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公开(公告)号：CN119697041A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411649332.2
申请日：2024-11-19
Applicant: 华北电力大学
IPC: H04L41/14 , H04L41/142 , H04L9/40 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/092 , H02J13/00
Abstract: 本申请公开了一种电力监控系统的信息物理攻击向量生成方法及相关装置，涉及电力监控系统信息安全技术领域，该方法包括：建立电力监控系统的仿真模型，按照电力监控系统的实际运行情况控制仿真模型运行，并对仿真模型进行潮流计算，得到初始的量测值，基于初始的量测值进行状态估计，得到初始状态，以初始状态作为输入，利用GCN‑Dueling DQN算法确定初始状态对应的动作和Q值，将动作作用于仿真模型，得到初始状态对应的下一状态和回报，不断迭代直至Q值收敛时，结束迭代，选择回报最大的动作作为信息物理攻击向量。本申请可提高生成信息物理攻击向量的效率和精度。
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公开(公告)号：CN115271029A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210649756.3
申请日：2022-06-10
Applicant: 华北电力大学 , 国网江西省电力有限公司 , 国网江西省电力有限公司吉安供电分公司
Abstract: 本发明涉及一种基于GD‑DQN算法的新型电力系统APT攻击图生成方法，首先，基于新型电力系统网络拓扑结构，通过网络漏洞扫描器进行扫描检测，生成新型电力系统的漏洞信息；其次，通过GD‑DQN算法中的智能体对漏洞信息进行漏洞状态扫描，形成对新型电力系统环境的网络感知T；然后，智能体根据网络感知T通过训练过程对攻击图进行构造。本发明，使用GD‑DQN算法中的智能体，改善了攻击图生成的效率和规模，可以动态实时地生成攻击图；引入Dueling DQN算法，智能体的每次学习过程都与其他的学习场景不存在必然依赖；引入GRU模型，智能体达到更好的训练效果，可得到更优的攻击路径。
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公开(公告)号：CN115208619A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210568249.7
申请日：2022-05-24
Applicant: 华北电力大学 , 国网江西省电力有限公司 , 国网江西省电力有限公司吉安供电分公司
Abstract: 本发明提出了一种基于STSA‑transformer算法的新型电力系统APT攻击检测方法及电子设备，通过STSA‑transformer算法结合一种新的归一化操作PowerNorm的步骤，记忆了网络流量的历史记录，捕获了更大范围的序列长度，降低了检测过程中的网络计算资源的开销，提升了神经网络运行的效率，对时序性数据具有较好的检测能力，增强了对新型电力系统中APT攻击检测的能力。
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公开(公告)号：CN115208618A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210568163.4
申请日：2022-05-24
Applicant: 华北电力大学 , 国网江西省电力有限公司 , 国网江西省电力有限公司吉安供电分公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及一种基于多层次攻防博弈的新型电力系统APT攻击主动防御策略，包括：分析目前新型电力系统APT攻击防御策略存在的风险；提出一种多层次攻防博弈的主动防御框架；提出一种新的注水算法简化攻防博弈过程。提出一种改进的安全约束最优潮流策略来减轻负载损失。本发明提出多层次攻防博弈的主动防御框架，通过降低网络层拓扑攻击的成功概率和减轻物理层负载损失，使防御者能够对恶意攻击做出反应。使用新的注水算法简化攻防博弈过程，通过将多级攻防博弈转化为两级攻防博弈，减少了计算量，降低目前新型电力系统APT攻击成功的概率；还提出改进的安全约束最优潮流策略来减轻负载损失，消除攻防博弈过程中已出现的中断攻击。
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公开(公告)号：CN102694800A
公开(公告)日：2012-09-26
申请号：CN201210157444.7
申请日：2012-05-18
Applicant: 华北电力大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了网络信息安全技术领域的网络安全态势预测的高斯过程回归方法。本发明使用层次分析法构造出层次化网络安全态势评价指标体系，以该体系分析各种网络安全威胁对网络安全态势的危害程度，进而计算出各个时间监测点的网络安全态势值并构造成时间序列，将其构造成训练样本集，利用高斯过程回归对训练样本集进行迭代训练得到满足误差要求的预测模型，在训练过程中利用粒子群算法动态搜索高斯过程回归的最优训练参数以降低预测误差，最后利用预测模型完成未来时间监测点的网络安全态势值预测。本发明的有益效果为：在降低网络安全态势预测误差方面，有较好的适应性和较低的预测误差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102289717A
公开(公告)日：2011-12-21
申请号：CN201110212093.0
申请日：2011-07-27
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了电力系统状态估计技术领域中的一种适用于电力系统复杂网络的快速状态估计方法。本发明首先在系统数据库中选取T个时刻的电压幅值和电压相角组成二维数组并对二维数组进行非线性降维；然后对其进行样本训练，生成电压幅值样本模型和电压相角样本模型并进行电压幅值和电压相角预测；之后利用牛顿拉夫逊迭代法对预测值进行修正，获得电压幅值和电压相角的状态估计值；将其作为第T个时刻的电压幅值和电压相角的真值放置到状态量集合中；最后从状态量集合中取前T个时刻的系统状态数据，令T＝T+1，获得第T+1个时刻的状态估计值，实现滚动预测。本发明降低了样本数据的维度，加快了预测速度，且估计精度高。
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公开(公告)号：CN102263790A
公开(公告)日：2011-11-30
申请号：CN201110200871.4
申请日：2011-07-18
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了网络信息安全技术领域中的一种基于集成学习的入侵检测方法。该方法使用核主成分分析从网络安全设备的日志中提取入侵检测所需要的若干特征，进而将各个时间监测点中这些特征的数据结合当时网络安全态势构造成训练样本集；在集成学习Boosting算法中使用核心向量机作为弱学习算法，利用集成学习Boosting算法对训练样本集进行迭代训练得到满足误差要求的弱学习机序列，再利用对弱学习机序列加权求和的方法得到强学习机；利用强学习机完成当前入侵检测分析。本发明在提高入侵检测系统实时性，降低入侵检测漏报率和误报率方面，以及提高入侵检测系统泛化能力方面，有较好的性能。
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公开(公告)号：CN101968813A
公开(公告)日：2011-02-09
申请号：CN201010523819.8
申请日：2010-10-25
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了信息安全技术领域中的一种假冒网页检测方法，用以提高钓鱼式攻击网页检测精度和检测效率。该方法包括将待测网页转化为网页图像，再将网页图像由RGB空间变换为HSI空间；使用谱聚类方法对变换后的网页图像进行分割；提取分割后的各个子图的特征向量；提取分割后的各个子图间的位置关系特征向量；将各个子图的特征向量和各个子图间的位置关系特征向量组合成网页图像特征向量，用核主成分分析方法对网页图像特征向量降维得到特征空间；用直推式支持向量机分类器对特征空间进行训练和测试，根据分类器分类的结果判别待检测的网页是否是假冒网页。本发明在检测钓鱼式攻击网页方面，有较好的适应性和较高的检测精度。
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公开(公告)号：CN101587154A
公开(公告)日：2009-11-25
申请号：CN200910086667.7
申请日：2009-06-17
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了电力系统状态估计技术领域中的一种适用于复杂节点及大规模量测数据的快速状态估计方法。包括：分别将连续的T个时刻的M个测量值纳入到量测集合中，形成M×T二维数组；对所述M×T二维数组进行LLE非线性降维；对每个节点电压幅值和相角分别进行样本训练，生成电压幅值和相角样本模型，并利用生成的样本模型，进行节点电压幅值和相角预测；利用牛顿拉夫逊迭代法进行预测值修正，获得状态估计值；将状态估计值作为第T个时刻的状态真值放置到状态量集合中；取到第T+1个时刻为止的前T个时刻的量测数据，重复前述步骤，获得第T+1时刻的状态估计值，实现滚动预测。本发明在保证预测精度的前提下，实现了对大规模高维样本数据的快速训练和对系统状态量的预测。
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公开(公告)号：CN119765381A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411686355.0
申请日：2024-11-25
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本申请公开了一种针对风电介入下的负荷频率控制系统的协同网络攻击方法、设备、介质及产品，涉及风力发电控制领域，该方法包括：建立偏差模型后，构建目标区域电网中风电介入下的负荷频率控制模型；明确数据关系与约束信息，建立攻击向量生成模型；建立优化模型；采用优化模型确定攻击向量，并采用攻击向量篡改攻击目标区域的参数信息，得到篡改信息；将篡改信息注入负荷频率控制系统，实现网络攻击，LFC中心根据量测值确定区域控制误差，执行控制策略，以调整发电机出力。本申请可以揭示新型电力系统发展过程中其网络安全的脆弱性以及可能面临的挑战，从而为电力系统建设人员设计出更全面的安全防御策略提供借鉴意义，提升系统总体安全性。
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