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公开(公告)号：CN109218276A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201710645906.2
申请日：2017-08-01
Applicant: 全球能源互联网研究院 , 国家电网公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 张涛 , 陈春霖 , 刘莹 , 马媛媛 , 管小娟 , 费稼轩 , 华晔 , 陈璐 , 黄秀丽 , 李尼格 , 李伟伟 , 张明扬 , 周晟 , 傅慧斌 , 汪晨 , 李千目 , 倪震
CPC classification number: H04L63/20 , H04L41/14 , H04L63/1441
Abstract: 本发明提供了一种网络攻击图生成方法和系统，该方法包括：根据电力信息网络的子网可达关系，生成多个子任务；将多个子任务分配到多台处理器上进行处理，生成多个子攻击图；根据多个子攻击图、实际攻击者的初始权限以及在攻击过程中取得的权限，确定子攻击图中权限前提成立的攻击路径；所有攻击路径构成网络攻击图。与最接近的现有技术相比，该方法能够表达出所有可达的网络状态及其相应的攻击路径。采用分布处理技术，将攻击图生成过程分解为若干子任务，提高了攻击图的生成效率，减少了攻击图冗余信息，并且降低了攻击图生成时的系统资源消耗，能够用于评估大规模复杂网络系统的整体安全性。
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公开(公告)号：CN108270723A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201611257449.1
申请日：2016-12-30
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种电力网络预测攻击路径的获取方法，包括：根据攻击路径影响因素获取其初始权重值，所述攻击路径影响因素至少为两个；根据所述攻击路径影响因素及其初始权重值获取预测攻击路径；根据所获取的预测攻击路径和记录的实际攻击路径，调整所述初始权重值；根据所述攻击路径影响因素和调整后的所述初始权重值，修正预测攻击路径。由此，实现了针对电力网络的攻击路径的预测，并通过根据实际攻击路径对攻击路径影响因素的权重值进行动态调整，使得预测攻击路径更加准确，从而减少了虚假警报和漏报。
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公开(公告)号：CN109787969B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201910002400.9
申请日：2019-01-02
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司
Inventor： 陈伟 , 石聪聪 , 高先周 , 张小建 , 蔡宇翔 , 杨如侠 , 费稼轩 , 陈磊 , 章锐 , 黄秀丽 , 冯谷 , 高鹏 , 范杰 , 郭骞 , 王齐 , 沈文 , 王向群 , 于鹏飞 , 姚启桂 , 俞庚申 , 潘丹 , 上官霞
Abstract: 本发明公开了主机的身份合法性检测方法、检测装置及身份检测设备，其中主机的身份合法性检测方法包括如下步骤：获取待检测主机若干个时刻的时间偏移；根据若干个时刻以及各个时刻对应的时间偏移得到待检测主机的时间偏移率；根据时间偏移率对待检测主机的身份合法性进行检测。由于不同主机的时钟振荡频率不同，网络上每一台主机都有一个唯一的、固定的时钟偏移率，并且主机的时钟偏移率与主机的位置、IP地址、网络拓扑和测量时刻均无关，具有一定的稳定性，因此，通过主机的时钟偏移率对主机的身份合法性进行检测，能够解决现有技术中的用IP地址或者MAC地址进行主机的身份合法性识别的可靠性均较低的问题。
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公开(公告)号：CN109787969A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910002400.9
申请日：2019-01-02
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司
Inventor： 陈伟 , 石聪聪 , 高先周 , 张小建 , 蔡宇翔 , 杨如侠 , 费稼轩 , 陈磊 , 章锐 , 黄秀丽 , 冯谷 , 高鹏 , 范杰 , 郭骞 , 王齐 , 沈文 , 王向群 , 于鹏飞 , 姚启桂 , 俞庚申 , 潘丹 , 上官霞
Abstract: 本发明公开了主机的身份合法性检测方法、检测装置及身份检测设备，其中主机的身份合法性检测方法包括如下步骤：获取待检测主机若干个时刻的时间偏移；根据若干个时刻以及各个时刻对应的时间偏移得到待检测主机的时间偏移率；根据时间偏移率对待检测主机的身份合法性进行检测。由于不同主机的时钟振荡频率不同，网络上每一台主机都有一个唯一的、固定的时钟偏移率，并且主机的时钟偏移率与主机的位置、IP地址、网络拓扑和测量时刻均无关，具有一定的稳定性，因此，通过主机的时钟偏移率对主机的身份合法性进行检测，能够解决现有技术中的用IP地址或者MAC地址进行主机的身份合法性识别的可靠性均较低的问题。
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公开(公告)号：CN112001490A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010654225.4
申请日：2020-07-08
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
Inventor： 孙檬檬 , 王正风 , 吴旭 , 叶荣波 , 周昶 , 栗峰 , 丛从 , 何洁琼 , 梁志峰 , 陈原子 , 雷震 , 陆晓 , 许晓慧 , 赫卫国 , 江星星 , 夏俊荣 , 张祥文 , 刘海璇 , 汪春 , 孔爱良 , 华光辉 , 胡汝伟 , 姚虹春 , 曹潇 , 黄秀丽
Abstract: 本发明公布了一种并网光伏系统置信容量的确定方法及系统，包括：获取光伏渗透率、时间步长和光伏负荷相关相似指数；将所述光伏渗透率、时间步长和光伏负荷相关相似指数带入预先训练的经验模型确定光伏系统的置信容量；其中，所述经验模型为利用人工神经网络对置信容量与光伏渗透率、时间步长和光伏负荷相关相似指数之间的映射关系进行训练得到。本发明可以在不需要使用复杂、耗时的逆向蒙特卡罗SMC计算的情况下，估计出任何给定光伏渗透率、时间步长和光伏负荷相关相似指数的置信容量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116628584A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310897969.2
申请日：2023-07-21
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F21/62 , G06Q50/06
Abstract: 本发明实施例涉及一种电力敏感数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，包括：采集电力系统运行过程中产生的样本敏感数据并对所述样本敏感数据进行敏感性标注；基于所述样本敏感数据的数据类型，对敏感性标注完成的样本敏感数据进行特征构建，得到所述样本敏感数据对应的归一化特征向量；基于所述归一化特征向量对预先改进的支持向量机分类算法进行训练，得到训练完成的电力敏感数据分类模型；基于所述电力敏感数据分类模型对电力系统中产生的业务数据进行分类，输出敏感性预测结果。由此，兼顾全局样本的整体特征，改善传统分类方法对不属于其分类范围的数据分类能力差的问题，提升了电力系统敏感数据分级分类结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN114398661A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111432848.8
申请日：2021-11-29
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 南京大学 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请公开了一种面向安全发布的聚合模型训练方法、训练设备及系统，训练设备包括服务端和客户端，在训练发布的过程中每个客户端获取联邦学习整体信息然后利用分布式差分隐私技术使用本地数据训练深度学习模型，服务端使用安全聚合协议将模型聚合完成后，再将新的模型参数传至客户端以便进行迭代训练；本发明能够使得最后发布的模型满足对模型观察者的差分隐私，其次训练过程中的子模型梯度对于除数据提供者本身以外不可见，服务端也无法辨析数据来源。由此一方面能够满足抵御服务端单方或是联合其他参与训练的客户端的隐私窃取攻击，另一方面对于中间窃听者或是恶意破坏者也有一定的攻击抵御能力。
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公开(公告)号：CN114021188A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111299904.5
申请日：2021-11-04
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 南京大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请提供一种联邦学习协议交互安全验证方法、装置及电子设备，该方法包括：在联邦学习过程中，模拟针对当前联邦学习协议的隐私窃取攻击行为；检测当前模拟的隐私窃取攻击行为达到的攻击总收益；根据隐私窃取攻击行为达到的攻击总收益，确定当前联邦学习协议的交互安全验证结果。上述方案提供的方法，通过对当前联邦学习协议进行攻击模拟，根据当前模拟的隐私窃取攻击行为能够达到的攻击总收益，确定了当前联邦学习协议在数据交互方面的安全性，为进一步提高联邦学习参与者的隐私安全奠定了基础。
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公开(公告)号：CN114742143A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210340718.X
申请日：2022-03-31
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于联邦学习的安全训练模型构建的方法、装置、系统及存储介质。该方法包括：获取各个节点上传的经过差分隐私处理之后的当前训练数据，获取各个节点的对应的至少一个历史训练数据和历史降维差值，基于各个节点的当前训练数据、历史训练数据和历史降维差值，确定各个节点的状态，利用预测和真的结果进行对比判定当前的节点是否发生故障，根据状态对各个节点进行筛选，确定筛选结果，基于筛选结果，对预配置的初始模型进行训练，确定目标模型并分发至各个节点。这样就能剔除掉联邦学习过程中出现的异常的点，极大的提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN117744634A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311764455.6
申请日：2023-12-20
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F40/242 , G06F40/279 , G06F18/232
Abstract: 本发明涉及业务敏感词库构建技术领域，公开了一种业务敏感数据词库构建方法、装置、介质及设备。其中，方法，获取目标业务数据集；基于列实体识别模型，对目标业务数据集进行列实体识别得到目标敏感数据列；基于每个单词的位置特征、相关性特征、频率特征、出现比率，对目标敏感数据列所属目标词表进行关键词提取得到候选敏感词；对候选敏感词进行聚类分析得到候选敏感词的敏感主题聚类结果以扩充敏感词库；最终不但有助于目标业务数据集的敏感词库自动化构建，而且基于半监督主题分析方式，有利于从语义层面对不同类型的业务数据负面清单敏感词进行更深粒度、更全覆盖率的高效识别，最终提高了不同业务数据集的敏感信息识别能力。
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