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公开(公告)号:CN111736844B
公开(公告)日:2022-09-09
申请号:CN202010504556.X
申请日:2020-06-05
申请人: 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司信息通信公司
摘要: 本发明公开了一种数据库云服务标准接口及实现方法,在基于物理资源的数据库云服务应用框架下,提供一种标准化云服务接口,通过自定义接口文件实现接口动态扩展,通过代码生成器自动生成客户端/服务端接口代码文件,使用者可以快速实现数据库云服务接口功能定制开发,编译后生成对应的接口服务。本发明提供针对物理资源的标准数据库云服务快速实现,让使用者无需关心接口底层传输细节,而专心于业务逻辑的处理。
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公开(公告)号:CN109831450B
公开(公告)日:2021-05-07
申请号:CN201910167605.2
申请日:2019-03-06
申请人: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司信息通信公司
发明人: 段军红 , 闫晓斌 , 张小敏 , 张华峰 , 张驯 , 袁晖 , 赵博 , 张小东 , 赵金雄 , 杨波 , 李方军 , 宋曦 , 李志茹 , 党倩 , 卫祥 , 尚闻博 , 魏峰 , 杨凡 , 高丽娜
IPC分类号: H04L29/06
摘要: 本发明公开了一种自适应的网络流量异常检测方法,属于网络安全领域,解决现有检测方法,自适性差、开销大和时效性差等问题。本发明包括第一阶段和第二阶段;若为初始学习则执行第一阶段,否则执行第二阶段;第一阶段为初始学习阶段,将最大值学习值作为该网络流量指标的预警阈值触发告警、突跳比例学习值和突跳值学习值作为共同预警阈值触发告警、突跳比例学习值和陡降比例学习值作为共同预警阈值触发告警;第二阶段将更新后的最大值学习值作为该网络流量指标的预警阈值触发告警、突跳比例学习值和突跳值学习值作为共同预警阈值触发告警、突跳比例学习值和陡降比例学习值作为共同预警阈值触发告警。本发明用于自适应学习对网络流量异常检测。
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公开(公告)号:CN112420055A
公开(公告)日:2021-02-26
申请号:CN202011003203.8
申请日:2020-09-22
申请人: 甘肃同兴智能科技发展有限公司 , 国网甘肃省电力公司信息通信公司
发明人: 何清素 , 靳丹 , 张小敏 , 张旭 , 赵雪梅 , 张建明 , 闫晓斌 , 王生宏 , 卫祥 , 刘晓光 , 盖晓平 , 车志刚 , 程玉涛 , 刘志远 , 王晶 , 李春亮 , 张磊 , 党倩 , 杨波 , 刘宁 , 万鹏
摘要: 本说明书一个或多个实施例提供一种基于声纹特征的变电站状态识别方法、装置、介质和设备,其中的方法包括:获取变电站中设置的各类设备的声音信息,并提取所述声音信息的声纹特征;将所述声纹特征输入到预设的声音识别模型,得到输出的预测结果,其中,所述声音识别模型为,预先以一定帧数的声音训练信息以及声纹训练特征所对应的预测标注为样本,以与所述声音训练信息平行的声音信息所对应的声纹特征为样本标签进行训练得到。本发明提取声音信息中的声纹特征,建立与变电站状态间的关联关系,并通过声音识别模型预判变电站的潜在故障,为变电站故障预警提供技术支持,为变电站故障检测和识别提供了新的技术手段。
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公开(公告)号:CN109905403A
公开(公告)日:2019-06-18
申请号:CN201910233353.9
申请日:2019-03-26
申请人: 国网甘肃省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H04L29/06
摘要: 一种考虑运行维护的安全性检测方法,涉及一种弱口令检测方法。本发明为了解决现有的弱口令检测存在不能为运行维护提供支持的问题和存在耗费时间较长的问题。本发明按照资源对象类型分类,从采集对象数据中采集资源帐号及口令数据;针对资源对象类型分类,根据资源帐号及口令数据进行密码复杂度检测,并将对应的密码复杂度检测结果发送给用于运行维护的数据库;同时将需要解析、比对的数据分发到相应的计算引擎,计算引擎为GPU的运算单元;GPU结合hashcat工具并调用弱口令字典实现弱口令分布式碰撞与分析作业,实现弱口令检测;通过密码复杂度检测结果和弱口令检测结果实现资源对象类型的安全性检测。本发明适用于弱口令检测。
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公开(公告)号:CN109726200B
公开(公告)日:2023-08-04
申请号:CN201811487032.3
申请日:2018-12-06
申请人: 国网甘肃省电力公司信息通信公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于双向深度神经网络的电网信息系统故障定位系统及方法,包括故障监控模块、推理机、数据库、深度学习模块;对故障树分析结果进行深度神经网络正反向训练,得到故障特征和故障位置之间的对应关系存储于专家知识库,进行电网信息系统故障监控,将根据监控数据得到的故障特征写入特征数据库,根据专家知识库和故障特征,推理得出故障定位结果。本发明可以有效解决电网信息系统故障定位难、定位慢、定位不准的问题,使得系统能够在故障发生的第一时间发出报警,并且结合故障自处理系统能够实现信息系统的故障智能定位和智能处理功能,可以进一步提高电网信息系统运维效率,保障信息系统安全稳定运行。
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公开(公告)号:CN111736967B
公开(公告)日:2022-09-09
申请号:CN202010458653.X
申请日:2020-05-27
申请人: 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司信息通信公司
IPC分类号: G06F9/48
摘要: 本申请公开了一种多分支流程管控装置,包括:流程模板生成器,其被配置为根据流程要求编写并存储流程模板;流程控制器,其被配置为读取并解析流程模板,得到流程所包含的一个或多个任务的任务信息;根据任务执行结果,判定流程完成情况;任务调度器,其被配置为根据任务信息执行任务调度,并将每个任务的执行结果反馈给流程控制器。本申请还公开了一种流程模板生成方法和存储介质,通过确定任务信息及其所包含的不同粒度的job信息和step信息生成流程模板。本申请将业务流程转换成任务的形式,通过job和step不同粒度将业务串联和定制化调度,使流程能够动态扩展,实现多分支流程管控,提高了流程管理效率。
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公开(公告)号:CN114066384A
公开(公告)日:2022-02-18
申请号:CN202111057541.4
申请日:2021-09-09
申请人: 国网甘肃省电力公司信息通信公司
摘要: 本发明涉及人事考核技术领域,具体涉及一种用于考评的深度学习算法,通过采集多个学习样本输入至全连神经网络中建立效益参数与员工特定行为的关系模型,并通过该模型获得预测效益参数,并在保持预测效益参数不变的情况下对各类特定行为的权重进行调节,从而判断出各类行为与预测效益参数的关系,最后通过实际效益参数与预测效益参数对模型进行不断拟合,最后获得特定效益参数下准确的权重值,并权重值作为考核系数;从而通过深度学习算法客观地获得考评的关键指标以及指标对应的数值,从而提高生产效率和管理水平。
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公开(公告)号:CN109873829B
公开(公告)日:2021-07-30
申请号:CN201910169661.X
申请日:2019-03-06
申请人: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司信息通信公司
发明人: 张华峰 , 段军红 , 张小敏 , 闫晓斌 , 张驯 , 袁晖 , 赵博 , 张小东 , 宋曦 , 李方军 , 杨波 , 张磊 , 赵金雄 , 李志茹 , 魏峰 , 杨凡 , 高丽娜 , 党倩 , 卫祥 , 王刚
IPC分类号: H04L29/06
摘要: 本发明公开了一种基于二进制哈希表的活动IP主机数量统计方法,属于网络安全监控领域,解决现有技术中主动探测方法和被动探测法的不足之处。本发明建立活动IP主机数量统计所需的数据结构,设置初始值,数据结构包括二进制哈希表、IP主机计数器,开始时间戳,时间周期;对网络流量进行分析,即对每个IP分组的源IP地址,用哈希函数进行运算,获得哈希值;在二进制哈希表中对哈希值进行更新操作,同时修改IP主机计数器;判断当前时间戳与开始时间戳的差值是否大于等于时间周期,如果大于或等于时间周期,输出IP主机计数器的值,再进行新一轮统计,否则循环分析网络流量并对活动IP主机进行计数。本发明用于对活动IP主机数量进行统计。
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公开(公告)号:CN112417913A
公开(公告)日:2021-02-26
申请号:CN202011350540.4
申请日:2020-11-26
申请人: 国网甘肃省电力公司信息通信公司
IPC分类号: G06K7/10
摘要: 本发明公开了一种基于物联网中RFID的移动标签定位方法,属于无线定位技术领域。本发明通过标签建模、信号处理和目标定位这三个步骤来实现物联网中RFID的移动标签定位。本发明采用固定RFID标签和移动RFID阅读器相结合,能够保证其合作式定位,提高标签定位的精准性。本发明在进行信号处理时采用调制器将信号转化为电信号,可很快地确定其三维定位位置,提高算法的稳定性,降低定位过程中的误差大小,提高定位精度和效率。本发明的RFID的移动标签定位方法无需参考标签,系统简单,成本低,具有定位准确、效率高的优点。
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公开(公告)号:CN111612300A
公开(公告)日:2020-09-01
申请号:CN202010299034.0
申请日:2020-04-16
申请人: 国网甘肃省电力公司信息通信公司 , 甘肃同兴智能科技发展有限责任公司
摘要: 本发明涉及指标计算技术领域,具体地说,涉及一种基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算方法及系统。其方法包括如下步骤:使用graphembedding对网络资源节点进行图编码;使用基于深度学习的层次分析法建立云模型评价标尺;使用云标尺进行在线场景异常感知检测。该基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算方法及系统中,使用graph embedding对网络资源节点进行图编码表示,具有更广泛的适用范围和泛化能力,将编码化的节点资源构建整体云模型,并使用基于深度学习的层次分析法建立云模型评价标尺,进行场景异常感知检测,可在不同周期维度的数据下进行检测,将训练模型使用于在线检测,并能对大规模、动态变化的网络资源进行实时检测。
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