一种防火墙策略优化方法及系统
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115426131A

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN202210875773.9

    申请日:2022-07-25

    IPC分类号: H04L9/40 H04L41/0823

    摘要: 本发明属于网络技术领域,提供了一种防火墙策略优化方法及系统,该方法包括响应于接收到的防火墙策略查询请求,根据防火墙策略查询请求确定查询范围、查询精度以及查询类别;响应于查询范围、查询精度以及查询类别,获取防火墙的资源数据和策略数据,将资源数据和策略数据进行关联,基于资源数据和策略数据分别对不同资源和不同策略之间的关系进行检验,对存在异常关系的资源和策略,根据预设的调整规则生成对应的优化配置建议,将该优化配置建议进行展示。其改进了传统的网络安全被动防御,在提升网络安全防护水平的同时也节约了人力成本和时间成本,优化信息安全管理模式。

    基于校验规则库的提高全电网模型数据准确性的方法

    公开(公告)号:CN109710669A

    公开(公告)日:2019-05-03

    申请号:CN201811480495.7

    申请日:2018-12-05

    IPC分类号: G06F16/25 G06Q50/06

    摘要: 本发明涉及一种基于校验规则库的提高全电网模型数据准确性的方法,属于电力系统电网技术领域。本发明包括如下步骤:步骤一:各地调异构系统模型映射定义表的建立:可灵活配置的模型定义映射表,将各异构系统的设备模型和属性都转换成统一标准的定义格式,形成统一的数据模型文件;步骤二:模型校验规则库的规划和建立,并根据需求灵活使用规则库的部分校验规则对生成的全网模型进行全面的校验分析;步骤三:循环进行全网模型的获取和校验的工作。解决了以往依靠人工经验校验效率低下的问题;通过多次迭代,大幅提高全网模型数据准确性直到准确率达到可接受的范围,解决了大型电网模型异构系统中数据的准确性难以保证的问题。

    基于校验规则库的提高全电网模型数据准确性的方法

    公开(公告)号:CN109710669B

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN201811480495.7

    申请日:2018-12-05

    IPC分类号: G06F16/25 G06Q50/06

    摘要: 本发明涉及一种基于校验规则库的提高全电网模型数据准确性的方法,属于电力系统电网技术领域。本发明包括如下步骤:步骤一:各地调异构系统模型映射定义表的建立:可灵活配置的模型定义映射表,将各异构系统的设备模型和属性都转换成统一标准的定义格式,形成统一的数据模型文件;步骤二:模型校验规则库的规划和建立,并根据需求灵活使用规则库的部分校验规则对生成的全网模型进行全面的校验分析;步骤三:循环进行全网模型的获取和校验的工作。解决了以往依靠人工经验校验效率低下的问题;通过多次迭代,大幅提高全网模型数据准确性直到准确率达到可接受的范围,解决了大型电网模型异构系统中数据的准确性难以保证的问题。

    一种WiFi安全登录认证系统及方法

    公开(公告)号:CN111865962B

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN202010683877.0

    申请日:2020-07-16

    IPC分类号: H04L9/40 H04L9/08

    摘要: 本发明涉及一种WiFi安全登录认证系统及方法,该系统包括WiFi服务端和WiFi设备端;所述WiFi服务端包括服务器和密钥生成模块,所述服务器上电性连接有服务端以太网接口;所述WiFi设备端包括嵌入式微处理器、WiFi模块、加密模块和安全通道模块,所述安全通道模块上电性连接有设备端以太网接口,所述嵌入式微处理器分别与所述WiFi模块、加密模块和安全通道模块电性连接,所述加密模块分别与WiFi模块和安全通道模块电性连接;所述服务端以太网接口与设备端以太网接口通过网线连接。本发明能够有效保证登陆认证的安全性。

    一种IoT网络异常流量检测方法及系统

    公开(公告)号:CN112134875B

    公开(公告)日:2022-04-05

    申请号:CN202010986424.5

    申请日:2020-09-18

    IPC分类号: H04L9/40

    摘要: 本发明公开了一种IoT网络异常流量检测方法及系统,可用在物联网中作为物联网防火墙的补充对IoT网络流量实时分析与检测。本发明首先通过分析单位时间内物联网中流量信息,提取物联网设备指纹信息及流量指纹信息,采用word2vector技术将非数值化信息转化为数据信息,将指纹信息重组指纹码;其次,使用基于少数样本过采样技术平衡化异常流量指纹码和正常流量指纹码以精准化检测模型的基线阈值;最后基于降噪自编码的极限学习机计算检测阈值,通过计算正常指纹码和异常指纹码输入模型后的重构误差分布确定基线检测阈值。本发明确保物联网机密性、完整性及可用性,能够提高网络异常流量的检测效率。

    一种IoT网络异常流量检测方法及系统

    公开(公告)号:CN112134875A

    公开(公告)日:2020-12-25

    申请号:CN202010986424.5

    申请日:2020-09-18

    IPC分类号: H04L29/06

    摘要: 本发明公开了一种IoT网络异常流量检测方法及系统,可用在物联网中作为物联网防火墙的补充对IoT网络流量实时分析与检测。本发明首先通过分析单位时间内物联网中流量信息,提取物联网设备指纹信息及流量指纹信息,采用word2vector技术将非数值化信息转化为数据信息,将指纹信息重组指纹码;其次,使用基于少数样本过采样技术平衡化异常流量指纹码和正常流量指纹码以精准化检测模型的基线阈值;最后基于降噪自编码的极限学习机计算检测阈值,通过计算正常指纹码和异常指纹码输入模型后的重构误差分布确定基线检测阈值。本发明确保物联网机密性、完整性及可用性,能够提高网络异常流量的检测效率。