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公开(公告)号：CN109462580B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201811244745.7
申请日：2018-10-24
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 本发明实施例一种训练流量检测模型、检测业务流量异常的方法，其中，一种训练流量检测模型的方法包括：获取终端设备集群中各个终端设备的训练业务流量，得到训练业务流量集合；提取所述训练业务流量集合中每个训练业务流量所对应的第一训练特征信息和第二训练特征信息，其中，所述第一训练特征信息用于指示各终端设备的地址特征，所述第二训练特征信息用于指示各终端设备的流量分析特征；利用所述第一训练特征信息以及所述第二训练特征信息对神经网络模型进行训练，得到所述流量检测模型。本申请更注重于对流量数据本身的特征进行提取，聚焦于流量本身的特点，从而有利于提升异常流量检测可信度。
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公开(公告)号：CN109462580A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811244745.7
申请日：2018-10-24
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 本发明实施例一种训练流量检测模型、检测业务流量异常的方法，其中，一种训练流量检测模型的方法包括：获取终端设备集群中各个终端设备的训练业务流量，得到训练业务流量集合；提取所述训练业务流量集合中每个训练业务流量所对应的第一训练特征信息和第二训练特征信息，其中，所述第一训练特征信息用于指示各终端设备的地址特征，所述第二训练特征信息用于指示各终端设备的流量分析特征；利用所述第一训练特征信息以及所述第二训练特征信息对神经网络模型进行训练，得到所述流量检测模型。本申请更注重于对流量数据本身的特征进行提取，聚焦于流量本身的特点，从而有利于提升异常流量检测可信度。
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公开(公告)号：CN109787969B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201910002400.9
申请日：2019-01-02
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司
发明人： 陈伟 , 石聪聪 , 高先周 , 张小建 , 蔡宇翔 , 杨如侠 , 费稼轩 , 陈磊 , 章锐 , 黄秀丽 , 冯谷 , 高鹏 , 范杰 , 郭骞 , 王齐 , 沈文 , 王向群 , 于鹏飞 , 姚启桂 , 俞庚申 , 潘丹 , 上官霞
摘要： 本发明公开了主机的身份合法性检测方法、检测装置及身份检测设备，其中主机的身份合法性检测方法包括如下步骤：获取待检测主机若干个时刻的时间偏移；根据若干个时刻以及各个时刻对应的时间偏移得到待检测主机的时间偏移率；根据时间偏移率对待检测主机的身份合法性进行检测。由于不同主机的时钟振荡频率不同，网络上每一台主机都有一个唯一的、固定的时钟偏移率，并且主机的时钟偏移率与主机的位置、IP地址、网络拓扑和测量时刻均无关，具有一定的稳定性，因此，通过主机的时钟偏移率对主机的身份合法性进行检测，能够解决现有技术中的用IP地址或者MAC地址进行主机的身份合法性识别的可靠性均较低的问题。
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公开(公告)号：CN111585953A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010216929.3
申请日：2020-03-25
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司
摘要： 本发明提供了一种局域网终端设备入网合法性判别方法和系统，包括：在固定时间间隔，基于接入工作局域网终端设备的固定特征获取终端设备的行为特征；基于行为特征，为终端设备生成特征指纹；基于终端的特征指纹与终端预先存储的行为指纹样本的比对情况确定终端设备行为的合法性。和传统的准入系统相比，本发明结合终端固定特征和动态行为特征作为终端合法性评判的依据，可以发现合法终端的违规行为，或精确仿冒的非法终端的违法行为。
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公开(公告)号：CN109218292A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201810927064.4
申请日：2018-08-15
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 南京理工大学
发明人： 张波 , 张涛 , 马媛媛 , 管小娟 , 石聪聪 , 邵志鹏 , 黄秀丽 , 陈璐 , 费稼轩 , 戴造建 , 周诚 , 华晔 , 李妮格 , 郭骞 , 李千目 , 张明扬 , 周晟 , 傅慧斌
CPC分类号： H04L63/0209 , H04L41/0803 , H04L41/12
摘要： 一种基于链路自动关联的电力网络边界安全协同防御方法及系统，通过在构建网络链路自动关联节点空间环节，分别定义地址、端口、协议三类节点网管配置的关联顺序，通信双方按照该序列映射的节点网管配置实施关联和通信，在网络链路自动关联协商流程中，主站端和客户端都需要向通信对象声明自己的拓扑关联图，拓扑关联图双向交换，然后按照既定拓扑关联图实施安全通信，以最大限度的保证了通信双方数据传输链路的动态随机特性，使攻击者难以实施攻击，主动规避了可能的网络安全威胁。
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公开(公告)号：CN109194505A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810927871.6
申请日：2018-08-15
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 南京理工大学
发明人： 张波 , 张涛 , 马媛媛 , 管小娟 , 石聪聪 , 邵志鹏 , 黄秀丽 , 陈璐 , 费稼轩 , 戴造建 , 周诚 , 华晔 , 李妮格 , 郭骞 , 李千目 , 张明扬 , 周晟 , 傅慧斌
CPC分类号： H04L41/0631 , H04L41/0823 , H04L41/12 , H04L63/1408 , H04L63/1441
摘要： 一种电力网络安全防御告警系统，包括安全监管模块，监测电力网络中网络主机的安全状态信息；区域监管模块，采集可用通信节点网管配置信息，检测相应网络的实时通信状态；协同防御模块，对电网终端边缘接入提供安全防御；安全分析模块，对各网络进行网络安全分析；实时告警模块，进行实时告警和显示。本发明的电力网络安全防御告警系统，可以对电力网络实现全方位的个体监控、整区监控、协同防御、安全分析、实时告警，立体全面地保护整个电力网络的安全。
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公开(公告)号：CN109787969A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910002400.9
申请日：2019-01-02
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司
发明人： 陈伟 , 石聪聪 , 高先周 , 张小建 , 蔡宇翔 , 杨如侠 , 费稼轩 , 陈磊 , 章锐 , 黄秀丽 , 冯谷 , 高鹏 , 范杰 , 郭骞 , 王齐 , 沈文 , 王向群 , 于鹏飞 , 姚启桂 , 俞庚申 , 潘丹 , 上官霞
摘要： 本发明公开了主机的身份合法性检测方法、检测装置及身份检测设备，其中主机的身份合法性检测方法包括如下步骤：获取待检测主机若干个时刻的时间偏移；根据若干个时刻以及各个时刻对应的时间偏移得到待检测主机的时间偏移率；根据时间偏移率对待检测主机的身份合法性进行检测。由于不同主机的时钟振荡频率不同，网络上每一台主机都有一个唯一的、固定的时钟偏移率，并且主机的时钟偏移率与主机的位置、IP地址、网络拓扑和测量时刻均无关，具有一定的稳定性，因此，通过主机的时钟偏移率对主机的身份合法性进行检测，能够解决现有技术中的用IP地址或者MAC地址进行主机的身份合法性识别的可靠性均较低的问题。
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公开(公告)号：CN114398661A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111432848.8
申请日：2021-11-29
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 南京大学 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请公开了一种面向安全发布的聚合模型训练方法、训练设备及系统，训练设备包括服务端和客户端，在训练发布的过程中每个客户端获取联邦学习整体信息然后利用分布式差分隐私技术使用本地数据训练深度学习模型，服务端使用安全聚合协议将模型聚合完成后，再将新的模型参数传至客户端以便进行迭代训练；本发明能够使得最后发布的模型满足对模型观察者的差分隐私，其次训练过程中的子模型梯度对于除数据提供者本身以外不可见，服务端也无法辨析数据来源。由此一方面能够满足抵御服务端单方或是联合其他参与训练的客户端的隐私窃取攻击，另一方面对于中间窃听者或是恶意破坏者也有一定的攻击抵御能力。
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公开(公告)号：CN113947497A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202110442793.2
申请日：2021-04-23
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明公开了一种数据的空间特征提取、识别方法及系统，其中数据的识别方法，包括：获取当前电力数据，利用数据的空间特征提取方法确定当前电力数据空间特征库；获取历史数据空间特征库，利用预设敏感数据特征及历史数据空间特征库，确定敏感数据空间特征库；将当前电力数据空间特征库与敏感数据空间特征库进行模运算，确定当前电力数据的识别结果。本发明解决了传统没有考虑数据的应用场景的敏感数据识别方法的识别准确率不高的难题，基于空间特征向量的匹配识别，实现了电力海量数据中敏感数据的精准识别，进而可支持电力敏感数据识别的自动化识别，提高识别效率，进而提高数据安全防护水平。
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公开(公告)号：CN113919513A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111234985.0
申请日：2021-10-22
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请提供一种联邦学习安全聚合方法、装置及电子设备，该方法包括：获取所有参与联邦学习的用户针对当前样本类别的模型参数更新信息；根据模型参数更新信息，对预设的全局模型进行模型参数的更新，以得到各用户对应的新的全局模型；从预设的测试集中提取与当前样本类别相对应的测试样本，并将测试样本输入到新的全局模型，得到各新的全局模型对应的神经元平均激活值；根据各新的全局模型对应的神经元平均激活值，确定用户聚类结果；根据用户聚类结果，确定当前参与联邦学习的恶意用户。通过根据不同用户针对某种样本类别的模型神经元激活情况，确定恶意用户，实现了对联邦学习参与用户身份的验证，提高了联邦学习聚合结果的可靠性。
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