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公开(公告)号：CN112235283A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011080452.7
申请日：2020-10-10
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脆弱性描述攻击图的电力工控系统网络攻击评估方法，属于智能电网信息及设备安全技术领域。方法包括收集电力工控系统原始攻击案例；对案例进行漏洞特征提取、数据清洗、漏洞分类与聚类，形成攻击样本；构建系统网络连接拓扑和网络连接权限拓扑；构建电力工控系统组件集合和系统状态集合；使用系统状态集合、网络连接拓扑和权限拓扑构造基于状态的攻击图；计算攻击图所含单步路径的可行性、攻击链路的可行性和收益。方法综合考虑了网络攻击所使用漏洞的性能特征和电力工控系统组件的物理功能，选用具有通用性的评估指标，基于攻击图的模型，可对电力工控系统的任意子系统进行攻击机理分析和攻击效果评估。
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公开(公告)号：CN109861991B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201910025555.4
申请日：2019-01-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于麦克风非线性特性的设备指纹提取方法，步骤如下：1)发送非线性特性激励音频信号，2)提取麦克风输出信号，3)输出信号的非线性特性的设备指纹提取。本发明通过分析麦克风的硬件结构及其非线性特性，分析输出信号的频域响应，提取麦克风硬件指纹。本发明提出了一种新的硬件指纹提取方法，可用于多麦克风嵌入的硬件设备识别和认证。
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公开(公告)号：CN111583287A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010327146.2
申请日：2020-04-23
Applicant: 浙江大学 , 杭州远鉴信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于精细人像图片分割的深度学习模型训练方法。采集获取人像图片，二值化构成训练数据集；用Canny边缘算法检测边界；采用自适应膨胀算子对边界扩充形成边缘区域，得到人像边缘/背景区域标注图；将原始图像输入到深度学习模型进行训练处理，训练处理中根据人像边缘/背景区域标注图计算图像梯度损失和分割交叉熵损失，共同对深度学习模型进行训练优化。本发明使用粗糙的人工标注结果，通过“自监督”的方式训练，训练出比人工标注更加精确的分割结果，大大节约人工标注的成本，能够应用于人员监控、人像分析、人像编辑等各种场景。
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公开(公告)号：CN111582331A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010326582.8
申请日：2020-04-23
Applicant: 浙江大学 , 杭州远鉴信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的绘画作品作者图像识别方法。采集多位画家的绘画作品数字化后获得图片，以画家作为类别标签，构成训练集；使用ImageNet数据集做预处理后训练密连接网络DenseNet获得预训练模型；在预训练模型中添加深浅层特征融合部分构成多层特征融合的密连接网络；利用训练集经过预处理后对多层特征融合密连接网络进行再次训练得到识别绘画作品作者的网络模型；将待测绘画作品作预处理后输入网络模型中输出得到绘画作品的识别作者结果。本发明能够实现绘画作品作者的自动识别，具有较高的准确率。
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公开(公告)号：CN111556290A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010320385.5
申请日：2020-04-21
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于家庭无线摄像头加密流量的用户行为推测方法，使用智能设备(如手机、笔记本电脑)的内置无线网卡从室外采集家庭无线流量，通过分析家庭无线流量和无线摄像头流量特征，检测并分离无线摄像头流量，通过分析无线摄像头流量变化与用户行为间的关联关系，并结合深度学习方法对用户行为进行推测，包括是否在家，在家常见行为等。本发明创新性地提出可使用家庭无线摄像头流量推测用户行为，在不进入家庭的情况下，对家庭用户行为习惯进行推测和追踪。本发明方法的用户行为推测精确度在90％左右。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111383128A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010157020.5
申请日：2020-03-09
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 浙江大学 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于监测电网嵌入式终端设备运行状态的方法及系统，属于智能电网安全技术领域。本发明方法，包括：采集电网嵌入式终端设备在不同安全状态下的历史运行数据；根据采集的历史运行数据，确定表征预设时间内电网嵌入式终端设备历史运行数据的运行特征；根据运行特征构建GRU神经网络架构，并将历史运行数据分为训练集和测试集，将训练集和测试集输入至GRU神经网络架构进行训练，获取训练模型；采集待监测电网嵌入式终端设备的运行数据，使用训练模型对运行数据进行测试，确定待监测电网嵌入式终端设备的运行状态。本发明对于识别电网嵌入式终端设备的运行状态的准确率更高，鲁棒性更强。
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公开(公告)号：CN111144522A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911295532.1
申请日：2019-12-16
Abstract: 本发明公开了一种基于硬件本征差异的电网NFC设备指纹认证方法，包括NFC交换信息时模拟信号采集、数据预处理、特征提取、安全NFC模型建立、攻击者设备检测。通过对电网NFC设备交换信息时的模拟信号进行分类，选择硬件本征差异作为设备接入的判断依据，并通过模型训练获取NFC设备数据库，与NFC设备进行一对一的认证，从而判断接入设备是否异常。本发明是模拟态安全机制在物联网辨识领域的应用，模拟态内在的复杂机理使得硬件本征信息难以仿造，具有较高的安全性，有效解决了物联网NFC设备的设备身份辨识问题。
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公开(公告)号：CN110971677A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911133976.5
申请日：2019-11-19
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国网能源研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗强化学习的电力物联网终端设备边信道安全监测方法，属于智能电网安全领域。通过对终端设备的功耗边信道信息进行预处理和统计分析，确定与终端设备工作状态变化相关的特征组合，将预处理后的边信道特征作为异常监测模型的输入。将终端设备正常工作状态下的历史边信道数据作为正常样本输入异常监测模型，训练多种正常工作状态下的基于单分类的异常监测模型，通过新的终端设备异常状态数据，验证基于边信道信息的终端设备异常监测模型的有效性及其性能。在实际监测过程中，采用异常监测智能体自动选择单一异常监测模型执行程序，实现算法复杂度的自适应调节，兼顾准确度和快速性，提高了电力物联网终端设备的安全性能。
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公开(公告)号：CN106888205B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201710005047.0
申请日：2017-01-04
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种非侵入式基于功耗分析的PLC异常检测方法，该方法包括将一个电阻串联接入PLC的电源模块与CPU模块之间，通过数据采集设备采集电阻两端电压降，获取PLC运行时的功耗信息；将采集到的功耗进行样本切分，对每个样本提取合适的特征集合，形成特征值样本；根据PLC正常运行时的特征值样本训练一个基于长短记忆单元的神经网络模型，并将新采集到的待测功耗特征值样本与LSTM网络预测的特征值信息进行对比，以确定待测样本是否为异常样本，由此判断PLC是否遭到攻击。该方法无需修改PLC的软硬件配置，相对原工业控制系统是非侵入式的，且能够对PLC进行实时的监控，在不需要获取PLC遭到攻击时的异常样本情况下就能实现对攻击的检测。
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公开(公告)号：CN109861991A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910025555.4
申请日：2019-01-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于麦克风非线性特性的设备指纹提取方法，步骤如下：1)发送非线性特性激励音频信号，2)提取麦克风输出信号，3)输出信号的非线性特性的设备指纹提取。本发明通过分析麦克风的硬件结构及其非线性特性，分析输出信号的频域响应，提取麦克风硬件指纹。本发明提出了一种新的硬件指纹提取方法，可用于多麦克风嵌入的硬件设备识别和认证。
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