一种基于深度对抗训练的智能电网动态图数据生成方法

    公开(公告)号:CN119090994A

    公开(公告)日:2024-12-06

    申请号:CN202411010831.7

    申请日:2024-07-26

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度对抗训练的智能电网动态图数据生成方法,包括以下步骤:获取智能电网时序图数据,输入基于深度对抗训练的智能电网动态图数据生成模型,生成智能电网动态数据图;基于深度对抗训练的智能电网动态图数据生成模型包括采样模块、生成对抗网络和重构模块,其中,采样模块用于使用中心图采样方法生成中心图;生成对抗网络包括生成器和判别器,生成器包括解码器和编码器,编码器用于通过基于多头自注意力机制构建的时序图自注意力网络对中心图进行编码,获得中心图的隐变量;重构模块用于根据中心图得分矩阵生成每条时序边的分类分布,进而生成智能电网动态数据图。与现有技术相比,本发明可以高效、可靠生成智能电网动态数据图。

    一种基于潜在攻击路径的网络系统漏洞确定方法及装置

    公开(公告)号:CN119966673A

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202510009521.1

    申请日:2025-01-02

    Abstract: 本申请提供一种基于潜在攻击路径的网络系统漏洞确定方法及装置,方法包括:根据网络系统构建对应的系统拓扑模型;对网络系统中的每一设备进行网络测试,得到漏洞测试结果;根据系统拓扑模型确定多个通信链路,并利用各漏洞测试结果对各通信链路进行贝叶斯推断计算,确定各通信链路分别对应的漏洞利用可行性值;依据各漏洞利用可行性值从各通信链路中确定潜在攻击路径;根据潜在攻击路径确定关键漏洞。本方法确定出被网络攻击成功可能性最大的潜在攻击路径,从潜在攻击路径中确定关键漏洞,能缩小确定关键漏洞的范围,基于关键漏洞进行漏洞修复,能够利用最高效的方式对网络系统进行漏洞修复,保障网络系统的安全。

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