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公开(公告)号：CN118779417A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410776335.6
申请日：2024-06-17
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学
IPC: G06F16/332 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06F16/35 , G06Q50/06 , G06F21/62 , G06F18/241
Abstract: 本发明实施例公开了一种电网敏感数据的识别方法、装置、设备、介质及产品。包括：确定多个电网文本数据的特征信息；基于两两电网文本数据间的相似度对各电网文本数据的特征信息进行更新，获得更新后的特征信息；根据所述更新后的特征信息对所述多个电网文本数据进行聚类，获得至少一个目标电网文本数据；其中，所述目标电网文本数据由聚类后类簇中心确定；将所述至少一个目标电网文本数据的更新后的特征信息输入设定分类模型，输出所述至少一个目标电网文本数据分别包含的敏感数据。本方案解决了人工方式识别敏感数据存在的识别效率低、数据遗漏的问题，提高了敏感数据的识别效率，进而保证了敏感数据的安全性。
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公开(公告)号：CN113391891B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110551965.X
申请日：2021-05-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 安徽继远软件有限公司 , 全球能源互联网研究院有限公司
IPC: G06F9/48 , G06F9/50 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开了一种基于Rete和字符串模式匹配算法的负载均衡资源调度方法，对于Docker容器，在Kubernetes集群中，将Pod调度到集群合适的节点上时，先运用字符串模式匹配算法筛选出一批可用的节点；再运用Rete算法将资源匹配到最佳的节点上。本发明方法通过网络筛选的方法找出所有匹配各个模式的对象和策略，能从根本上提高策略匹配的效率，从而缩短资源调用时间。
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公开(公告)号：CN116894260A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310980194.5
申请日：2023-08-05
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于新标签和数据加密的模型数据防泄漏方法，包括：选择若干条与未训练原始模型的数据集不相干的数据，构成集合#imgabs0#采用SHA256算法对集合#imgabs1#中被选择的若干条数据进行加密；为加密后的数据设置标签，该标签为未训练原始模型中不存在的标签，构成关键样本；将关键样本与未训练原始模型的原始数据进行混合，构成训练数据集；使用插入信息的后触发器结合对消息摘要的映射对未训练的原始模型进行训练，得到嵌入水印的模型。本发明能够使得基于黑盒的水印更加具有鲁棒性，减少数据泄漏的风险，并且有效提高敏感数据和数据接口的安全性。
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公开(公告)号：CN116881729A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310693739.4
申请日：2023-06-12
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F18/22 , H04L67/02 , H04L47/125 , G06F18/2415 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于孪生神经网络的HTTP流量相似性度量方法及装置，其中的方法包括以下步骤：步骤1、给定HTTP报文流量数据集，数据集包含多个不为空的报文头属性和类标签属性，部分报文流量数据的类标签属性为空，将类标签属性为空的数据组成数据集，类标签属性不为空的数据组成训练集；步骤2、对数据集和训练集进行预处理，构成灰度图像集；步骤3、构建和训练孪生神经网络距离度量模型；步骤4、使用训练好模型度量数据集的相似度矩阵。本发明具有能提高模型对数据度量的准确性，并输出数据集相似度矩阵，为后续进行其他数据挖掘提供依据的技术优点。
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公开(公告)号：CN116244612B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310532962.0
申请日：2023-05-12
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F18/232 , H04L67/02 , G06F18/27 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开步骤1、给定HTTP报文流量数据集T，HTTP报文流量数据集T包含多条报文流量数据，每条报文流量数据报文头属性中的类标签属性设置为L；步骤2、训练距离度量函数中的距离参数；步骤3、设置聚类阈值，聚类阈值包括邻域密度阈值和半径参数；步骤4、基于邻域密度阈值和半径参数，对流量数据集T聚合，聚合后获得的每一簇数据的类标签属性L相同。本发明基于dist度量函数，采用DBSCAN聚类算法进行流量数据聚类，提高HTTP流量数据进行聚类的聚类精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115603987B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202211219681.1
申请日：2022-09-30
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网智能电网研究院有限公司
Inventor： 赵新建 , 袁国泉 , 陈石 , 陈璐 , 陈牧 , 张颂 , 徐晨维 , 冒佳明 , 夏飞 , 王鹏飞 , 陈欣 , 赵然 , 余竞航 , 朱佳佳 , 宋浒 , 奚梦婷 , 程昕云
Abstract: 本发明公开了一种云边端融合的电力信息通信系统跨域零信任认证系统，包括云端资源导航服务器和互相隔离的若干个信任域；每个所述信任域均包括策略中心和代理网关；具有资源访问业务的信任域的代理网关之间构建有物理的资源访问通道；参与分布式认证的信任域的策略中心之间构建有零信任认证通道；策略中心运行在边缘侧；所述策略中心内部署有域判断模块、本域认证模块、跨域认证模块和行为日志记录模块。本发明能够采用云边端一体化架构实现零信任，可以充分发挥云端数据共享，边缘侧计算资源丰富，终端侧接入方式方便等优势，对资源请求进行针对性地分布式认证，部署方便，兼容性强，无需依赖对注册用户的即时性管理，用户体验性好。
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公开(公告)号：CN119313914A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411518037.3
申请日：2024-10-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的电网异常行为识别方法和装置。其特征包括：获取待识别的电网多维行为信息，对所述电网多维行为信息进行格拉姆矩阵转换，得到至少一个格拉姆行为矩阵；将所述格拉姆行为矩阵的矩阵元素进行像素转换，确定所述格拉姆矩阵对应的格拉姆行为图像；通过预先训练的异常行为模型对所述格拉姆行为图像进行异常行为识别，确定所述电网多维行为信息对应的电网异常行为。实现了对电网网络中的实体进行实体行为检测，能够筛选异常行为并加以警告，及时排查出可能的恶意实体，使得电力网络空间的可靠性和稳定性得到了极大保障，促进了社会的有序运行。
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公开(公告)号：CN117077190B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202310870840.2
申请日：2023-07-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于差分隐私的隐私保护逻辑回归方法，包括：给定样本数据集D，利用逻辑回归模型对D进行预训练，计算得到样本数据平均梯度#imgabs0#根据平均梯度#imgabs1#统计每个类别梯度数据情况，得到不同类别数据的梯度裁剪阈值Ck；在模型训练过程中，利用裁剪阈值Ck对梯度数据进行裁剪后加噪；采用动态选取每轮迭代的更新步长，并引入梯度提升因子，加速模型的收敛，通过线性搜索回收无用的隐私预算分配。本发明能够实现保护逻辑回归模型样本数据隐私的同时，维持分类精度。
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公开(公告)号：CN118965421A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410956089.2
申请日：2024-07-17
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学
IPC: G06F21/62 , G06F18/21 , G06F18/213 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种敏感数据的识别方法、装置、设备、存储介质及产品，所述方法包括：获取待识别数据集，提取待识别数据集中的非结构化数据；对非结构化数据进行特征提取，得到对应的特征信息；特征信息包括内容特征与位置特征；根据特征信息，并结合设定数据识别模型，得到非结构化数据对应的标签，若标签与预设的敏感标签一致，则确定非结构化数据为敏感数据。本发明公开的敏感数据的识别方法，通过对非结构化数据进行特征提取，并根据提取的特征识别对应的标签，可以实现对敏感数据的快速识别，并且在特征提取时同时提取内容特征与位置特征，可以提高特征提取的精度，从而提高敏感数据识别的准确度。
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公开(公告)号：CN116996272B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202310871385.8
申请日：2023-07-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/147 , H04L41/16 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的麻雀搜索算法的网络安全态势预测方法，包括：构建得到态势数据集；构建得到CNN‑SBiLSTM序列预测模型；通过Cubic混沌映射初始化麻雀种群的个体位置，输出混沌序列得到CNN‑SBiLSTM序列预测模型的超参数初始值，并根据目标函数，计算初始种群个体的适应度值；通过个体适应度确定最优麻雀的位置，获得各层BiLSTM对应的最优隐藏单元个数和网络训练次数；根据全局适应度的变化对步长控制参数进行动态调整；构建得到网络安全态势预测模型。本发明可以实现对网络安全态势的有效预测，同时克服现有的预测方法的精度低、收敛速度慢且容易陷入局部最优等缺陷。
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