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公开(公告)号：CN116742525A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310750202.7
申请日：2023-06-21
Applicant: 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明涉及一种输电无人机智能巡检装置及巡检方法，通过将监测单元与清洁单元装配在飞行单元上，以实现对输电线的巡检与清洁的连续进行，通过飞行单元沿输电线线路走向飞行，再通过监测单元进行近距离拍摄，用于监测输电线是否发生破损，将破损位置进行拍摄并将线路位置信息一并传输到终端控制设备，便于后续专业人员来进行维修处理，由于监测单元设置于清理单元前方，可为清理单元的清理工作进行避障处理；设置的清洁单元，通过动力组件带动工作组件实现对输电线的配合夹持，供液组件为工作组件提供清洁液，在飞行单元稳定前行的过程中，工作组件能够实现对输电线外表面的积尘进行清理。
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公开(公告)号：CN116016300A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211680851.6
申请日：2022-12-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本申请涉及微服务应用迁移上云自动化性能评估系统及应用，属于评估系统领域，通过设置网卡切换机构、散热调节机构和朝向调节机构，使该系统不仅可以检测迁移上云的软件环境性能，还可以用于检测硬件环境性能，通过软件和硬件可以有效的检测出微服务应用迁移上云的性能，散热调节机构和朝向调节机构不仅可以用于对主机进行散热以及调节主机与信号源之间的朝向，还可以用于屏蔽无线网卡的信号，检测无线信号强弱与上传速率的关系以及辅助人们移动待测软件所用的主机，功能性强。
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公开(公告)号：CN116009410A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310047592.1
申请日：2023-01-31
Applicant: 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G05B15/02 , G05B19/418
Abstract: 本发明公开了基于多业务多场景的物联终端接入系统及应用，基于多业务多场景的物联终端接入系统，包括物联控制终端、移动终端、数据采集模块、数据加密模块、数据处理模块和驱动执行模块；所述物联控制终端安装于家居环境中，所述物联控制终端和移动终端的内部均安装有定位模块；本发明物联终端接入系统，通过数据采集模块进行家居内多场景环境数据的检测，通过数据处理模块进行场景环境数据的分析处理，通过驱动执行模块进行多业务智能家居的控制，通过移动终端能进行智能家居的远程控制且能通过视频监控模块进行家居内环境的远程观察，数据加密模块的接入，对采集的家居内环境数据进行加密处理，能避免物联终端接入系统中传输数据的泄露。
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公开(公告)号：CN114610613A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210228347.6
申请日：2022-03-08
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 杜静 , 孔蕊 , 邵月 , 杨容嫣 , 来风刚 , 张攀 , 周逸 , 饶涵宇 , 毛冬 , 宫帅 , 曹弯弯 , 余东波 , 董小菱 , 程航 , 孙强 , 高丰 , 都繁杰 , 李静
Abstract: 本发明公开了一种面向在线实时的微服务调用链异常检测方法，首先将微服务调用链建模为自然语言序列，对调用链中记录的事件进行解析，将事件提取为语义序列及响应时间序列；然后利用词汇嵌入式表示算法提取出调用链中事件的向量化表示，将调用链表示为按时序排列的数值型向量序列，最后采用基于注意力机制的双层长短期记忆深度神经网络同时检测调用链中存在的微服务实例调用路径异常与性能异常。本发明不仅可以同时检测调用链中存在的两种类型的异常，而且提高了检测的速度和精度，减少了异常的误报和漏报。
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公开(公告)号：CN119544259A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411444901.X
申请日：2024-10-16
Applicant: 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 东南大学
IPC: H04L9/40 , H04L9/00 , H04L67/104 , G06F21/62 , G06F21/60 , G06F21/32 , G06F21/64 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种云平台数据安全风险预测方法、系统及存储介质，涉及数据安全技术领域，包括：获取云平台的至少一个数据存储节点和至少一个数据存储路径；获取数据存储节点的数据重要等级；对云平台的数据进行备份，备份数据存储在区块链中；得到至少一个网络攻击类别，计算得出网络攻击类别的占比；计算得出网络攻击类别对云平台攻击的平均影响因子；计算得出至少一个网络攻击对云平台攻击的总体影响因子；使用总体影响因子作为云平台数据安全风险预测等级。通过设置安全分类模块、异常获取模块、因子计算模块和风险预测模块，考虑到各种网络攻击的不同情况及对数据影响的不同，得到的预测结果具有较高的参考价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119537070A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411447065.0
申请日：2024-10-16
Applicant: 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 东南大学
IPC: G06F11/07 , G06F18/22 , G06F18/24 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种云平台大规模主机故障的处理方法及系统，包括：获取所有历史主机分析原始数据，并对所有历史主机分析原始数据进行特征提取。基于对主机中的海量历史分析数据及最终的分析结果进行综合总计分析，最终分析为存有主机故障种类的所有历史分析特征数据中出现的分析特征作为与主机故障种类相关的若干个分析特征，同时计算主机故障种类与分析特征之间的相关权重，依次作为后续分析时，进行匹配度计算的数据基础，进而实现对于海量分析数据的有效复用，提高推荐分析手段时的精准度，可有效的降低对于工作人员分析经验的积累需求，实现海量分析数据的有效复用，保证主机故障分析时可以进行推荐最佳的检修手段。
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公开(公告)号：CN114610613B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210228347.6
申请日：2022-03-08
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 杜静 , 孔蕊 , 邵月 , 杨容嫣 , 来风刚 , 张攀 , 周逸 , 饶涵宇 , 毛冬 , 宫帅 , 曹弯弯 , 余东波 , 董小菱 , 程航 , 孙强 , 高丰 , 都繁杰 , 李静
IPC: G06F11/3668 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06F9/48
Abstract: 本发明公开了一种面向在线实时的微服务调用链异常检测方法，首先将微服务调用链建模为自然语言序列，对调用链中记录的事件进行解析，将事件提取为语义序列及响应时间序列；然后利用词汇嵌入式表示算法提取出调用链中事件的向量化表示，将调用链表示为按时序排列的数值型向量序列，最后采用基于注意力机制的双层长短期记忆深度神经网络同时检测调用链中存在的微服务实例调用路径异常与性能异常。本发明不仅可以同时检测调用链中存在的两种类型的异常，而且提高了检测的速度和精度，减少了异常的误报和漏报。
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公开(公告)号：CN119323041A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411524493.9
申请日：2024-11-11
Applicant: 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司
Inventor： 张亮 , 黄陟 , 吴斌 , 汪争贤 , 张莉 , 吴宇 , 夏禹晨 , 陈胡嵘 , 方圆 , 李明 , 张懿操 , 吴极 , 程航 , 盛剑桥 , 沈越欣 , 许静萱 , 王曦茵 , 徐润 , 张冠男 , 符春兰 , 夏瑞 , 尹晓宇 , 张敏 , 王海陆 , 余东波
Abstract: 本发明公开了基于量子密钥与国密算法的线下文件安全管控方法及系统，涉及文件安全管控技术领域，包括设置若干模拟的量子密钥更新频率，对模拟软件中模拟过程的量子密钥更新前的时间进行等分，获取等分区间安全数据和密钥更新性能影响数据；根据等分区间安全数据和密钥更新性能影响数据基于BP神经网络构建密钥更新频率效果评估模型；根据密钥更新频率效果评估模型的输出和对应的量子密钥更新频率，绘制频率－效果曲线图；对频率－效果曲线图进行数据分析，得到筛选的量子密钥更新频率，将其作为最终量子密钥更新频率应用于线下文件安全管控；本申请解决了现有技术对于量子密钥更新频率的选取通常通过经验设置缺乏平衡问题。
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公开(公告)号：CN119179934A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411682757.3
申请日：2024-11-22
Applicant: 东南大学 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于谱聚类构图的图卷积神经网络协议分类方法，涉及于网络安全和机器学习领域，所述方法包括以下步骤：从收集到的网络协议数据中筛选出关键字段；优化传统谱聚类构图算法，对筛选出的数据进行聚类，将数据处理成适合图神经网络的图结构形式；利用谱聚类得到的图结构作为图卷积神经网络的输入，提出S‑GCN模型，采用随机初始化的三层GCN进行建模，对节点三阶邻域进行卷积，在最后一层通过对节点特征聚合来实现网络协议分类。实验证明本发明的方法在分类结果上有较高的准确率，S‑GCN中图结构的优劣直接影响到分类结果，同时证明了本发明图结构的高效性。
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公开(公告)号：CN118397517B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410827859.3
申请日：2024-06-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本申请提供了一种基于人工智能的视频图像特征追踪方法，属于图像处理技术领域，方法包括：获取目标视频节，基于目标视频节获取第M帧图像;基于神经网络模型确定第M帧图像中的目标图像，其中，目标图像为被追踪特征的图像；获取第M‑N帧图像与第M+N帧图像，基于第M帧图像中的目标图像，分别确定第M‑N帧图像与第M+N帧图像中的目标图像,其中，M、N为大于0的自然数，且M‑N≥1；基于第M+N帧图像中的目标图像与第M‑N帧图像中的目标图像，确定被追踪特征的移动速度与移动方向；基于移动速度与移动方向在第M+N帧图像中显示预测目标图像。本申请提供了一种基于人工智能的视频图像特征追踪装置及一种电子设备。
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