02
Abstract: 本发明提出一种终端数据访问行为异常检测方法和系统，通过采集用户终端数据并进行预处理，对预处理后的终端数据进行进一步处理，包括特征提取和PCA降维，获得最终特征，构建RRCF‑BiLSTM‑Multihead Attention组合模型，将所述最终特征作为输入，终端数据对应类别作为输出进行模型的训练，利用训练完成的RRCF‑BiLSTM‑Multihead Attention组合模型进行用户终端的访问行为的检测，本发明结合了鲁棒性随机分割森林、双向长短期神经网络和多头注意力机制，有效提升终端数据访问行为检测的准确性和实时性。
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公开(公告)号：CN117459289A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311473138.9
申请日：2023-11-07
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明涉及一种基于蜜罐与伪蜜罐部署的安全探索强化学习方法。涉及网络攻防安全领域，在软件定义网络架构的安全攻防场景中，网络防御系统对未知的外部攻击者仅有不完全观测信息的前提下，无需预测攻击者的攻击模型，利用安全强化学习算法可以动态改变防御部署策略，从而应对攻击策略的变化，提高攻击检测、捕获和防御性能。该方法可通过观察当前防御策略的部署成本、检测成本和上次网络防御收益等反馈信息，采用安全强化学习算法选择蜜罐与伪蜜罐等防御部署策略，能够降低网络防御系统的资源成本、提高安全防御效率，从而保障软件定义网络中的设备安全。
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公开(公告)号：CN119030730A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410795173.0
申请日：2024-06-19
Applicant: 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本申请涉及一种面向高级持续性威胁的端边协同防御优化部署方法，包括以下步骤：对边缘计算服务器上的深度强化学习网络及设备端安全防御策略进行初始化处理；被僵尸程序病毒感染主机执行模拟攻击者发出的指令；确认某设备在某时隙的状态，将该状态作为深度强化学习的输入，获取该设备在该时隙下的动作；在某个时隙，根据全部设备的状态及动作，计算动作能够获得的总奖励和各设备下一状态；设置一个经验池，用来存储所有设备的状态、下一状态、动作和奖励；从经验池中提取数据以奖励最大为目标对深度强化学习网络进行优化；当达到最大迭代次数时结束迭代，得到最终的奖励结果，通过最终奖励结果获得安全防御任务的卸载率及其执行策略。
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公开(公告)号：CN118981786A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410968421.7
申请日：2024-07-18
Applicant: 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明公开了支持多环节传递和多层级继承的数据动态访问控制方法，包括以下步骤：定义多维属性、用户属性树和访问策略规则；根据访问策略规则构造基于代数表达式的访问控制策略树；基于最小权限原则实现树结构下的权限动态变更；依据XACML流模型完成访问策略的自动生成；利用用户属性树的树型结构特征及属性关系规则实现访问控制权限的横向动态传递及纵向动态继承。本发明实现了对终端数据使用延伸保护，实现数据终端使用权限细粒度、一对多的动态变更、实现树型访问策略规则下访问控制权限的多环节横向动态传递及多层级纵向动态继承。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118337488A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410555536.3
申请日：2024-05-07
Applicant: 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及一种多智能体强化学习防御部署方法，包括以下步骤：确认环境中存在的各服务器，以及各服务器控制的各物联网设备，将每个服务器初始化为Actor‑Critic网络，定义每个服务器的状态；在每个时隙，布置攻击者以攻击模式发起攻击，攻击间隔为设定值；环境中的每个设备做出响应，通过对应服务器的Actor网络得到检测间隔；联合物联网设备的状态输入至对应服务器的Actor网络得到最佳防御策略索引，基于索引得到每个服务器最终的安全策略；每个服务器将状态和安全策略作为Critic网络的输入，计算安全策略的效用、延时和数据保护水平；将所有服务器的状态、策略和效用存入数据缓冲区中，并进行网络更新迭代，提高防御部署的性能，直至迭代结束。
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公开(公告)号：CN117828092A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311640850.3
申请日：2023-11-30
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F16/36 , H04L9/40 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种电力系统网络威胁知识图谱构建方法，包括以下步骤：基于电力系统设备的基本信息构建初始向量集合Z；将初始向量集合Z输入特征编码器中进行编码，输出初始向量集合Z的最终表示Mk；将最终表示Mk输入解码器作为多标签分类任务进行计算，得到最终嵌入Rj；构建联合提取模块用于实现三元组抽取，联合提取模块选取两个实体作为目标实体对，并为不同实体分配不同的语义关系，再结合最终嵌入Rj输出标记序列；构建联合训练模块用于结合上述输出的标记序列优化联合提取模块和联合训练模块的本地损失以及全局损失；输出训练完成的电力系统网络威胁知识图谱。
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公开(公告)号：CN117478395A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311475358.5
申请日：2023-11-07
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习的反蜜罐伪装攻击方法。攻击者根据电网系统中软件定义网络攻防场景特征，动态选择最优攻击方案。该方法包括，攻击者使用价值网络评估当前状态下采取不同动作（例如正常攻击、反蜜罐攻击、伪装攻击方式等）的长期累积回报，使用系统中的性能评价指标去评估当前状态下采取不同动作的成本、收益、惩罚等，利用学习算法通过迭代机制实现马尔科夫决策过程下的最优策略选择。该方法站在攻击者的角度分析攻击策略，使其在不完全了解防御机制的条件下实现最大化收益。
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公开(公告)号：CN116545733A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310618803.2
申请日：2023-05-29
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 傅杰 , 纪文 , 郭蔡炜 , 王怡婷 , 林思辰 , 郑嘉明 , 高董英 , 张坤三 , 倪文书 , 刘宇轩 , 林晨晗 , 吕智垒 , 吉眉颖 , 李铮 , 李少杰 , 方志坚 , 陈昕昊
Abstract: 本发明涉及一种电网入侵检测方法及系统，包括以下步骤：先构建初始机器学习模型，并基于公共数据集对初始机器学习模型进行训练，得到初始特征嵌入模型，在对初始机器学习模型进行训练的过程中，聚合了来自常见工业数据集的知识；其次，基于电网本地的小样本数据集对初始特征嵌入模型进一步进行训练，得到协同训练后特征嵌入模型，使得最终得到的模型聚合了来自小样本数据集的知识。在模型的训练过程中，本发明可以使用少量样本，同时本发明所提出的协同训练后特征嵌入模型可以有效地检测出针对电网的网络攻击，并且具有检测未知网络攻击的能力。
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公开(公告)号：CN116545732A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310618649.9
申请日：2023-05-29
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 傅杰 , 林思辰 , 王怡婷 , 郭蔡炜 , 郑嘉明 , 纪文 , 高董英 , 张坤三 , 刘宇轩 , 林晨晗 , 倪文书 , 吕智垒 , 吉眉颖 , 方志坚 , 李铮 , 李少杰 , 陈昕昊
IPC: H04L9/40 , H04L67/12 , G06N20/00 , G06N3/098 , G06F16/903
Abstract: 本发明涉及一种能源互联网网络威胁检测方法，具体步骤为：首先使用公共互联网数据在客户端本地上预训练特征嵌入模型；再借鉴联邦学习和迁移学习思想，由各工业代理使用各自的工业数据对预训练后的模型进行联邦训练；在此基础上，部署在各网络的IDS使用极少量的小样本攻击样本就可构建相应的检测模型，进而生成最终的入侵检测模型，从而使得最终的入侵检测模型可针对小样本攻击进行有效的入侵检测。
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