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公开(公告)号：CN117540377A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311496633.1
申请日：2023-11-10
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 北京邮电大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 公开了一种基于Nginx反代注入的JavaScript安全控制方法。其首先配置Nginx服务器，其中，所述配置Nginx服务器包括JavaScript代码安全检测模块，接着，响应于检测到JavaScript代码执行请求，将所述JavaScript代码执行请求中的JavaScript代码输入所述JavaScript代码安全检测模块以判断所述JavaScript代码是否符合安全策略。这样，可以实现对JavaScript代码的安全检测。
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公开(公告)号：CN117478403A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311496634.6
申请日：2023-11-10
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04L43/04 , H04L43/026
Abstract: 一种全场景网络安全威胁关联分析方法及系统，其获取网络安全相关数据，其中，所述网络安全相关数据包括预定时间段内多个预定时间点的网络流量值以及所述预定时间段的网络日志；提取所述多个预定时间点的网络流量值的网络流量时序特征；提取所述网络日志的日志语义特征；融合所述网络流量时序特征和所述日志语义特征以得到网络流量‑网络日志语义交互融合特征；以及，基于所述网络流量‑网络日志语义交互融合特征，确定攻击者行为模式。这样，可以实现智能化地识别攻击者行为模式，检测网络中的潜在威胁。
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公开(公告)号：CN119646683A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411532327.3
申请日：2024-10-30
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0442 , G06N3/098 , H04L9/40 , H04L41/16 , H04L67/12 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种基于融合识别模型的多样化攻击行为识别方法及系统，该方法的步骤包括：基于本地端收到的攻击构建原始训练数据集，基于原始训练数据集中各类标签的数量确定缺失的训练数据类别；基于预训练的数据生成模型对缺失训练数据类别的训练数据进行补充，更新本地训练数据集；基于更新后的本地训练数据集对攻击识别模型进行本地训练，并将训练后的本地模型的模型参数上传至云端，云端基于上传的本地模型的原始训练数据集中训练数据的数量，确定模型权重；基于所述模型权重对上传的各个本地模型的模型参数进行加权计算，将更新后的模型参数下发至各个本地端构建聚合模型，基于所述聚合模型对本地端接收到的数据进行攻击识别。
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公开(公告)号：CN118802362A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411085886.4
申请日：2024-08-08
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种基于自适应响应大规模模型的网络流量分析方法，其通过网络嗅探器来实时监测网络流量值，并利用基于深度学习的人工智能技术对网络流量数据进行时序分析，基于历史时间段的网络流量时序特征模式，推理出理想状态下当前时间段的网络流量时序特征，进而基于推理出的网络流量时序特征与实际网络流量时序特征之间的对比分析，从而智能判断是否存在网络异常。这样，可以提高网络流量异常检测的准确性和效率，有效应对大规模网络流量的实时分析，增强网络安全防御能力。
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公开(公告)号：CN118740426A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410736258.1
申请日：2024-06-07
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/2433 , H04L41/16 , G06F123/02
Abstract: 本公开涉及一种基于大规模模型驱动的网络安全实时决策系统。其包括：基于预定时间尺度对获取的网络流量的时间序列进行序列切分并按照时间维度进行数据规整以得到网络流量局部时序输入向量的序列；对所述网络流量局部时序输入向量的序列进行网络流量时序编码后通过基于类前景注意力机制的重要模式捕捉器以得到内容显著化网络流量全时域聚合表示矩阵；基于所述内容显著化网络流量全时域聚合表示矩阵，确定是否存在网络流量异常。这样，能够基于大规模模型驱动网络安全的实时监控和决策响应，从而可以快速识别和应对网络中的潜在威胁，提高网络安全事件的检测效率和准确性，减少网络攻击造成的损失。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118018206A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410021891.2
申请日：2024-01-05
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L9/32
Abstract: 本申请公开了一种基于时间戳和动态令牌的身份验证方法，其在生成第一动态令牌的过程中，采用数据处理和分析算法来对所述密钥和所述时间戳进行哈希编码和关联分析，以此来生成相应的动态令牌。这样，能够根据用户密钥和时间戳生成一个与密钥相关且具有唯一性的动态令牌，从而提高用户的安全性。
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公开(公告)号：CN117873886A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410011821.9
申请日：2024-01-04
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种基于Token校验的自动化工具扫描检测系统，其在进行所述Token攻击测试用例的扫描得到所述多个扫描结果后，在后端引入基于人工智的数据处理和语义理解算法来进行所述多个扫描结果的语义关联分析，以此来自动生成所述Token安全检测报告。这样，能够实现Token的自动化扫描检测，从而提高Token安全性的检测的效率和准确性，帮助开发人员和安全团队及时发现和修复Token相关的漏洞和风险，从而保护用户的身份和数据安全。
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公开(公告)号：CN119939543A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510035665.4
申请日：2025-01-09
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司
IPC: G06F21/16 , G06F21/64 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06F123/02
Abstract: 本申请公开了一种物联终端数据溯源与防伪方法，其通过采用哈希算法对物联网终端产生的原始数据进行编码，生成唯一的哈希值作为数据标识，服务器在接收到原始数据后，使用相同的哈希算法对原始数据进行哈希值计算，从而基于哈希值的比对结果来验证数据的完整性和真实性。防篡改验证完成后，进一步结合基于深度学习的时序分析技术对物联网终端原始数据进行时序特征提取，捕捉物联网终端数据中的时序关联性，以此来识别异常的数据模式，评估物联网终端的运行状态，并通过区块链网络对数据验证结果进行存证。这样，可以实现对物联网终端数据的全面安全验证，并通过数据模式分析，识别出物联网终端的异常运行情况，有助于预防潜在的安全威胁。
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公开(公告)号：CN119402281A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411635465.4
申请日：2024-11-15
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 北京安胜华信科技有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种电网云平台安全和效能兼容的流量牵引模型及其应用，在电网云平台建设中多方云并存组合运行的复杂环境下结合安全性和平台效率进行算力流的牵引模型构建，结合多条流量牵引路径将流量牵引至传统虚拟安全资源、华为云虚拟安全资源、阿里云虚拟安全资源或其他云端虚拟安全资源上，实现对各项云端虚拟安全资源的有效利用和安全防护。本发明不仅构建了基础的引流模型，尤其还进一步面向实际应用构建了层次化的引流矩阵优化算法，能够面向不同目标的进行多重优化。
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公开(公告)号：CN119377956A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411469802.7
申请日：2024-10-21
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司
IPC: G06F21/56 , G06F18/2135
Abstract: 本申请公开了一种基于模型防御的内存马检测方法，其通过采用基于深度学习的人工智能技术对被标注为正常运行程序的内存运行行为数据和被检测程序的内存运行行为数据进行语义嵌入编码和时序上下文关联分析，分别挖掘出内存运行参考行为模式特征和内存运行检测行为模式特征，进而通过对两者进行基于主成分特征的匹配分析，从而智能判断该检测程序是否包含内存马。通过这种方式，可以有效提升对于不留下文件痕迹的恶意程序的检测能力，突破传统安全防护措施的局限性，提高内存马检测的准确性和效率。
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