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公开(公告)号：CN110569964A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910766748.5
申请日：2019-08-20
Applicant: 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 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊神经元的变电站机房智能电气控制系统设计方法，包括以下步骤：(1)、选取模糊控制变量构成模糊控制变量序列；(2)、根据隶属度函数，计算各个模糊控制变量模糊子集的隶属度；(3)、构建Fuzzy-LSTM神经网络，以步骤(2)得到的各个模糊控制变量模糊子集的隶属度作为权重，将各个权重和步骤(1)得到的模糊控制变量序列共同输入Fuzzy-LSTM神经网络进行训练，在完成同一段模糊控制变量训练后对Fuzzy-LSTM神经网络进行更新，并得到输出结果。本发明将模糊控制理论与LSTM神经网络相结合，实现了对变电站机房的智能化控制，可使变电站机房内部电气设备达到最佳的运行环境。
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公开(公告)号：CN119599116A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411706113.3
申请日：2024-11-26
Applicant: 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
IPC: G06N5/022 , G06F16/36 , G06F16/901 , G06Q50/06 , G06Q10/0635
Abstract: 本申请公开了一种融合电力网络安全要素知识图谱的安全处置方法、装置、设备、介质及产品。该方法包括：采集电力网络数据，基于数据模型转换为安全基础数据域数据；从中抽取网络安全知识形成网络安全要素，并构建知识图谱，知识图谱根据电力网络的安全态势变化情况实时更新；根据知识图谱生成初始的安全事件处置剧本；在知识图谱有更新时，根据知识图谱中的网络安全要素变化与安全事件处置剧本的生成过程的影响关系，更新安全事件处置剧本；通过响应能力模型，根据安全处置剧本处置安全事件。通过构建知识图谱和安全事件处置剧本，且知识图谱和安全事件处置剧本可适应电力网络的安全态势变化，从而自动可靠地处置安全事件，充分保证电网安全。
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公开(公告)号：CN119313914A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411518037.3
申请日：2024-10-29
Applicant: 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 , 南京大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的电网异常行为识别方法和装置。其特征包括：获取待识别的电网多维行为信息，对所述电网多维行为信息进行格拉姆矩阵转换，得到至少一个格拉姆行为矩阵；将所述格拉姆行为矩阵的矩阵元素进行像素转换，确定所述格拉姆矩阵对应的格拉姆行为图像；通过预先训练的异常行为模型对所述格拉姆行为图像进行异常行为识别，确定所述电网多维行为信息对应的电网异常行为。实现了对电网网络中的实体进行实体行为检测，能够筛选异常行为并加以警告，及时排查出可能的恶意实体，使得电力网络空间的可靠性和稳定性得到了极大保障，促进了社会的有序运行。
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公开(公告)号：CN119519984A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411646126.6
申请日：2024-11-18
Applicant: 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
Abstract: 本申请公开了一种基于联盟链的电力系统空间实体跨系统认证方法和装置。上述方法包括：提取电力系统中每个空间实体的实体特征，实体特征包括静态特征向量与动态行为序列；根据各空间实体的实体特征，建立各空间实体对应的默克尔森林；获取跨系统授权机构的联合签名作为授权凭证；通过联盟链存证默克尔森林信息和联合签名的信息；根据默克尔森林信息、联合签名的信息和授权凭证，基于零知识证明算法，进行跨系统身份认证。本发明利用空间实体的静态特征和动态特征构建默克尔森林，结合联合签名、联盟链以及零知识证明算法，在保证安全的前提下实现可靠地跨系统身份认证，可适用于各种电力系统，具有可扩展性。
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公开(公告)号：CN118555110A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410707745.5
申请日：2024-06-03
Applicant: 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: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种攻击检测和溯源方法、装置、电子设备及存储介质，涉及网络安全技术领域。该方法包括：获取目标网络环境中的实体以及实体之间的交互事件信息，将实体以及交互事件信息构建网络事件图；基于预设攻击特征识别模型确定网络事件图中各交互事件信息的图嵌入向量作为特征信息，根据特征信息确定网络事件图中的攻击事件；确定攻击事件与网络事件图中剩余交互事件信息的依赖程度，根据依赖程度查找对应的交互事件信息作为攻击事件的溯源信息。本发明实施例，实现攻击事件的自动确定，提高攻击事件的识别能力，同时，通过依赖程度确定溯源信息，提高溯源信息的准确性，便于及时发现目标网络环境中的潜在攻击行为，保证目标网络环境的安全。
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Patent Agency Ranking
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
Applicant: 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: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/2132 , G06F18/2433
Abstract: 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：CN119623571A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411695601.9
申请日：2024-11-25
Applicant: 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: G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , H04L9/40 , H04L67/10 , H04L67/12 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种对抗数据检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取用户的业务数据；将业务数据输入至预训练的基于轻量化的卷积神经网络模型，输出第一预测结果；基于轻量化的卷积神经网络模型部署在边缘设备；将业务数据输入至预训练的基于集成多个神经网络模型的预测模型中，输出第二预测结果；其中，基于轻量化的卷积神经网络模型和预测模型的训练数据集为设定数量的图像和字符及生成对应的对抗数据样本；预测模型部署在云计算平台中；任意两个神经网络模型的检测算法不同；基于第一预测结果与第二预测结果的比较结果，确定业务数据的类型。本发明通过在云端部署多种复杂的神经网络模型，利用云端的算力，实现对于对抗数据的检测防御效果。
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公开(公告)号：CN119561739A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411678853.0
申请日：2024-11-22
Applicant: 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 , 南京大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种网络异常行为分析方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取待检测场景的网络活动日志，根据所述网络活动日志生成所述待检测场景对应的活动集；根据所述活动集中网络实体的活动序列构建溯源图和根因图；通过时间序列特征捕捉模型对所述活动集进行异常活动评估，得到活动集中异常实体的异常活动数；将所述网络实体的基础属性、异常活动数、溯源图和根因图输入图神经网络分类器，得到所述待检测场景中所有网络实体的异常得分；对所有网络实体的异常得分进行分析，得到所述待检测场景的异常行为分析结果。该方法能够提高对网络中异常行为的检测性能。
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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
Applicant: 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: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/2132 , G06F18/2433
Abstract: 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：CN119484083A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411602072.3
申请日：2024-11-11
Applicant: 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 , 江苏省未来网络创新研究院
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于多级过滤的病毒防护方法和系统。该方法包括：通过业务处理模块对业务报文进行解析得到业务报文参数信息，通过业务组合模块基于业务报文参数信息形成业务组组合，通过过滤控制模块基于预设过滤控制策略对业务组组合执行过滤控制得到过滤后的目标业务报文，以使病毒检测模块对目标业务报文进行病毒检测。本发明实施例，通过业务处理模块对业务报文进行处理，业务组合模块结合多种业务类型构成多个业务组组合，从而过滤控制模块基于预设过滤控制策略执行多层次的过滤控制，使得病毒检测模块仅检测过滤后的目标业务报文，从而能够提高网络的安全性能，有效降低网络受到病毒和恶意软件攻击的风险，提升病毒检测效率和防护效率。
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