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公开(公告)号：CN112580060B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202110083433.8
申请日：2021-01-21
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明涉及一种计算机安全技术领域，是一种应用系统数据接口漏洞隐患排查系统，包括应用工具单元录入任务信息及存储漏洞验证处理工具；漏洞扫描处理单元调用应用工具单元对接口进行判定及抓取，对漏洞进行扫描验证，并获得对应的漏洞补丁加固整改方案，生成漏洞排查结果；结果分析单元导入漏洞排查结果，并进行分析。本发明预先存储有漏洞验证工具集和漏洞补丁加固工具集，自动根据任务信息完成漏洞扫描验证，并实现漏洞补丁加固整改方案的输出，给工作人员以整改提示，实现应用系统接口漏洞的及时发现以及及时修复，提升应用系统的整体风险管控能力。同时可根据具有漏洞排查结果的报告，使运维人员能结合报告以人工测试的方式进行漏洞验证。
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公开(公告)号：CN117575906A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311528959.8
申请日：2023-11-14
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 新疆大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种图像超分辨率重建方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：将原始图像输入到训练好的超分辨率重建模型，其中，训练好的超分辨率重建模型为深度分层多尺度注意力网络，包括浅层特征提取模块，深度分层残差结构，上采样模块和重建模块；采用浅层特征提取模块对原始图像进行特征提取，得到浅层特征；通过深度分层残差结构对浅层特征进行特征提取和融合，得到深层特征；使用上采样模块对深层特征进行上采样，得到上采样特征；基于重建模块对上采样特征进行重建，得到重建的高分辨率图像，实现通过自适应特征融合的方式进行高分辨率重建，提高了图像重建的效果。
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公开(公告)号：CN117011265A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310972566.X
申请日：2023-08-03
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及电力设备技术领域，是一种基于融合ViT卷积神经网络的电力设备异常类型自检测方法，其包括：进行图像数据的采集；利用ProGAN进行数据清晰化处理；在ProGAN生成的高清数据集基础上，进行显著化数据处理，显著性加强区域特征，提高设备关键部位像素；联合VGG16和ViT两种卷积神经网络，构建融合电力设备图像显著性特征的深度学习模型；针对各类缺陷样本数量与模型训练指标的关系进行数据建模，通过不断自优化模型实现样本数量自定义以及动态调整，实现训练样本集的迭代更新以及扩充。本发明提高了识别精度，减少了巡检的时间，有效解决了分类速度慢的问题；还实现了动态更新数据集，缩短了训练过程中样本清洗的时间，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN115208678B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202210853546.6
申请日：2022-07-09
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
Abstract: 本发明提出了一种智能网络安全防护方法、系统、设备及介质，涉及网络安全领域。一种智能网络安全防护方法，包括如下步骤：获取多组恶意攻击数据，每组恶意攻击数据均包括恶意攻击行为的异常数据流量、攻击源IP地址、攻击目的IP地址、攻击次数和应用防火墙；S2：多组恶意攻击数据通过机器学习训练得到攻击行为教学模型，攻击行为教学模型用于输出待检测恶意攻击行为的应用防火墙，检测业务系统的恶意攻击行为以获取异常数据流量、攻击源IP地址、攻击目的IP地址和攻击次数，并通过攻击行为教学模型得到业务系统的应用防火墙；本发明能够动态管理安全防护策略，提高了恶意攻击行为的处理效率。
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公开(公告)号：CN115242661A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210618292.X
申请日：2022-06-01
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L41/142 , H04L43/08
Abstract: 本发明涉及一种信息通信技术领域，是一种基于组件层次分析的通信方案决策方法及相关装置，前者包括确定所需的必要特征；运用AHP算法分析必要特征的权重；将TOPSIS算法和必要特征的权重相结合，对待决策通信方案进行排序，获取最佳通信方案。本发明针对各种传输缺陷选择合适的特征作为决策指标，并利用AHP算法和TOPSIS算法对待决策通信方案进行排序，选择最佳的通信方案，从而提高通信系统的适应性和鲁棒性，提高通信信道的吞吐量，并降低延迟，满足用户使用体验感。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119128855A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411215344.4
申请日：2024-09-02
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC: G06F21/32 , G06F21/60 , G06F21/55 , G06F21/62 , G06F18/2433 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种Canvas指纹用户行为识别与追踪方法，涉及数据处理技术领域，包括以下步骤：A1、首先通过信息获取单元获得程序动态运行信息、设备指纹的采集和汇集恶意手机号、邮箱、IP和行为等信息；A2、基于采集到的数据通过数据提取单元中进行数据预处理和提取；A3、提取后的数据通过数据分析单元，对异常行为的分析确认，通过软探针方式在不改变页面源代码的情况下实现，利用多维指纹获取技术实现所有访问数据的访问者终端设备分配唯一身份令牌作为用户标记，如数据访问者通过web方式访问数据库，可将访问者的请求转换为完整的SQL语句，为下一步数据防护审计和黑客攻击行为分析提供元数据。
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公开(公告)号：CN118429741A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202311689906.4
申请日：2023-12-07
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/10 , G06V10/28 , G06V10/36
Abstract: 本发明公开了一种图像数据增强方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取原始图像数据集，并输入到深度神经网络中；在深度为S＝{0,1,…，n}的深度神经网络中随机选择一层，当S＝0时，从原始数据集中随机选择两个图片，作为基础图像数据，当S＝n，n>0时，从第n层随机选择两个特征图，作为基础图像数据；通过对基础图像数据进行傅里叶变换，得到基础图像数据中的高频区域和低频区域，并对得到的图像使用低通滤波器，在采样的低频图像上应用阈值获得随机二进制掩码；采用随机二进制掩码作为权重，对基础图像数据进行混合拼接，得到混合增强图像。采用本发明可提高生成图像的质量和多样性。
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公开(公告)号：CN117876223A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410055339.5
申请日：2024-01-15
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 新疆大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于多维度自注意力关注的连续倍率图像超分与重建算法，属于超分辨率重建技术领域。在网络结构中，参考大量的基于注意力机制的网络框架，从基本块，注意力机制和上采样模块三个方面对模型进行了改进；设计全新的多维度自注意力模块，并将它与通道聚合块构建成新的混合级联变压器组作为本发明所设计的网络结构的基本模块；非局部注意力块被设计为放在网络中间结构上，从网络内部对关键特征进行更准确的识别和增强；对于上采样模块，设计能实现连续倍率超分辨率的结构，利用数学方法对深层网络获得到的特征进行学习并输出。另外，引入双三次插值方法，可以有效传递大量的信息，从而引导网络的注意力到细致的细节还原上，以获得最终特征。
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公开(公告)号：CN115953371A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211656533.6
申请日：2022-12-22
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种绝缘子缺陷检测方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：预先训练采用注意力机制的绝缘子缺陷检测模型；在检测绝缘子缺陷时，采集绝缘子图像；将绝缘子图像输入绝缘子缺陷检测模型，通过绝缘子缺陷检测模型在绝缘子图像中检测是否存在绝缘子缺陷；获取绝缘子缺陷检测模型输出的检测结果；如果绝缘子图像中检测到绝缘子缺陷，则检测结果为在绝缘子图像的绝缘子缺陷区域标注锚框。本发明绝缘子缺陷检测模型采用注意力机制，该注意力机制在训练中可以提高重要神经元的权重，抑制为重要神经元的权重，从而使得绝缘子缺陷检测更加精准。
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公开(公告)号：CN115829999A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211656530.2
申请日：2022-12-22
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种绝缘子缺陷检测模型生成方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：通过获取绝缘子图像，并对绝缘子图像进行处理，得到样本绝缘子图像；基于预先标签对样本绝缘子图像进行标签标注，得到具有标签信息的训练样本图像集，其中，预设标签包括四个类别的标签；基于训练样本图像集，训练预设目标检测算法模型，得到最优权重参数；根据实验结果调整预设图像算法，得到目标图像算法检测绝缘子是否存在缺陷。轻量化模型Mobilenet应用于YOLOv5_s的主干网络来进行特征提取可训练参数和运算量较少的卷积神经网络，通过改进使得模型对绝缘子缺陷检测模型生成提高了效率，在保证了检测缺陷准确率的同时也轻量化网络，满足移动端设备。
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