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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：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：CN118413450B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410881711.8
申请日：2024-07-03
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04L41/14 , H04L41/147 , H04L9/40 , H04L67/12
Abstract: 本发明实施例公开了一种电力网络空间中实体信任度的评估方法、装置、设备及存储介质。基于第一行为序列确定第一基础信用评分以及基于第二行为序列确定第二基础信用评分；其中，所述群体中包括多个所述实体；基于所述群体中两两实体间的协作度确定所述群体的团结度；将所述实体的属性信息输入影响因子预测模型，输出所述实体的影响因子；基于所述第一基础信用评分、所述第二基础信用评分、所述团结度及所述影响因子确定所述实体的信任度；根据所述实体的信任度确定所述实体的信任度等级。本发明实施例提供的电力网络空间中实体信任度的评估方法，可以提高实体信任度评估的准确性。
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公开(公告)号：CN118432952B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410889042.9
申请日：2024-07-04
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC: H04L9/40 , H02J13/00 , G06F18/2433 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种零信任环境下的异常检测方法、电子设备及存储介质，涉及信息安全技术领域。其中，该方法包括：在零信任环境下的电力系统中，获取终端用户日志文件以及电网实体身份数据，根据终端用户日志文件和电网实体身份数据构建访问主体行为刻画与关联模型；获取与访问主体关联的主体访问行为数据，构建访问主体的自身行为基线；获取具有相同属性的电网实体的群体访问行为数据，构建具有相同属性实体的群体行为基线；基于预设异常检测模型分别确定自身行为基线以及群体行为基线的基线评估信息，确定异常结果。本发明从不同维度提取访问主体的行为特征，利用预设异常检测模型确定异常结果，提高异常检测的准确性，提升电力系统的安全性。
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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
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04L9/08
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。
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Patent Agency Ranking
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
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04L9/08
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。
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公开(公告)号：CN119961919A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510061407.3
申请日：2025-01-15
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F21/50
Abstract: 本发明公开了一种业务访问请求的安全访问系统。该业务访问请求的安全访问系统包括访问请求处理模块、在线匹配模块、系统总线传输模块；访问请求处理模块与在线匹配模块相连接，在线匹配模块与总线传输模块连接；访问请求处理模块，用于接收至少三个功能核子系统对应的外设业务访问请求，并对外设业务访问请求进行比对处理得到目标外设业务访问请求；在线匹配模块，用于接收在线阶段的设定数量的目标外设业务访问请求，并与历史外设业务访问请求序列进行匹配，得到匹配结果；总线传输模块，用于根据匹配结果进行传输目标外设业务访问请求并执行。本系统能够有效防止出现共模逃逸的情况，提高了外设业务访问请求对异构多核场景下访问的安全性。
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公开(公告)号：CN118861174B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411320676.9
申请日：2024-09-23
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
Abstract: 本申请公开了一种基于属性和标签处理数据方法、数据溯源方法及其装置、设备及介质。该方法包括：确定每个属性的权重并根据各属性的权重确定待插入标签的非重要属性；根据非重要属性的数量以及每个非重要属性的权重，将数字标签拆分为相应数量的子标签；将每个子标签插入相应非重要属性的数值的小数部分，得到处理后的目标数据。上述技术方案通过分析不同属性的权重并针对非重要属性插入数字标签，可实现针对多属性进行多点插入，并且通过将数字标签拆分为子标签分别插入至不同的非重要属性的数值的小数部分，可减少插入数字标签对源数据的影响，且能避免由于部分数据转发破坏数字标签的整体性，从而提高数字标签的鲁棒性和数据安全性。
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公开(公告)号：CN119623571A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411695601.9
申请日：2024-11-25
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: G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , H04L9/40 , H04L67/10 , H04L67/12 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种对抗数据检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取用户的业务数据；将业务数据输入至预训练的基于轻量化的卷积神经网络模型，输出第一预测结果；基于轻量化的卷积神经网络模型部署在边缘设备；将业务数据输入至预训练的基于集成多个神经网络模型的预测模型中，输出第二预测结果；其中，基于轻量化的卷积神经网络模型和预测模型的训练数据集为设定数量的图像和字符及生成对应的对抗数据样本；预测模型部署在云计算平台中；任意两个神经网络模型的检测算法不同；基于第一预测结果与第二预测结果的比较结果，确定业务数据的类型。本发明通过在云端部署多种复杂的神经网络模型，利用云端的算力，实现对于对抗数据的检测防御效果。
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公开(公告)号：CN119561739A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411678853.0
申请日：2024-11-22
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: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种网络异常行为分析方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取待检测场景的网络活动日志，根据所述网络活动日志生成所述待检测场景对应的活动集；根据所述活动集中网络实体的活动序列构建溯源图和根因图；通过时间序列特征捕捉模型对所述活动集进行异常活动评估，得到活动集中异常实体的异常活动数；将所述网络实体的基础属性、异常活动数、溯源图和根因图输入图神经网络分类器，得到所述待检测场景中所有网络实体的异常得分；对所有网络实体的异常得分进行分析，得到所述待检测场景的异常行为分析结果。该方法能够提高对网络中异常行为的检测性能。
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