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公开(公告)号：CN118779417A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410776335.6
申请日：2024-06-17
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学
IPC分类号： G06F16/332 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06F16/35 , G06Q50/06 , G06F21/62 , G06F18/241
摘要： 本发明实施例公开了一种电网敏感数据的识别方法、装置、设备、介质及产品。包括：确定多个电网文本数据的特征信息；基于两两电网文本数据间的相似度对各电网文本数据的特征信息进行更新，获得更新后的特征信息；根据所述更新后的特征信息对所述多个电网文本数据进行聚类，获得至少一个目标电网文本数据；其中，所述目标电网文本数据由聚类后类簇中心确定；将所述至少一个目标电网文本数据的更新后的特征信息输入设定分类模型，输出所述至少一个目标电网文本数据分别包含的敏感数据。本方案解决了人工方式识别敏感数据存在的识别效率低、数据遗漏的问题，提高了敏感数据的识别效率，进而保证了敏感数据的安全性。
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公开(公告)号：CN118586393A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410735856.7
申请日：2024-06-07
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学
IPC分类号： G06F40/295 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/047 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06F16/35 , G06F21/62
摘要： 本发明公开了一种敏感数据识别方法、装置、设备、介质及产品。该方法包括：获取待识别文本；将所述待识别文本输入目标模型，得到所述待识别文本对应的向量序列，其中，所述目标模型包括生成器和判别器，所述目标模型通过目标样本集迭代训练所述生成器和所述判别器得到，所述目标样本集包括：输入序列样本和所述输入序列样本对应的预设屏蔽序列；根据所述向量序列确定敏感数据。通过本发明的技术方案，能够通过生成器和判别器来预训练模型，可以帮助模型更好地适应微调阶段的输入，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力，准确实现基于命名实体识别的敏感数据识别。
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公开(公告)号：CN118821170A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410784690.8
申请日：2024-06-18
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学
IPC分类号： G06F21/60 , G06F21/16 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种多模态数据的数字标签生成方法、设备、存储介质及产品。该方法包括：获取电力系统的多模态数据集；多模态数据集包括：结构化数据和非结构化数据；结构化数据包括：数值型数据和分类型数据；对分类型数据进行特征编码，获得数值形式的分类型编码数据；对来自同一主体的数值型数据和分类型编码数据进行数据拼接，获得第一潜在表示向量；采用自编码器对非结构化数据进行编码得到第二潜在表示向量；对第一潜在表示向量和第二潜在表示向量分别进行加密，获得多模态数据集的数字标签。本技术方案实现了自动生成多模态数据的数字标签，填补了多模态数据生成数字标签的技术空白，有利于提高电力系统的数据溯源的准确性、效率和安全性。
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公开(公告)号：CN118157998B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410579007.7
申请日：2024-05-11
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学
IPC分类号： H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/2132 , G06F18/2433
摘要： 本发明公开了电力网络流量异常检测方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取电力网络流量记录信息；根据预先设定的电力网络流量异常检测模型对电力网络流量记录信息进行异常检测，输出异常检测结果；异常检测结果包括正常电力网络流量类型、拒绝服务攻击电力网络流量类型、端口扫描电力网络流量类型、非法访问电力网络流量类型、渗透攻击电力网络流量类型、未知异常电力网络流量类型；电力网络流量异常检测模型依次包括设定的特征融合网络层以及设定的稀疏编码层；若异常检测结果对应的电力网络流量类型的检测概率小于设定概率阈值，则将异常检测结果调整为未知异常电力网络流量类型。本公开实施例，可以提高电力网络流量异常检测的准确率。
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公开(公告)号：CN118965421A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410956089.2
申请日：2024-07-17
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学
IPC分类号： G06F21/62 , G06F18/21 , G06F18/213 , G06F40/284
摘要： 本发明公开了一种敏感数据的识别方法、装置、设备、存储介质及产品，所述方法包括：获取待识别数据集，提取待识别数据集中的非结构化数据；对非结构化数据进行特征提取，得到对应的特征信息；特征信息包括内容特征与位置特征；根据特征信息，并结合设定数据识别模型，得到非结构化数据对应的标签，若标签与预设的敏感标签一致，则确定非结构化数据为敏感数据。本发明公开的敏感数据的识别方法，通过对非结构化数据进行特征提取，并根据提取的特征识别对应的标签，可以实现对敏感数据的快速识别，并且在特征提取时同时提取内容特征与位置特征，可以提高特征提取的精度，从而提高敏感数据识别的准确度。
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公开(公告)号：CN116760636A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311028145.8
申请日：2023-08-16
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 南京理工大学
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本发明公开了一种未知威胁的主动防御系统和方法，该系统包括：智能威胁预警模块、未知威胁检测模块和自适应防御处置模块；智能威胁预警模块，用于对从电力信息网络实时采集到的网络数据进行威胁预测得到威胁预警信息，将威胁预警信息发送到未知威胁检测模块；未知威胁检测模块，用于在接收到威胁预警信息时，对采集到的未知威胁网络数据进行威胁检测和分析，生成威胁分析报告，并将威胁分析报告发送到自适应防御处置模块；自适应防御处置模块，用于根据威胁分析报告触发预设威胁防御策略对应的防御处置操作，形成了更加精细化和自适应的安全防护体系，提高了系统安全事件的监测预警能力，提升了整体电力网络防御水平。
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公开(公告)号：CN118861174A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411320676.9
申请日：2024-09-23
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学
摘要： 本申请公开了一种基于属性和标签处理数据方法、数据溯源方法及其装置、设备及介质。该方法包括：确定每个属性的权重并根据各属性的权重确定待插入标签的非重要属性；根据非重要属性的数量以及每个非重要属性的权重，将数字标签拆分为相应数量的子标签；将每个子标签插入相应非重要属性的数值的小数部分，得到处理后的目标数据。上述技术方案通过分析不同属性的权重并针对非重要属性插入数字标签，可实现针对多属性进行多点插入，并且通过将数字标签拆分为子标签分别插入至不同的非重要属性的数值的小数部分，可减少插入数字标签对源数据的影响，且能避免由于部分数据转发破坏数字标签的整体性，从而提高数字标签的鲁棒性和数据安全性。
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公开(公告)号：CN118606675A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410735846.3
申请日：2024-06-07
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F18/23
摘要： 本发明公开了一种电力数据特征提取方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取按属性分类后的多个目标电力数据；针对每一属性目标电力数据，将目标电力数据输入至特征提取模型，得到待处理特征向量，根据待处理特征向量所对应的码本对待处理特征向量进行编码，得到目标电力数据所对应的子目标特征向量；将各目标电力数据所对应的子目标特征向量进行聚合，得到目标特征向量。本发明通过不同特征提取模型对不同属性的目标电力数据进行特征提取，再通过待处理特征向量所对应的码本对各待处理特征进行编码，最后将各子目标特征向量进行融合，得到了目标特征向量，实现了更精准的电力数据特征提取，有助于提高识别电力敏感数据的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118157998A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410579007.7
申请日：2024-05-11
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学
IPC分类号： H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/2132 , G06F18/2433
摘要： 本发明公开了电力网络流量异常检测方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取电力网络流量记录信息；根据预先设定的电力网络流量异常检测模型对电力网络流量记录信息进行异常检测，输出异常检测结果；异常检测结果包括正常电力网络流量类型、拒绝服务攻击电力网络流量类型、端口扫描电力网络流量类型、非法访问电力网络流量类型、渗透攻击电力网络流量类型、未知异常电力网络流量类型；电力网络流量异常检测模型依次包括设定的特征融合网络层以及设定的稀疏编码层；若异常检测结果对应的电力网络流量类型的检测概率小于设定概率阈值，则将异常检测结果调整为未知异常电力网络流量类型。本公开实施例，可以提高电力网络流量异常检测的准确率。
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公开(公告)号：CN116881729A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310693739.4
申请日：2023-06-12
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06F18/22 , H04L67/02 , H04L47/125 , G06F18/2415 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于孪生神经网络的HTTP流量相似性度量方法及装置，其中的方法包括以下步骤：步骤1、给定HTTP报文流量数据集，数据集包含多个不为空的报文头属性和类标签属性，部分报文流量数据的类标签属性为空，将类标签属性为空的数据组成数据集，类标签属性不为空的数据组成训练集；步骤2、对数据集和训练集进行预处理，构成灰度图像集；步骤3、构建和训练孪生神经网络距离度量模型；步骤4、使用训练好模型度量数据集的相似度矩阵。本发明具有能提高模型对数据度量的准确性，并输出数据集相似度矩阵，为后续进行其他数据挖掘提供依据的技术优点。
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