一种电力网络实体身份标识方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN118413324B

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202410875445.8

    申请日:2024-07-02

    Abstract: 本发明公开了一种电力网络实体身份标识方法、装置、设备及介质,涉及网络空间安全技术领域。所述方法应用于服务器,包括:获取电力网络空间中待标识网络实体对应的属性信息和网络状态信息;基于所述属性信息,生成所述待标识网络实体对应的静态身份标识;通过动态标识生成模型对所述网络状态信息进行隐式表示,生成所述待标识网络实体对应的动态身份标识;基于所述静态身份标识和所述动态身份标识,确定所述待标识网络实体对应的目标标识信息。上述技术方案,通过待标识网络实体对应的静态身份标识和动态身份标识,结合生成目标标识信息,目标标识信息即可实现待标识网络实体的身份的唯一标识,进而提高电力网络空间中实体身份识别的准确性。

    一种电力网络实体身份标识方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN118413324A

    公开(公告)日:2024-07-30

    申请号:CN202410875445.8

    申请日:2024-07-02

    Abstract: 本发明公开了一种电力网络实体身份标识方法、装置、设备及介质,涉及网络空间安全技术领域。所述方法应用于服务器,包括:获取电力网络空间中待标识网络实体对应的属性信息和网络状态信息;基于所述属性信息,生成所述待标识网络实体对应的静态身份标识;通过动态标识生成模型对所述网络状态信息进行隐式表示,生成所述待标识网络实体对应的动态身份标识;基于所述静态身份标识和所述动态身份标识,确定所述待标识网络实体对应的目标标识信息。上述技术方案,通过待标识网络实体对应的静态身份标识和动态身份标识,结合生成目标标识信息,目标标识信息即可实现待标识网络实体的身份的唯一标识,进而提高电力网络空间中实体身份识别的准确性。

    一种基于电网业务的统一应用监测平台

    公开(公告)号:CN116961241B

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311213983.2

    申请日:2023-09-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于电网业务的统一应用监测平台,包括采集层、数据层、服务层和展现层;服务层用于基于数据层构建得到中台业务、服务、支撑应用情况这三者之间的映射关系,同时对二级部署业务中台的服务应用情况及其对业务影响进行监测分析和两级监测数据贯通,两级监测数据是指总部级监测数据和子公司级监测数据;服务层包括服务调用链路构建模块、服务通断分析模块、服务集中告警模块、服务错误分析模块、服务通断影响范围分析模块、全链路监测指标体系模块、服务链路数据共享模块、全量服务信息管理模块和服务链路数据采集模块。本发明通过构建业务中台全链路监测工具功能,能够实现业务中台服务、接口调用的全链路监测。

    一种基于电网业务的统一应用监测平台

    公开(公告)号:CN116961241A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202311213983.2

    申请日:2023-09-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于电网业务的统一应用监测平台,包括采集层、数据层、服务层和展现层;服务层用于基于数据层构建得到中台业务、服务、支撑应用情况这三者之间的映射关系,同时对二级部署业务中台的服务应用情况及其对业务影响进行监测分析和两级监测数据贯通,两级监测数据是指总部级监测数据和子公司级监测数据;服务层包括服务调用链路构建模块、服务通断分析模块、服务集中告警模块、服务错误分析模块、服务通断影响范围分析模块、全链路监测指标体系模块、服务链路数据共享模块、全量服务信息管理模块和服务链路数据采集模块。本发明通过构建业务中台全链路监测工具功能,能够实现业务中台服务、接口调用的全链路监测。

    一种基于IP访问序列的异常访问行为识别方法

    公开(公告)号:CN115604040B

    公开(公告)日:2023-03-10

    申请号:CN202211616801.1

    申请日:2022-12-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于IP访问序列的异常访问行为识别方法,包括以下步骤:选定某IP的用户,根据该IP用户多天访问记录提取访问序列,基于访问序列构建反映该用户访问行为模式的概率前缀树,并根据设定的概率阈值对概率前缀树进行剪枝,定义概率前缀树相似度计算方法;基于该IP用户近期某段时间内的访问记录提取其访问序列,根据访问序列构建该用户近期的概率前缀树。计算该用户历史概率前缀树与其近期概率前缀树的相似度,相似度越大表明该用户的访问行为模式越稳定,其访问行为越正常;反之,表明该用户的访问行为模式异常性越显著。本发明能根据用户历史概率前缀树与近期前缀树的相似度分析计算,识别用户访问行为的异常情况。

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