-
公开(公告)号：CN118606217A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410921468.8
申请日：2024-07-10
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
Inventor： 顾智敏 , 郭静 , 李岩 , 黄伟 , 郭雅娟 , 王梓莹 , 冒佳明 , 朱道华 , 孙云晓 , 姜海涛 , 赵新冬 , 梁伟 , 庄岭 , 景栋盛 , 杨钰 , 冯仁君 , 周超
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种适用于第三方组件的模糊测试方法、系统、设备及介质，包括获取待测供应链软件的组件信息，以根据组件信息确定第三方组件集合；根据第三方组件集合生成测试用例集合，测试用例集合包括多个测试用例序列，每个测试用例序列中包括多个配置有不同属性信息的测试用例；并利用测试用例集合对待测供应链软件进行测试；根据测试结果，生成对应的测试数据，从而全面识别供应链软件中第三方组件的功能性和安全性，通过自动化测试流程，提高了测试效率和覆盖度，降低了人工测试的疏漏风险，此外，测试用例的多样化确保了第三方组件在各种条件下的稳定性和兼容性，测试监控层的实时反馈有助于快速定位和修复潜在问题。
-
公开(公告)号：CN118916855A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410945158.X
申请日：2024-07-15
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F21/16 , G06F40/194
Abstract: 一种基于文档布局相似性的文本零水印生成与校验方法和系统。该文本零水印生成方法包括，将数字文档划分成多个独立语句，根据各个语句的字符数量构建数字文档的语句长度特征序列集合；将语句长度特征序列映射为固定长度的ASCII码值，将ASCII码值组成布局特征序列；对水印信息进行编码，得到水印编码序列，将水印编码序列与数据文档的布局特征序列依次进行二进制转换和等长处理，生成结合水印信息的文档布局特征序列，输入到局部敏感哈希生成器中，将结合水印信息的文档布局特征序列进行加权、合并和降维操作，形成布局特征零水印。本发明实现了电力行业中关键数字文档的完整性验证和版权保护。
-
公开(公告)号：CN118503123A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410685719.7
申请日：2024-05-30
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
Inventor： 顾智敏 , 李岩 , 孙云晓 , 郭静 , 冒佳明 , 王梓莹 , 姜海涛 , 朱道华 , 梁伟 , 郭雅娟 , 赵新冬 , 黄伟 , 庄岭 , 周超 , 景栋盛 , 杨钰 , 冯仁君
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了数据处理技术领域的一种供应链软件成分分析方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：获取待分析供应链软件的第一成分信息；在第一成分信息中插入第一代码块，并根据第一代码块分配目标节点实体，将目标节点实体与预设原始节点实体集合之间建立依赖关系，得到更新边集合和更新节点实体集合，根据所述更新边集合和更新节点实体集合生成第二成分信息；根据所述第二拓扑依赖关系确定所述第一代码块的第一更新执行路径集合；从测试用例数据库中获取第一测试用例，并将所述第一测试用例输入至所述第一更新执行路径集合中的各条执行路径中进行分析，生成所述第一测试用例对应的分析结果文件。本发明能够提升供应链软件的质量和安全性。
-
公开(公告)号：CN117061255B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311319558.1
申请日：2023-10-12
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电力信息系统的入侵检测方法、模型训练方法及装置，入侵检测方法包括以下步骤：将一优化后的入侵检测网络模型接入一电力信息系统中；采集所述电力信息系统的网络连接状态数据，并按照预设的格式要求进行特征描述和预处理，得到网络连接特征数据；将所述网络连接特征数据输入至所述入侵检测网络模型，以得到该网络连接状态数据对应的预测结果，所述预测结果为网络连接正常或网络连接异常。本发明提供的入侵检测方法、模型训练方法及装置突破了循环神经网络模型不能并行计算的限制，与卷积神经网络的结合使用进一步提升了网络模型的检测性能。
-
公开(公告)号：CN115510762A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211293453.9
申请日：2022-10-21
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: G06F30/27 , G06N7/00 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于扰动攻击的电力网络安全主动检测方法，包括：采用强化学习中的马尔可夫模型对环境建立深度学习模型，根据强化学习预定义的多元组，智能体与所述环境进行交互，并将所述多元组收集至经验池，作为后续训练的采样轨迹；通过模拟计算正常数据样本下的电压偏差区间以及对应注入扰动性对抗攻击数据后产生的电压偏差区间，以减少两者之间重复的偏差区间为目标，调整正常数据样本下的电压偏差的最大值以主动区分出受到电力网络扰动攻击的情形。本发明提供的电力网络安全主动检测方法主动降低模拟扰动性对抗攻击下动作的偏差，代替了之前智能电网信息系统被动防御扰动性对抗攻击，提升了智能电网系统的防御能力。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119363443A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411493824.7
申请日：2024-10-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 苏州苏能集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC: H04L9/40 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06N3/098
Abstract: 一种基于分布式联邦强化学习的变电站智能终端入侵检测方法和系统。该方法包括，收集历史入侵检测数据，通过离线强化学习构建元策略，所述元策略的输入包括当前状态和攻击动作，输出包括防御动作，根据实施元策略后的防御结果，基于奖励函数对所述元策略进行奖励或惩罚；基于所述奖励函数定义系统状态和动作的价值函数，基于强化学习方法对所述价值函数进行更新，根据优化后的价值函数对所述元策略进行迭代训练，直到元策略收敛，得到基于分布式联邦强化学习的入侵检测模型；利用所述基于分布式联邦强化学习的入侵检测模型对变电站实时安全事件进行检测。本发明的方案提高了网络整体的安全性和稳定性。
-
公开(公告)号：CN117527451B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410022603.5
申请日：2024-01-08
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: H04L9/40 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/092
Abstract: 本申请公开一种网络入侵检测方法、装置、电子设备及存储介质，可应用于网络安全技术领域。该网络入侵检测方法包括：获取一待检测的网络流量数据；对所述网络流量数据进行数据处理，并分类得到第一类型特征数据集和第二类型特征数据集；分别从所述第一类型特征数据集和第二类型特征数据集中选取数据，组成一组输入数据；重复选取数据的操作，以得到多组不同的输入数据；将多组不同的输入数据输入预先完成训练的入侵检测网络模型，得到攻击类别，该方法基于重要性特征选择和多评论家网络实现网络流量数据入侵检测，且能够适应多种攻击模式的入侵检测。
-
公开(公告)号：CN117061255A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311319558.1
申请日：2023-10-12
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电力信息系统的入侵检测方法、模型训练方法及装置，入侵检测方法包括以下步骤：将一优化后的入侵检测网络模型接入一电力信息系统中；采集所述电力信息系统的网络连接状态数据，并按照预设的格式要求进行特征描述和预处理，得到网络连接特征数据；将所述网络连接特征数据输入至所述入侵检测网络模型，以得到该网络连接状态数据对应的预测结果，所述预测结果为网络连接正常或网络连接异常。本发明提供的入侵检测方法、模型训练方法及装置突破了循环神经网络模型不能并行计算的限制，与卷积神经网络的结合使用进一步提升了网络模型的检测性能。
-
公开(公告)号：CN110830489B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201911111210.7
申请日：2019-11-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于内容抽象表示的对抗式欺诈网站检测方法及系统，方法包括如下步骤：(1)网站文本获取，形成欺诈文本和正常文本；(2)网站文本预处理，选用Skip‑gram模型，得到真实样本集；(3)网络模型训练，选用生成对抗网络(GAN网络)模型，判别器输出类别标签；(4)待测文本获取，形成待测文本；(5)待测文本预处理，选用Skip‑gram模型，将待测文本作为输入文本，进行离散化处理获得具有唯一表示的词向量，得到待测样本；(6)判别输出，将待测样本作为训练后判别器的输入，得到待测样本的类别标签，如果当前标签是正常文本，则表示当前网站内容正常；如果当前标签是欺诈文本，则表示当前网站为欺诈网站。本发明利用少数样本学习，并且结合两种方法做到优势互补，取得更佳的欺诈网站检测效果。
-
公开(公告)号：CN110830489A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911111210.7
申请日：2019-11-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了种基于内容抽象表示的对抗式欺诈网站检测方法及系统，方法，包括如下步骤：(1)网站文本获取，形成欺诈文本和正常文本；(2)网站文本预处理，选用Skip-gram模型，得到真实样本集；(3)网络模型训练，选用生成对抗网络(GAN网络)模型，判别器输出类别标签；(4)待测文本获取，形成待测文本；(5)待测文本预处理，选用Skip-gram模型，将待测文本作为输入文本，进行离散化处理获得具有唯一表示的词向量，得到待测样本；(6)判别输出，将待测样本作为训练后判别器的输入，得到待测样本的类别标签，如果当前标签是正常文本，则表示当前网站内容正常；如果当前标签是欺诈文本，则表示当前网站为欺诈网站。本发明利用少数样本学习，并且结合两种方法做到优势互补，取得更佳的欺诈网站检测效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
19
records
(took 0.027 seconds)
