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公开(公告)号：CN110493260A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910864964.3
申请日：2019-09-12
申请人： 贵州电网有限责任公司
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 本发明公开了一种网络洪范攻击行为检测方法，它包括：步骤1、采用基于计数式Bloom Filter的报文统计方法统计某一时间段内接收到的SYN+ACK与ACK报文的差值；步骤2、采用基于非参数的CUSUM算法判断是否有异常行为发生；步骤3、采用自适应调整方法调整采样窗口；步骤4、根据地址划分确定被攻击目标；解决了现有技术通信网络存在着规模持续增大、数据量超大的基本特性，会导致传统检测方法的运行时间成倍增加，方法成本开销加剧并且方法的实时性效率降低；现有异常行为识别方法的识别效果误检率和误识别率大等技术问题。
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公开(公告)号：CN118260709A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410285719.8
申请日：2024-03-13
申请人： 贵州电网有限责任公司
发明人： 王颖舒 , 余尔聪 , 袁舒 , 李强 , 韦倩 , 张娟娟 , 桂雨乐 , 邹欣 , 徐长宝 , 洪寰 , 朱怀金 , 田勇 , 陈宝仁 , 刘康 , 丁健 , 施艳 , 丁敏 , 陈珏伊 , 刘鸿飞 , 潘梓清 , 刘晴 , 董武 , 刘旭 , 石际 , 张承模 , 王彦 , 余云昊 , 翁芳芳 , 彭翔宇 , 李易 , 方浩 , 任未知 , 徐文山 , 任艳希 , 曾茗 , 李世双
IPC分类号： G06F18/25 , G06F21/62 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/045
摘要： 本发明公开了一种基于增强数据安全的异构电网数据融合方法及系统，涉及无线通信技术领域，包括云服务器获取客户端索引，云服务器初始化全局模型和边服务器模型，边服务器根据分簇策略初始化本地模型，同时客户端本地初始化私有分类器；客户端基于本地数据集训练模型并上传模型至边服务器；边服务器部署超网络提取客户端特征并生成个性化局部模型并聚合个性化局部模型并上传参数至云服务器；云服务器最小化全局数据异构性，构建边权重图，基于图神经网络求解优化目标；云服务器聚合全局模型，广播聚合模型和分簇策略至边缘端，迭代训练直至收敛。本发明可以在保护客户端数据隐私安全的前提下，实时有效地感知并适应网络数据的异构性变化。
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公开(公告)号：CN117729536A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311668656.6
申请日：2023-12-07
申请人： 贵州电网有限责任公司
发明人： 王颖舒 , 肖徽涵 , 韦倩 , 桂雨乐 , 彭翔宇 , 李易 , 任艳希 , 徐文山 , 张娟娟 , 袁舒 , 方浩 , 任未知 , 何肖蒙 , 左宇 , 黄韬 , 陈宝仁 , 刘康 , 洪寰 , 田勇 , 徐长宝 , 辛明勇 , 丁健 , 张承模 , 王彦 , 施艳 , 敖翔 , 敖军 , 戴雯菊 , 张琳 , 陈珏伊 , 曾茗 , 刘鸿飞 , 潘梓清
摘要： 本发明公开了一种基于导频隐蔽的低截获波形设计方法及系统，涉及无线通信中物理层安全技术领域，包括获取信道状态信息，根据获取的信道状态信息，构成一个OFDM符号；依次对OFDM符号进行IDFT，信道传输，DFT得到信号Y；合法接收方Bob和窃听方Eve分别对接收到的信号进行OMP信道估计。通过在导频上添加人工噪声，有效地隐藏通信信号，减少被非法监听者(如窃听方)探测到的可能性。利用压缩感知理论对信道进行重构，可以提高信道估计的准确性，特别是在复杂或快速变化的信道环境中。由于窃听方难以准确估计信道状态，这降低了信号被拦截和解码的风险，从而增强了通信的整体安全性。
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公开(公告)号：CN116647271A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202210599092.4
申请日：2022-05-30
申请人： 贵州电网有限责任公司
IPC分类号： H04B10/071 , H04L41/0677 , H04L43/045 , H04L43/0811
摘要： 本发明提供了一种智能光缆故障定位方法，属于通讯技术领域。所用装置包括初始集合确定模块、候选集合确定模块、目标定位模块、显示模块、通信GIS系统以及在线监测系统，通过设置GIS系统和在线监测系统，能够对通信设备和通信链路进行认证，通过在线监测系统监测光缆的实时链路信息，并通过GIS系统快速展示链路状态，当监测到光缆链路故障信息时，调用通信GIS系统提供的链路警告故障分析接口获取可能出现故障的光缆和故障光缆段，并在通信GIS系统中生成光缆故障图，从而能够快速准确定位光缆故障的具体位置，大大的提高了故障点定位的效率。
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公开(公告)号：CN116560396A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310446654.6
申请日：2023-04-24
申请人： 贵州电网有限责任公司
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明涉及无人机技术领域，且公开了一种基于混合优化算法的多无人机协同航迹规划方法，包括对无人机飞行约束条件分析、无人机干扰代价函数分析、航迹点与转角平滑度代价分析、无人机威胁回避代价函数分析、协同规划代价函数分析。该基于混合优化算法的多无人机协同航迹规划方法，本方案结合改进的蚁群算法实现无人机进行路径搜索，得到初始的全局最优解，同时为了尽可能降低陷入局部最优的概率，通过创建动态状态转移策略，提出自适应信息素挥发系数以及引入随机因子对迭代更新的信息素进行扰动，对蚁群算法本身进行改进，扩大无人机搜索路径的范围，减少陷入早熟收敛的概率，减少初始路径为局部最优解的问题。
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公开(公告)号：CN110460622B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201910864115.8
申请日：2019-09-12
申请人： 贵州电网有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种基于态势感知预测方法的网络异常检测方法，它包括步骤1、获取骨干网的数据进行了提取分析以得到所需的链路数据；步骤2、用Ruby实现网络流量属性信息熵计算；步骤3、采用ARMA模型时间序列预测分析法作为熵值预测，通过预测值与实际值求差得到预测差序列以获得异常空间；步骤4、得到异常空间后，通过对两条链路的异常空间时间序列进行相关性分析，得到疑似网络异常点的发生时间及位置；步骤5、通过疑似异常发生时间点上的链路流量数据文件，根据不同的异常具有不同特征分布以此识别网络分布式隐蔽异常的种类；解决了现有技术不能有效地检测出分布式网络流量异常等技术问题。
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公开(公告)号：CN109302419A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811392847.3
申请日：2018-11-21
申请人： 贵州电网有限责任公司
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 本发明公开了一种基于行为分析的网络应用流异常检测方法，它包括步骤1、应用流行为特征参数提取；从NetFlow流量数据中个体取出所需的网络应用流量行为的特征参数，并将其转化为文本文件形式，并统计每一条源IP地址、目的IP地址以及IP地址对单位时间间隔内出现的频次；步骤2、IP地址信息熵计算；步骤3、判断异常行为；步骤4、通过对网络应用流量参数进行处理判断异常行为二次处理；解决了网络应用流量的海量数据使得传统方法无法满足对于网络应用流数据分析的实时性要求；难以获得整个网络应用流量的行为特征等技术问题。
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公开(公告)号：CN116701388A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202211040226.5
申请日：2022-08-29
申请人： 贵州电网有限责任公司
IPC分类号： G06F16/22 , G06F16/215 , G06F16/23
摘要： 本发明公开了一种光纤全路径的智能索引方法，涉及光链路索引技术领域。本发明包括：Step101：在实时增量轨迹数据库内构建采样通道，对接数据项，展开节点采集，其中，数据项下包括：对象标识符、时间戳和空间位置；以哈希表管理所有对象的最新轨迹节点；Step102：采用数据清洗方法，纠正采样通道中获取数据的可识别错误。本发明通过改良现有R树的索引算法，实现节点的完整有序索引，并按照路径及地理信息以及各种受约束条件，分析节点间的相互连接关系，连接顺序，依存关系等，实现光链路节点的索引化，能够极大的提升查询效果，并且去除错误数据，提升索引数值的准确性，适应数据不断的更新迭代，符合市场的需求。
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公开(公告)号：CN110430224B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201910864914.5
申请日：2019-09-12
申请人： 贵州电网有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种基于随机块模型的通信网络异常行为检测方法，它包括：步骤1、处理网络数据：从获得的网络数据中提取源IP地址目的IP地址；步骤2、构建邻接矩阵A；步骤3、确定随机块模型输入矩阵；步骤4、通过随机块模型输入矩阵得到网络拓扑图；步骤5、计算z‑score值；步骤6、通过z‑score值判断网络是否异常；解决了现有技术针对网络异常行为检测没有考虑到网络数据之间的交互信息,不能够全面地展现通信网络行为的特征等技术问题。
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公开(公告)号：CN110430224A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910864914.5
申请日：2019-09-12
申请人： 贵州电网有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种基于随机块模型的通信网络异常行为检测方法，它包括：步骤1、处理网络数据：从获得的网络数据中提取源IP地址目的IP地址；步骤2、构建邻接矩阵A；步骤3、确定随机块模型输入矩阵；步骤4、通过随机块模型输入矩阵得到网络拓扑图；步骤5、计算z-score值；步骤6、通过z-score值判断网络是否异常；解决了现有技术针对网络异常行为检测没有考虑到网络数据之间的交互信息,不能够全面地展现通信网络行为的特征等技术问题。
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