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公开(公告)号：CN117580104A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311659316.7
申请日：2023-12-05
IPC: H04W28/08 , H04W28/084
Abstract: 本发明公开了一种分布式计算协作资源分配方法、系统、设备及存储介质，属于通信技术领域，包括：建立边缘节点分布式计算系统模型；根据所述边缘节点分布式计算系统模型，以最小化分布式计算网络中所有用户的平均延迟为目标，构建整体规划问题；求解所述整体规划问题，以确定卸载依赖性任务策略，根据所述卸载依赖性任务策略进行分布式计算协作资源的分配，该方法、系统、设备及存储介质能够在实现边缘节点之间协作资源分配的同时，最小化所有用户的平均延迟。
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公开(公告)号：CN119584203B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510133116.0
申请日：2025-02-06
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: H04W28/06 , H04W28/084 , H04W28/08 , H04W72/1263 , H04W72/543 , H04L41/0895 , H04L41/0897 , H04L41/40
Abstract: 本发明涉及虚拟网络映射领域，公开了一种虚拟网络映射方法及相关系统，本发明将虚拟网络请求分为可拆分和不可拆分两类，通过分类处理不同类型的请求，可以更好地针对每种请求的特点进行优化处理。这样既能提高可拆分请求的资源利用率，又能确保不可拆分请求的服务质量。本发明能够可拆分虚拟网络请求进行重组，可以将相似的请求合并处理，从而减少资源的浪费和提高资源的利用效率。本发明根据实时接收的虚拟网络请求和物理网络资源的变化情况，动态调整映射方案，使网络资源分配更加灵活。并且实时计算物理网络资源的占用情况，能够及时发现资源利用的瓶颈，并通过后续的调整和优化来解决问题。
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公开(公告)号：CN118550702A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410701443.7
申请日：2024-05-31
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，公开了一种缓存配置优化方法、装置、设备、介质及产品，所述方法包括：根据应用程序访问缓存的流式特征及应用程序对缓存的容量敏感性特征，对应用程序进行分类，获得应用程序的缓存访问行为分类结果；根据所述应用程序的缓存访问行为分类结果，结合应用程序的访存特征，对缓存的配置参数进行优化，即得到所述缓存配置优化结果；本发明对应用程序的缓存访问行为进行分类，能够准确获取应用程序对缓存的使用模式；以应用程序的缓存访问行为分类结果及访存特征为依据，对缓存的配置参数进行优化，能够满足对不同类型的应用程序配置不同的缓存配置参数，并确保了缓存配置的合理性，有效保证了程序的执行性能。
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公开(公告)号：CN117354251A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311282952.2
申请日：2023-09-28
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 谢伟 , 顾荣斌 , 何旭东 , 方晓蓉 , 吴金龙 , 邵佳炜 , 张皛 , 潘晨灵 , 刘文意 , 刘金锁 , 邹徐熹 , 邱玉祥 , 高雪 , 刘赛 , 万明 , 赵华 , 张磊 , 宋凯 , 张华锋 , 李静
IPC: H04L47/2441 , H04L47/2483 , H04L43/0876 , H04L9/40 , H04L41/16 , H04L9/32 , H04L69/22 , H04L41/0894 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/35 , G06Q50/06 , G06F18/2135 , G06F18/23 , G06F18/243 , G06N3/084 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种电力物联终端特征的自动化提取方法，包括：对电力物联终端的流量信息进行识别；设定特征分级规则，对设备特征信息进行分类并打标签，分为浅层特征和深度特征；在边缘节点提取设备的浅层特征，在云端提取设备的深度特征；分析各个标签的异常特性，对提取的特征进行相关度分析，筛选出相关度高的特征值；构建多种模式的特征提取模型；结合工作流自动化编排构建得到的多种模式的特征提取模型。本发明在对报文实现解析的基础上，对设备上传的流量进行检测和分级，根据业务实际情况，在边缘终端和云端按需执行不同的特征信息提取，并且将特征提取的流程自动化，能够提升计算效率，降低网络时延影响，减少云端计算和存储成本。
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公开(公告)号：CN116069942A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211602298.4
申请日：2022-12-13
Applicant: 国网上海市电力公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的漏洞类型关联分析方法，包括如下步骤：步骤一、知识图谱总库构建：预先将美国通用漏洞和披露平台(CVE)、美国国家信息安全漏洞库(NVE)、日本信息安全漏洞库(JVN)按照实体节点和实体之间的语义关系构成边，汇总成整体的知识图谱化总库，通过流程配合，对美国通用漏洞和披露平台(CVE)、美国国家信息安全漏洞库(NVE)、日本信息安全漏洞库(JVN)中的海量数据采用先构建知识图谱总库，再分类筛分漏洞子集，后经过一级验证和二级复验的方式，实现海量数据中的漏洞数据进行全面、细化和高精度类型关联性分析处理的效果，降低漏洞数据关联系分析局限性大，降低漏洞数据关联系的容错率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112468414A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011229753.1
申请日：2020-11-06
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 刘军 , 刘赛 , 张磊 , 张敏杰 , 晁凯 , 杨勰 , 宋凯 , 吴垠 , 胡楠 , 杨清松 , 杨文清 , 胡游君 , 邱玉祥 , 高雪 , 叶莹 , 卢仕达 , 陈琰 , 张露维 , 陈晓露 , 顾荣斌
IPC: H04L12/869 , H04L12/865 , H04L12/851
Abstract: 本发明提供一种云计算多级调度方法，包括选择接收节点并通知Coflow的发送节点，以使得发送节点将被调度的Coflow中的流量发送到被选择的接收节点；接收发送节点发送来的每个Coflow已发送的数据流大小信息，根据接收到的信息确定不同Coflow的优先级，将所述Coflow的优先级发送给发送节点，以使得发送节点根据接收到的所述Coflow的优先级在本地的多级队列中对Coflow进行调度。本发明通过优化云计算多级调度，可以提升云环境内部网络通信效率，可以更好的发挥云计算的计算价值。
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公开(公告)号：CN110943974A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911076577.X
申请日：2019-11-06
Abstract: 一种DDoS异常检测方法及云平台主机，根据CPU利用率和网络流量数据，采用基于窗口的时间序列分析方法和单类分类检测方法进行异常检测。本发明可以实现更高的准确率和较低的误报率，同时也能记录攻击的过程，有利于人工的进一步分析并且将攻击后的行为与正常工作下的负载高峰进行区分。
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公开(公告)号：CN118093439A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410487715.8
申请日：2024-04-23
Applicant: 南京航空航天大学 , 国网上海市电力公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 位雪银 , 李静 , 吴金龙 , 顾荣斌 , 何旭东 , 方晓蓉 , 邵佳炜 , 张皛 , 潘晨灵 , 刘文意 , 周忠冉 , 李马峰 , 蔡世龙 , 潘安顺 , 顾亚林 , 张俊杰 , 邱文元 , 富思
Abstract: 本发明公开了一种基于一致图聚类的微服务提取方法和系统，包括单体程序结构依赖视图构建、单体程序语义视图构建、基于一致图增强图Transformer的特征嵌入表示学习、基于k‑means聚类算法的微服务提取。本发明通过提取单体程序中类之间的依赖关系和创建类的过程中使用的文本信息，构建结构依赖视图和语义视图，再通过一致图增强图Transformer生成一致图，实现单体程序结构信息和语义信息的统一建模，最后基于得到的一致图，利用k‑means聚类算法实现对单体程序的拆分。本发明结合单体程序多视图信息，构建一致图增强图Transformer，实现了微服务提取在功能性和模块性方面性能的提升。
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公开(公告)号：CN117076171A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311014078.4
申请日：2023-08-11
Applicant: 国网上海市电力公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 张王俊 , 吴金龙 , 何旭东 , 顾荣斌 , 潘晨灵 , 刘文意 , 张皛 , 方晓蓉 , 邵佳炜 , 周忠冉 , 李马峰 , 蔡世龙 , 潘安顺 , 顾亚林 , 张俊杰 , 邱文元 , 富思 , 李静 , 陈世伟
IPC: G06F11/07 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向多元时序数据的异常检测及定位方法及装置，方法包括以下步骤：S1：对多元时序数据中每个时间点的数据划分多个尺度的滑动窗口，计算得到多元时序数据的特征矩阵；S2：使用正常的多尺度特征矩阵和自特征矩阵作为训练集输入训练模型进行迭代训练；S3：组建异常检测器，将多元时序数据输入异常检测器，得到重构数据，计算多元时序数据的异常分数；S4：基于异常分数以及阈值，判定多元时序数据是否为异常；S5：根据异常贡献程度确定发生异常的根因。本发明具有能有效识别异常根因，进而完成对故障传感器检测及定位的技术效果。
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公开(公告)号：CN116522265A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310462292.X
申请日：2023-04-25
Applicant: 国网上海市电力公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京航空航天大学
Inventor： 谢伟 , 吴金龙 , 顾荣斌 , 何旭东 , 方晓蓉 , 邵佳炜 , 张晶 , 潘晨灵 , 刘文意 , 刘金锁 , 胡游君 , 周忠冉 , 李马峰 , 蔡世龙 , 潘安顺 , 顾亚林 , 张俊杰 , 邱文元 , 富思 , 李静 , 时宽治 , 王虹岚
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了基于多尺度双向时空信息融合的工业互联网时序数据异常检测方法及装置，包括基于GAT和BiLSTM的双向时空特征提取、基于多尺度门控TCN的多尺度特征提取、基于双仿射的特征融合编码、基于变分自编码的对抗训练的和基于工业时序数据重构误差的异常检测。本发明首先通过构建的双向时空特征提取模块依次捕获多个时间序列之间的相关性和双向依赖性。其次，采用设计的多尺度特征提取模块自适应的提取时间序列的多尺度时序特征，并引入双仿射特征融合编码模块实现多尺度时序特征和双向时空特征的交叉融合，增强模型对原始数据的特征提取。最后，提出了结合对抗训练的变分自编码器来放大异常的重构误差并增强模型对训练数据噪声的抗干扰能力，提高了本发明对异常数据的区分能力和检测性能。
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