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公开(公告)号：CN116388955A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310183844.3
申请日：2023-03-01
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明是一种智能电网中隐私保护下的电力分配方法，针对智能电网场景下的电力数据协同计算时的隐私泄漏问题，公开了一种高效的在两个互不信任的电力系统上的电力分配方法。该方法实现了在隐私保护条件下的两个电力系统数据库的电力数据的联合分组和聚合的功能，解决了智能电网场景中的安全性需求和高性能需求平衡的难题。其中，对于两个系统数据间的联合计算部分，引入OPRF协议进行实现；对于隐私保护下的数据分组‑聚合运算部分，采用加法同态加密和对称加密技术，引入随机化和置乱过程进行实现；针对智能电网的性能需求，本发明利用对称加密技术减少了同态加密次数，减少了整个过程的计算和通信开销。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111695117A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010534994.0
申请日：2020-06-12
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本申请提供了一种webshell脚本检测方法及装置，该方法通过对多个不同设定类型的特征的提取，保证对SVM模型进行训练所用特征的多样性，并基于费舍尔评分算法对提取的多个不同设定类型的特征进行筛选，利用筛选后的特征对SVM模型进行训练，可以进一步提高SVM模型分类的准确性。在此基础上，对待检测脚本进行多个不同设定类型的特征的提取，并利用费舍尔评分算法对提取的多个不同设定类型的特征进行筛选，将筛选出的特征输入SVM模型，可以提高SVM模型输出的分类结果的准确性。
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公开(公告)号：CN111695117B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202010534994.0
申请日：2020-06-12
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06F21/56 , G06F18/2411
Abstract: 本申请提供了一种webshell脚本检测方法及装置，该方法通过对多个不同设定类型的特征的提取，保证对SVM模型进行训练所用特征的多样性，并基于费舍尔评分算法对提取的多个不同设定类型的特征进行筛选，利用筛选后的特征对SVM模型进行训练，可以进一步提高SVM模型分类的准确性。在此基础上，对待检测脚本进行多个不同设定类型的特征的提取，并利用费舍尔评分算法对提取的多个不同设定类型的特征进行筛选，将筛选出的特征输入SVM模型，可以提高SVM模型输出的分类结果的准确性。
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公开(公告)号：CN111049828B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201911281692.0
申请日：2019-12-13
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明涉及网络安全领域，涉及一种网络攻击检测及响应方法及系统，包括：针对异常数据进行特征提取，对提取到的特征进行训练得到网络攻击检测模型；通过网络攻击检测模型对网络中的若干关键节点进行检测；当网络攻击检测模型检测到一关键节点存在异常数据时，判断该异常数据所对应的网络攻击的类型，通过横向对比该关键节点所在的终端与其他相同关键节点所在的终端，对网络攻击检测模型的判断结果进行验证；根据网络攻击的类型生成对应的响应策略。本发明通过基于深度神经网络训练的网络攻击检测模型对网络攻击进行检测，具有很高的识别率，且识别效率高；通过横向对比技术将网络攻击检测模型的检测结果进行验证，提高识别的准确度。
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公开(公告)号：CN113010877A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202011632400.6
申请日：2020-12-31
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江华云信息科技有限公司
Abstract: 本申请提出了适用于SAP系统的权限调节方法及装置，包括对使用SAP系统企业的业务流程进行筛选，选取工作节点数量最多的业务流程作为样本业务流程；基于样本业务流程的工作内容对样本业务流程的工作节点进行划分，确定每个工作节点对应的工作内容，结合预设的工作内容与系统使用权限关系表确定每个工作节点对应的系统使用权限清单；根据系统使用权限清单中的权限标签对每个工作节点进行权限赋值。将权限维护审批流程转为通过大数据平台线上审批，系统自动赋权，体现了高效性与先进性，风险可控。
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公开(公告)号：CN111049828A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911281692.0
申请日：2019-12-13
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明涉及网络安全领域，涉及一种网络攻击检测及响应方法及系统，包括：针对异常数据进行特征提取，对提取到的特征进行训练得到网络攻击检测模型；通过网络攻击检测模型对网络中的若干关键节点进行检测；当网络攻击检测模型检测到一关键节点存在异常数据时，判断该异常数据所对应的网络攻击的类型，通过横向对比该关键节点所在的终端与其他相同关键节点所在的终端，对网络攻击检测模型的判断结果进行验证；根据网络攻击的类型生成对应的响应策略。本发明通过基于深度神经网络训练的网络攻击检测模型对网络攻击进行检测，具有很高的识别率，且识别效率高；通过横向对比技术将网络攻击检测模型的检测结果进行验证，提高识别的准确度。
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