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公开(公告)号:CN117195214A
公开(公告)日:2023-12-08
申请号:CN202311132554.2
申请日:2023-09-04
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国网四川省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F21/56 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F11/30 , G06F40/30
摘要: 本发明涉及应用进程安全监测领域,具体涉及应用进程级别威胁感知方法、装置、计算机设备及介质。方法包括:获取动态监听得到的业务应用进程的API日志文件,得到API调用序列输入至预训练的BERT模型,得到API调用序列的特征信息;将特征信息输入至预训练的CNN神经网络模型,得到威胁感知结果。通过实施本发明,采用动态监听使得获取的API调用序列具有实时性,可以有效规避程序运行时被入侵或攻击带来的安全性问题;采用BERT模型提取API调用序列的特征信息使得准确度得到了提升,增强了最终的预测性能。另外,通过动态监听应用进程得到的API调用序列进行威胁感知,实现了将终端本体层面的威胁感知下沉至应用进程级别。
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公开(公告)号:CN117896282A
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202410064111.2
申请日:2024-01-16
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明涉及置信度评估技术领域,公开了一种基于电力系统属性的动态置信度评估方法及装置,该方法包括:采用动态自适应方法更新采集周期;基于更新后的采集周期采集电力系统中终端的属性信息;对电力系统中的终端进行信任域划分,并为每个信任域设置代理节点;接收代理节点根据对应信任域内目标终端的属性信息所确定目标终端的置信度。本发明实现对电力系统中的终端的分域分层管理,节约计算资源,提高效率,并且通过动态自适应方法更新采集周期,可以根据终端的信任情况对采集周期进行实时更新,减小定时密集采集终端信息所带来的计算资源负担和计算复杂度。
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公开(公告)号:CN117834268A
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202410009348.0
申请日:2024-01-02
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明涉及网络安全交互技术领域,具体涉及一种提升单包授权中认证过程安全性的方法及装置。本实施例中,客户端在与服务器端通信前,先向服务器端发送申请动态密钥的请求,服务器端产生动态密钥后,传递给客户端,后续客户端可以采用该动态密钥进行认证,由此解决了静态密钥容易泄露和被盗的风险。此外,该方法改变了传统的单包授权机制中仅通过对一个数据包验证通过后就打开相关端口的做法,该方法在对单个数据包验证后,再继续接收预设个数的数据包进行验证,并且,在验证过程中,利用文本密码、地址以及动态密钥作为验证,由此可以使攻击者在窃取到密钥的情形下也很难通过服务器的验证,提升了单包授权中认证过程安全性。
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公开(公告)号:CN117714129A
公开(公告)日:2024-03-15
申请号:CN202311695436.2
申请日:2023-12-11
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H04L9/40 , G06F18/2323 , G06F18/213 , G06F16/901 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0455
摘要: 本发明涉及网络安全技术领域,公开了基于攻击树和时序图聚类的最大攻击路径生成方法及装置,该方法包括:获取原子攻击行为和漏洞的映射表、原子攻击节点以及原子攻击节点对应的先决条件集合和后续操作集合;根据原子攻击节点以及原子攻击节点对应的先决条件集合和后续操作集合生成资源导向攻击树;根据映射表以及预设攻击成功概率计算公式确定资源导向攻击树中根节点的攻击概率;根据映射表以及根节点的攻击概率将资源导向攻击树转换成攻击时序图;利用自编码器和自组织映射算法对攻击时序图进行聚类,得到最大攻击路径。本发明解决了攻击路径的生成缺少时序性分析的问题。
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公开(公告)号:CN118764258A
公开(公告)日:2024-10-11
申请号:CN202410920202.1
申请日:2024-07-10
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 浙江大学 , 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要: 一种无证书跨域身份认证方法、系统、设备及介质,包括:通过密钥生成中心选取整数乘法循环群内的随机数结合生成元计算得到系统参数,并上传至联盟链;当已注册的车辆在注册信任域外的其他信任域内进行充放电时,根据所述系统参数生成充电桩请求消息发送给其他信任域的节点服务器;利用所述节点服务器结合联盟链中的系统参数对所述充电桩请求消息进行验证,得到认证成功的车辆;利用所述节点服务器生成即时交易向所述认证成功的车辆提供充放电服务;本申请规避了繁琐的证书管理需求,认证流程更轻量化,认证效率更高;本申请的跨域认证能够保证用户的匿名性、消息完整性、不可链接性,并能够抵御重放攻击、篡改攻击等常见攻击,具有较高的安全性。
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公开(公告)号:CN117675308A
公开(公告)日:2024-03-08
申请号:CN202311605467.4
申请日:2023-11-28
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明涉及大规模网络中的网络安全技术领域,具体涉及基于自适应深度限制搜索和博弈论的高危路径防御方法。方法包括:基于目标网络构建漏洞节点的攻击图;采用基于节点评分和自适应性深度限制的搜索算法搜索攻击图,确定高危害攻击路径;采用博弈论算法确定高危害攻击路径上的蜜罐部署方案进行蜜罐部署;采用蜜罐进行网络流量信息的收集并确定防御措施。通过实施本发明,采用自适应性深度限制的搜索算法,确定高危害攻击路径,在提高大规模电力系统中攻击路径搜索效率的同时,也能保证分析结果的准确性。同时使用博弈论对比蜜罐布置前后的攻防双方的收益以确定是否布置蜜罐,防止盲目布置蜜罐,提高蜜罐部署的性价比,降低资源的浪费程度。
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公开(公告)号:CN117892299A
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202410057933.8
申请日:2024-01-15
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明涉及网络安全技术领域,公开了一种基于API调用的应用行为检测方法及装置,该方法包括:提取应用程序功能函数的样本API调用序列;根据样本API调用序列构建恶意行为序列规则库和敏感威胁API表;基于恶意行为序列规则库和敏感威胁API表构建行为序列匹配模型和深度学习检测模型;将待测API调用序列输入至行为序列匹配模型和/或深度学习检测模型得到检测结果,采用行为序列匹配模型和深度学习检测模型两个模型共同对待测API调用序列进行检测,提高了检测的准确性。
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公开(公告)号:CN117743865A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311754358.9
申请日:2023-12-19
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F18/22 , G06F18/214 , G06F123/02
摘要: 本公开了基于最大区分子序列的设备安全性监控识别方法、装置,包括:获取训练样本集中的任意设备发出的原始离散信号和待安全性监控的目标设备发出的待监测离散信号;对原始离散信号进行预设处理,得到多个信号类别中包含的每个第一时间序列对应的多个第一子序列;对待监测离散信号进行预设处理,得到多个信号类别中包含的每个第二时间序列对应的多个第二子序列;根据第一子序列和第二子序列,得到每个相同信号类别下的多个第一参考子序列以及原始离散信号中多个不同信号类别下的第二参考子序列;根据第二参考子序列得到能够全部覆盖第一时间序列的第三参考子序列;根据第三参考子序列、第二子序列以及第二时间序列,确定待监测离散信号的安全性。
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公开(公告)号:CN116484365A
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202310214207.8
申请日:2023-03-01
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F21/55 , H02J13/00 , H04L41/0631 , H04L41/069
摘要: 本发明公开了一种异常访问行为检测方法、装置、存储介质及电子设备,包括:获取目标对象产生的待检测告警日志和目标对象自动运行时产生的机器子模式;基于动态直方图的检测算法对机器子模式进行周期性异常检测,得到第一检测结果;基于去除机器子模式的待检测告警日志,根据操作次数、操作时间以及操作模式进行异常检测,得到第二检测结果;根据第一检测结果和所述第二检测结果输出异常检测结果。通过实施本发明,从操作次数异常、操作时间异常、操作模式异常、周期活动检测等四个方面进行异常行为的检测判断,有针对性的设计异常检测场景,更贴合电力实际业务操作情况,符合实际需求。采用动态直方图的检测算法提高了检测的准确性。
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公开(公告)号:CN115935282A
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211674401.6
申请日:2022-12-26
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网四川省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F18/2431 , G06F18/2411 , G06F18/15 , G06F17/18 , G06N20/00 , G06F18/214 , G06F18/21
摘要: 本发明提供了一种基于App使用序列的智能终端盗用检测方法和装置,方法包括:获取智能终端的App使用数据,其中,App使用数据包括App包名、App的启动时间戳以及智能终端对应的终端用户标识;根据预设时间窗口和App的启动时间戳对App包名排序,得到智能终端的多个App使用序列;将多个App使用序列输入至预训练的文本嵌入式表示模型得到多个App使用序列对应的向量;根据所有智能终端的所有向量以及各向量对应的终端用户标识训练目标分类模型;使用训练后的目标分类模型根据待检测的App使用数据判断是否存在终端盗用。本发明解决了相关技术中存在的终端盗用检测使用的信息特征不明显从而导致检测效果不好的问题。
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