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公开(公告)号：CN116563410A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310575158.0
申请日：2023-05-22
Applicant: 湖南匡安网络技术有限公司
IPC: G06T11/00 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于两级生成对抗网络的电气设备电火花图像生成方法，包括：包括以下步骤：采集真实图像数据集并收集文本描述；构建电火花图像背景剥离模块，并制作无背景的低分辨率电火花图像集；构建特征提取模块；构建用于训练的两级生成对抗网络模型，其中第一级nbgGAN模型用于生成无背景的低分辨率图像，第二级bgGAN模型用于生成有背景的高分辨率图像；对生成的两级对抗网络模型进行训练，得到训练好的模型；利用训练好的电气设备电火花图像生成模型生成各种故障类型的电火花图像。本发明增强电火花的特征表示，提高图像中电火花特征的辨识度，帮助模型获得准确的电火花特征，提高生成图像的稳定性。
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公开(公告)号：CN114845303B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202210413580.1
申请日：2022-04-14
Applicant: 湖南匡安网络技术有限公司
IPC: H04W12/088 , H04W12/37
Abstract: 本发明公开了一种基于应用程序接口的工控网络外联设备检测方法，其通过调用bluetoothapi接口获取客户端中的蓝牙通信设备信息，调用iphlpapi接口获取客户端网络的相关参数，来判断客户端是否正和违规外联进行连接通信；设计一种新的程序保护机制——探测到扫描程序被从进程管理器处关闭后，修改程序的过程终止权限，防止程序被从外部关闭，保证对客户端进行持续性扫描。其目的在于，通过对客户端网卡和蓝牙的持续扫描，解决工业控制安全中存在的信息安全问题。本发明还公开了一种基于应用程序接口的工控网络外联设备检测系统。
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公开(公告)号：CN114938398B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210366274.7
申请日：2022-04-08
Applicant: 湖南匡安网络技术有限公司
IPC: H04L69/08
Abstract: 本发明公开了一种电池管理系统中用于将CAN协议转换为IEC61850协议的方法，包括：IEC61850服务端接收来自于IEC61850客户端的数据请求，IEC61850服务端对该数据请求进行解析，以获取其中包含的目标IEC61850数据的对象引用，并根据电池管理系统的CAN通信协议确定该目标IEC61850数据的对象引用所对应的帧ID以及内容，并将该目标IEC61850数据的对象引用所对应的帧ID以及内容发送到CAN客户端，CAN客户端对目标IEC61850数据的对象引用所对应的帧ID和内容进行处理，以构建CAN数据帧请求，CAN客户端将CAN数据帧请求发送到电池管理系统中的CAN通讯模块，并接收CAN通信模块返回的CAN数据帧应答结果。本发明能够解决现有电池管理系统不能直接与IEC61850协议的设备进行通信，因此无法直接接入智能电网中的技术问题。
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公开(公告)号：CN117829270A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311771042.0
申请日：2023-12-21
Applicant: 湖南匡安网络技术有限公司
IPC: G06N3/098 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06F18/24 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种针对非独立同分布且不平衡数据集的联邦学习方法，包括：S1中间信任服务器使用信任客户端的数据集预训练本地模型；S2初始化区域客户端的初始权重；S3得到训练样本集；S4训练本地模型；S5基于上一轮权重下的本地模型，更新各区域客户端的权重；S6本地模型训练次数是否达到预设权重更新次数；S7将本轮训练好的本地模型上传至中心服务器，完成模型聚合，将更新的全局模型下发到中间信任服务器；S8重复步骤S3‑S7，直到完成全局模型的训练。本发明通过综合利用生成对抗网络和智能客户端权重调整等策略，改进联邦学习效果，提高了联邦模型的学习效率，使模型更能适应不同本地设备上的数据，提升了整体模型的性能。
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公开(公告)号：CN112988666A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110300026.8
申请日：2021-03-22
Applicant: 湖南大学 , 湖南匡安网络技术有限公司
IPC: G06F16/13 , G06F16/14 , G06F16/172 , G06F16/18
Abstract: 本发明公开了一种基于布谷鸟过滤器的分布式日志条件查询方法，包括：获取客户端发送的条件查询请求，根据该条件查询请求在预先构建好的热数据库中进行数据查询，并判断查询到的数据总量是否低于条件查询请求对应的数据量，如果是则对该条件查询请求进行处理，以得到标识字符串，将标识字符串作为键(Key)，在冷门条件缓存层进行数据查询，以判断冷门条件缓存层中是否存在该键对应的值(Value)，若不是则根据条件查询请求在预先构建好的冷数据库数据分表中执行查询操作，以得到条件查询结果，将条件查询数据结果处理生成JSON字符串，将标识字符串作为键、将JSON字符串作为值形成键值对，并将该键值对存储于冷门条件缓存层中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112968906A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110316520.3
申请日：2021-03-25
Applicant: 湖南大学 , 湖南匡安网络技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多元组的Modbus TCP异常通讯检测方法，包括：从工业控制网络中获取连接，每个连接包含多个Modbus TCP数据包，按照单位时间对数据包流进行分割，得到多个数据包序列。对数据包序列中的每个Modbus TCP数据包进行解析，提取其中的多个功能码、线圈地址、数据长度。在一个数据包序列中，每个功能码对应多个数据包，将具有相同功能码的数据包归为一类，对于每一类数据包，取数据包中的数据长度进行累加求和取平均，每个功能码可以对应一个数据包平均数据长度，得到多元组C1；每个功能码对应多个线圈地址。本发明解决了现有技术只针对Modbus TCP的功能码和线圈地址这两个特征进行提取，导致流量特征提取不足，检测精度不高的技术问题。
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公开(公告)号：CN112910688A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110059616.6
申请日：2021-01-18
Applicant: 湖南大学 , 湖南匡安网络技术有限公司
Abstract: 本发明公开了HJ212协议下基于OCSVM模型的通讯行为异常并行检测方法和系统，具体包括：(1)从工业控制网络获取包括多个HJ212协议通讯数据包的连接，对每个HJ212协议通讯数据包进行解析，以获取其对应的命令编码，按照该连接所包括的所有HJ212协议通讯数据包传输的时间先后顺序，将该所有HJ212协议通讯数据包所对应的多个命令编码进行排序，从而构成该连接对应的命令编码序列；(2)将该连接对应的命令编码序列输入训练好的HJ212协议异常检测模型中，以得到该连接的检测结果。本发明能解决现有方法中无法对HJ212协议下的通讯行为异常进行检测和检测率较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN112104639A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010950472.9
申请日：2020-09-11
Applicant: 湖南大学 , 湖南匡安网络技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向电力系统网络的攻击路径并行预测方法，采用并行模式根据反向DFS算法生成多个网络子攻击图，并且采用并行模式根据DFS算法计算所有子攻击图中各条攻击路径攻击成功的概率，从所有概率中选择最大值对应的攻击路径作为整个电力系统网络中最可能的攻击路径。本发明解决了无法针对风险大的0day漏洞进行攻击路径预测的问题，提升了攻击图生成效率，并解决整体攻击图容易出现状态爆炸的问题，同时减少了攻击路径预测的计算复杂度，提高攻击路径预测的计算效率。
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公开(公告)号：CN119172103A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411085195.4
申请日：2024-08-08
Applicant: 湖南匡安网络技术有限公司
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN‑BiGRU的DDOS攻击检测方法及系统，所述方法包括根据Spearman秩相关系数绝对值大小确定与DDOS攻击相关性显著的特征，基于格拉姆角差场将时间序列特征转换为2D纹理图像，将每个单变量时间序列转换后的二维图像输入CNN‑BiGRU网络模型，训练模型直至收敛，将样本输入到训练好的GAF‑CNN‑BiGRU网络模型中，将模型输出的概率分布进行平均概率融合，然后从融合后的输出中获取预测概率最高的结果并输出。本发明实现了识别出更复杂的攻击特征，丰富了数据的表达能力，同时融合可以帮助模型更全面、更深入地理解和分析数据，提高检测的精确度和泛化能力。
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公开(公告)号：CN116668068A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310423533.X
申请日：2023-04-20
Applicant: 湖南匡安网络技术有限公司
Abstract: 本发明公开了基于联合联邦学习的工控异常流量检测方法，包括：生成本地训练数据集；客户端使用本地数据集在初始模型上训练得到本地模型参数，并发送到服务器S1完成参数聚合；S1将全局参数分发到客户端，客户端开始下一轮本地训练；得到全局模型M1；客户端将本地的异常样本发送到服务器S2，S2整合所有异常样本，进行模型训练，得到模型M2；将模型M1和M2组合，并采集工控设备传感器和执行器数据，将数据送入组合模型，进行实时异常检测。本发明避免了工控环境下本地客户端采用不均衡数据集训练导致模型对正常样本过拟合，检测精度不高的问题；有更强的泛化能力。
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