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公开(公告)号:CN119254268A
公开(公告)日:2025-01-03
申请号:CN202411439984.3
申请日:2024-10-15
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明涉及电力设施技术领域,具体为一种用于电力监测的抗干扰通信系统及工作方法,其中的数据采集模块用于获取被监测电力系统的运行数据并预处理;通信安全认证模块被配置为:对经过预处理并传输的数据进行加密,并对每一项访问数据的终端进行安全认证;天线智能控制模块依据预处理后的数据确定关于信号输出端与信号接收端之间的传输方向及角度,并进行相应的调控;自适应调节模块被配置为:接收预处理后的数据,利用分析操作,在传输波段的范围内检测干扰数据,通过筛选得到所需的扩展频谱,将扩展频谱的指令传输至合成器中进行控制,利用频谱的调节操作实现抗干扰。
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公开(公告)号:CN117473546A
公开(公告)日:2024-01-30
申请号:CN202311421888.1
申请日:2023-10-30
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及数据安全技术领域,具体涉及多方能源数据隐私计算区域能效检索分析系统及控制方法。系统包括:碳排放监测密钥生成中心、能耗数据存储服务器、能耗数据融合计算中心以及多个省级监测计算节点;碳排放监测密钥生成中心用于生成系统参数;多个省级监测计算节点用于根据系统参数,采用零知识证明技术进行交互验证,将验证通过的能耗数据的密文数据保存;并根据系统参数与能耗数据存储服务器交互构建索引结构保存;能耗数据存储服务器用于接收能耗数据融合计算中心发送的查询需求,返回查询结果;能耗数据融合计算中心用于接收查询结果进行解析和验证,得到能耗数据。通过实施本发明,可以抵抗恶意的数据拥有者,保证数据安全性。
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公开(公告)号:CN115906083A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211489368.X
申请日:2022-11-25
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种恶意代码溯源方法、系统、设备及存储介质,用以解决现有的APT恶意代码攻击溯源分析准确率较低的技术问题。方法包括:实时收集正在进行攻击的APT恶意代码组织数据;将所述正在进行攻击的APT恶意代码组织数据输入预先训练的恶意代码组织溯源模型中,输出预测的APT恶意代码组织溯源结果;其中,所述恶意代码组织溯源模型是通过反汇编语言训练的。本申请将实时攻击的恶意代码转化为Asm2Vec函数所需类型,语义表示学习模型Asm2Vec揭示恶意代码汇编语言之间语义关系,不需要任何先验知识,也不需要数据之间的正确映射。只需在向量库中搜索即可实现同源分析,以针对特定组织的攻击实时精确防御。
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公开(公告)号:CN115865479A
公开(公告)日:2023-03-28
申请号:CN202211515139.0
申请日:2022-11-30
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司滨州供电公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种基于加权熵的网络攻击监测方法,包括:将电力系统网络抽象为有向加权复杂网络;将电力系统网络中的设备抽象为节点vi,组成复杂网络节点集V;确定复杂网络向边集确定复杂网络权值集确定复杂网络节点度k(vi),出度kout(vi),入度km(vi)及度集合确定复杂网络节点强度s(vi),出强度sout、入强度sin及强度集合确定复杂网络局部结构;根据局部网络结构对中心节点影响程度,计算抗毁熵;对抗毁熵进行排序,抗毁熵越高表示遭受外部攻击时受到影响的可能性越小,分析容易被外部攻破的薄弱点。本发明根据设备节点所反馈的状态,能够及时有效识别攻击强度和类型,并分析可能对整个信息网络造成的供应链风险。
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公开(公告)号:CN115718792A
公开(公告)日:2023-02-28
申请号:CN202211270245.7
申请日:2022-10-18
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06F18/241 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自然语义处理和深度学习技术的敏感信息提取方法,可对大规模非结构化数据中的敏感信息进行提取。首先,从互联网中下载多个是文本文件,对不同格式的富文本文件使用开源工具进行解析;之后,对解析后的文本文件,使用正则匹配算法对具有可预测模式的敏感信息进行提取;其次,使用自然语义处理模型‑BERT实现词嵌入并生成词向量,结合深度学习算法‑具有注意力机制的双向长短期记忆网络(ABi‑LSTM)构建文本序列分类模型;最后,使用训练好的ABi‑LSTM模型对文本序列进行敏感信息提取。过程中,对文本序列进行标签操作采用BIO打标签策略。本发明的目的在于提出一针对非结构化数据的敏感信息提取方法,确保敏感信息提取的准确性。
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公开(公告)号:CN109408593A
公开(公告)日:2019-03-01
申请号:CN201811204935.6
申请日:2018-10-16
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司
Inventor: 李荣 , 严莉 , 焦洋 , 陈剑飞 , 张悦 , 于展鹏 , 汤耀庭 , 黄振 , 汤琳琳 , 刘子雁 , 张宾 , 朱韶松 , 杨冠群 , 林鹏 , 李刚 , 赵忱 , 付本娟 , 朱璐 , 李小川
Abstract: 本发明公开了一种数据库管理系统、装置及方法,包括数据库管理装置、至少一个第一数据库、至少一个第一服务器、至少一个第二数据库和安全服务器。本发明通过对多种数据库进行联合部署,形成互补,消除自生的局限,以满足对大量数据的存储及分析,并根据用户请求调用数据库信息,建立相应的子数据库,可以满足用户个性化需求。
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