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公开(公告)号：CN115296851A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210799416.9
申请日：2022-07-06
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
Abstract: 本发明涉及一种基于互信息与灰狼提升算法的网络入侵检测方法，属于网络安全领域。本方法提供的训练阶段通过互信息理论提取训练集中关键特征，并通过互信息大小对提取的特征进行排序。然后将这些特征作为输入加载到LSSVM模型中来训练，并采用GWB算法优化整个模型的权重参数。GWB‑LSSVM模型通过对关键特征的学习，获取最优的核函数宽度和正则化参数C。测试阶段提取测试数据的特征输入到训练好的LSSVM分类模型中，根据模型输出的类别概率分布判断分类结果正确与否，进而进行模型评估。本方法能够在模型训练阶段大大缩短模型训练时间，降低模型训练消耗和时间成本，而且本方法能够更好的实现网络流量前相关特征的选择，提升网络入侵行为检测的精度和模型收敛的速度。
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公开(公告)号：CN118573447A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410736774.4
申请日：2024-06-07
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及网络攻击技术领域，具体涉及一种基于人工智能的网络攻击监测方法，包括以下步骤：获取态势感知平台，在监测周期内网络入侵的评估值；基于每次网络入侵检测的评估值，获取当前监测周期内的网络攻击监测的能效值；基于当前监测周期内的网络攻击监测的能效值，对当前网络攻击监测进行判断，生成网络监测性能信号；基于网络监测性能低信号，获取防火墙的处理能效值；基于防火墙的处理能效值进行比较判断，得到网络入侵检测的调控值；本发明可以通过对防火墙的空间能力进行判断，基于此，针对当前网络入侵情况进行有效调控。
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公开(公告)号：CN115664690A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202210875882.0
申请日：2022-07-25
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
IPC: H04L9/40 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于网络安全领域，具体涉及一种基于多尺度特征融合的多源网络流量分类方法及装置；解决了传统的基于网络行为规则的恶意流量监测和网络入侵检测已难以适应目前网络变种持续迭代的问题。所述方法包括：数据采集、特征构建和数据标准化、特征重要度评估与特征选择、数据分组、模型训练和模型测试；所述装置包括，数据采集模块、特征构建模块、数据标准化模块、特征重要度评估与特征选择模块和模型训练模块。本发明通过模型优化，提高了网络流量数据可用性，实现了模型持续迭代和不断演进，进而提高模型分类的精度和准确率。
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公开(公告)号：CN115809141A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211524751.4
申请日：2022-11-30
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
Abstract: 本发明涉及云数据处理技术领域，尤其涉及一种多数据中心云网络资源调度方法、装置、终端及存储介质，本发明方法首先获取多个待加载任务；然后根据所述多个待加载任务获取多个预期资源消耗；最后根据所述多个数据中心的资源消耗以及所述多个预期资源消耗，将所述多个待加载任务加载到所述多个数据中心。本发明首先安排计算资源消耗多的数据中心，能够保证计算资源消耗多的数据中心尽可能多的执行本地任务，而消耗资源少的数据中心多分配一些异地资源。由于多是将那些数据量小而计算量大的任务作为异地任务，其目的就是对应异地执行的任务，尽可能保证数据传输量小，而计算量大，减少网络传输消耗，减少网络延迟，提升对任务的响应速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115277151A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210865641.8
申请日：2022-07-21
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
Abstract: 本发明涉及一种基于鲸鱼提升算法的网络入侵检测方法，属于网络安全领域。本发明提供的基于基于鲸鱼提升算法的网络入侵检测方法，通过采集目标网络的数据信息，鲸鱼提升算法的网络入侵检测方法通过互信息理论、改进鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机，本发明能够缩短了模型训练的时间，降低了模型训练消耗和时间成本，针对网络流量的分类具有更好的精度和更快的收敛速度。
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公开(公告)号：CN115296851B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210799416.9
申请日：2022-07-06
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
IPC: H04L9/40 , G06F18/2411 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及一种基于互信息与灰狼提升算法的网络入侵检测方法，属于网络安全领域。本方法提供的训练阶段通过互信息理论提取训练集中关键特征，并通过互信息大小对提取的特征进行排序。然后将这些特征作为输入加载到LSSVM模型中来训练，并采用GWB算法优化整个模型的权重参数。GWB‑LSSVM模型通过对关键特征的学习，获取最优的核函数宽度和正则化参数C。测试阶段提取测试数据的特征输入到训练好的LSSVM分类模型中，根据模型输出的类别概率分布判断分类结果正确与否，进而进行模型评估。本方法能够在模型训练阶段大大缩短模型训练时间，降低模型训练消耗和时间成本，而且本方法能够更好的实现网络流量前相关特征的选择，提升网络入侵行为检测的精度和模型收敛的速度。
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公开(公告)号：CN115277151B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210865641.8
申请日：2022-07-21
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
IPC: H04L9/40 , G06F18/2411
Abstract: 本发明涉及一种基于鲸鱼提升算法的网络入侵检测方法，属于网络安全领域。本发明提供的基于基于鲸鱼提升算法的网络入侵检测方法，通过采集目标网络的数据信息，鲸鱼提升算法的网络入侵检测方法通过互信息理论、改进鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机，本发明能够缩短了模型训练的时间，降低了模型训练消耗和时间成本，针对网络流量的分类具有更好的精度和更快的收敛速度。
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公开(公告)号：CN117333720A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311408102.2
申请日：2023-10-27
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06V10/70 , G06N3/094 , G06N3/045 , G06N3/0475
Abstract: 本发明属于机器学习中的对抗攻击与防御的技术领域，具体是一种基于异构冗余的动态对抗防御方法。包括：S1：训练已有的多个分类模型，对其进行性能评估；S2：构建异构模型集F；S3：建立防御模型与攻击方法的对应关系图；S4：获取数据集中的图像数据，并计算其概率密度P值；S5：增加图像数量；S6：选择最具针对性的防御模型到执行集中；S7：输入批量为R的图像到执行集中；S8：构建多模表决器M，存入常用的集成方法，随机选取集成方法并输入标签及权重，获取图像最终分类结果。本发明通过集成多个模型，可以有效提高防御性能，减少误判和漏判的概率，从而提高模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115277113A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210799394.6
申请日：2022-07-06
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
Abstract: 本发明涉及种基于集成学习的电网网络入侵事件检测识别方法，属于网络安全和机器学习领域领域。本发明提供的基于集成学习的电网网络入侵事件检测识别方法，通过利用随机森林和XGBoost，基于集成学习的网络入侵事件检测、识别方法，通过多分类器集成学习的模式，不断强化对小样本异常事件的学习。本方法能够充分学习异常事件特征，提升网络异常检测精度，从而解决数据缺乏时效性以及模型迭代不及时带来的分类效果不稳定问题。
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