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公开(公告)号：CN116776272A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310823245.3
申请日：2023-07-06
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/2131 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种电网数据的检测方法及系统，其中，电网数据的检测方法包括：获取电力系统的检测样本，检测样本包括多类属性的电网测量数据；对获取的检测样本进行降噪处理；提取降噪后的检测样本的无功优化综合指标；将无功优化综合指标输入训练好的卷积神经网络异常检测模型，以确定检测样本是否异常。本发明能够快速准确地检测出电力系统的电网测量数据是否异常。
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公开(公告)号：CN117879910A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311819812.4
申请日：2023-12-27
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本发明公开了一种重放攻击的水印检测防御方法及系统，包括：构建单区域负荷频率控制系统模型，通过单区域负荷频率控制系统模型建立重放攻击模型；建立卡尔曼滤波器观测系统状态，通过观测结果设置线性二次高斯控制器；为单区域负荷频率控制系统模型中待检测信号添加编码水印，利用K‑L散度检测器判断系统是否受到重放攻击并反馈周期水印生成策略；根据系统参数判断攻击是否造成系统不稳定，通过判断的结果决定是否启动防御策略；本发明添加的编码水印不会对系统造成性能损失且避免了连续添加水印的成本问题，检测器也提升了对重放攻击的灵敏度，多步状态预估补偿防御方法为维护系统提供了一定时间，从而实现对重放攻击的高效检测和防御。
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公开(公告)号：CN118101255A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410154554.0
申请日：2024-02-02
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本发明公开了一种电力监控系统零信任安全的访问控制方法及系统，该方法包括：基于软件定义边界构建电力监控系统零信任网络；业务前置服务器对待接入设备进行认证预授权；采集多源信息和数据并构建数据库；基于多源信息和Beta分布贝叶斯算法，结合数据库进行信任评估，并周期性计算更新业务前置服务器和厂站通信网关机的信任值；基于实时的信任值联动实施对待接入设备的动态访问控制。本发明基于多源信息和Beta分布贝叶斯算法对电力监控系统电力设备的可信程度进行准确判断，能够保证电力监控系统业务访问的认证加密性和访问控制的实时动态性和可靠性。
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公开(公告)号：CN115604032B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211526232.1
申请日：2022-12-01
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号： H04L9/40 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25
摘要： 本发明公开了一种电力系统复杂多步攻击检测方法及系统，方法包括：采集网络实体交互行为数据；对网络实体交互行为数据进行基于异质图的数据预处理，获得输入数据；将输入数据输入复杂多步攻击检测模块，获得攻击检测结果。基于异质图的数据预处理，从交互行为数据中抽取信息构造异质图的节点和边；将目的节点及其相邻的源节点的时间戳信息输入Time2Vec层获得第一时间嵌入表示；将融合了节点特征信息和第一时间嵌入表示的数据输入Heteformer层，获得第二节点嵌入表示作为输入数据输入复杂多步攻击检测模块，克服了传统神经网络无法为重要的连接关系分配更多权重的缺陷，提高了复杂多步攻击检测的准确性。
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公开(公告)号：CN115412450B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202211341886.7
申请日：2022-10-31
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司
发明人： 魏兴慎 , 周剑 , 犹锋 , 杨维永 , 高鹏 , 曹永健 , 吴超 , 张浩天 , 田秋涵 , 刘苇 , 王晔 , 祁龙云 , 黄天明 , 唐亚东 , 马增洲 , 朱溢铭 , 刘剑 , 张付存 , 刘行 , 屠正伟 , 顾一凡
IPC分类号： H04L41/142 , H04L67/54 , H04L67/10 , H04L9/40 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/2431
摘要： 本发明公开了一种面向溯源图的多电力终端协同行为检测方法及装置，通过在电力终端设备上学习系统和应用软件的行为，构建行为事件图，由行为事件图组成电力终端设备的溯源图，并通过简化的表示，形成草图的向量表示，在云端采用多终端学习的方法，进行电力终端设备状态分析，通过端‑云协同，实现模型自动更新。本发明通过构建电力终端的进程行为向量，并采用多终端协同训练，能够极大的缩短模型的学习时间和成本，基于图和行为向量可有效的识别出电力设备异常行为，保证设备的安全性。
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公开(公告)号：CN117240494A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310768665.6
申请日：2023-06-27
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 南瑞集团有限公司
摘要： 本发明公开了基于物理‑动态图网络的电网攻击检测可解释性方法，包括：获取电网中网络交互行为数据，基于网络交互行为数据以动态图方式进行建模，从网络交互行为数据中抽取每个时刻的节点和边，构建动态图；将动态图作为输入数据输入到预先构建的攻击检测模块，得到攻击检测结果；将攻击判定结果输入到预先构建的结果解释模块，得到对攻击节点判定异常贡献度最高的节点子集；以及根据节点子集还原攻击路径，以验证攻击检测可解释性方法。本发明的技术方案能够克服传统深度学习方法攻击检测结果缺乏解释性的缺陷，提高了工程落地实施的安全性与可靠性。
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公开(公告)号：CN115913640B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202211279389.9
申请日：2022-10-19
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司
发明人： 魏兴慎 , 犹锋 , 杨维永 , 周剑 , 张浩天 , 曹永健 , 吴超 , 田秋涵 , 刘苇 , 高鹏 , 王晔 , 郭靓 , 朱溢铭 , 刘剑 , 张付存 , 俞皓 , 贾雪 , 蒋甜 , 唐亚东 , 李昱 , 姜训 , 杨雨轩 , 陕大诚
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本发明公开了一种基于攻击图的大型网络攻击推演及风险预警方法，其包括：采集大型网络中各服务器的脆弱性数据和对外连接关系并构建网络拓扑图；挖掘网络拓扑图中的社群并生成相应的社群异质子图；对各社群异质子图进行变换生成网络拓扑图的拓扑骨架图；对拓扑骨架图进行推导生成相应的攻击图；对各社群异质子图进行聚类生成聚类簇；从各聚类簇中随机选取一个社群异质子图进行推导生成相应的包含攻击路径的攻击图；当检查到攻击事件后，根据攻击图动态推理攻击路径，同时在同一个聚类中的社群异质子图中排查是否存在类似可能被攻击的风险；这种方式不但降低了攻击推演计算的复杂度，提升效率，同时可以实现对大型网络的安全风险的全网排查与预警。
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公开(公告)号：CN115913640A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211279389.9
申请日：2022-10-19
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司
发明人： 魏兴慎 , 犹锋 , 杨维永 , 周剑 , 张浩天 , 曹永健 , 吴超 , 田秋涵 , 刘苇 , 高鹏 , 王晔 , 郭靓 , 朱溢铭 , 刘剑 , 张付存 , 俞皓 , 贾雪 , 蒋甜 , 唐亚东 , 李昱 , 姜训 , 杨雨轩 , 陕大诚
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本发明公开了一种基于攻击图的大型网络攻击推演及风险预警方法，其包括：采集大型网络中各服务器的脆弱性数据和对外连接关系并构建网络拓扑图；挖掘网络拓扑图中的社群并生成相应的社群异质子图；对各社群异质子图进行变换生成网络拓扑图的拓扑骨架图；对拓扑骨架图进行推导生成相应的攻击图；对各社群异质子图进行聚类生成聚类簇；从各聚类簇中随机选取一个社群异质子图进行推导生成相应的包含攻击路径的攻击图；当检查到攻击事件后，根据攻击图动态推理攻击路径，同时在同一个聚类中的社群异质子图中排查是否存在类似可能被攻击的风险；这种方式不但降低了攻击推演计算的复杂度，提升效率，同时可以实现对大型网络的安全风险的全网排查与预警。
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公开(公告)号：CN115412450A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211341886.7
申请日：2022-10-31
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司
发明人： 魏兴慎 , 周剑 , 犹锋 , 杨维永 , 高鹏 , 曹永健 , 吴超 , 张浩天 , 田秋涵 , 刘苇 , 王晔 , 祁龙云 , 黄天明 , 唐亚东 , 马增洲 , 朱溢铭 , 刘剑 , 张付存 , 刘行 , 屠正伟 , 顾一凡
IPC分类号： H04L41/142 , H04L67/54 , H04L67/10 , H04L9/40 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种面向溯源图的多电力终端协同行为检测方法及装置，通过在电力终端设备上学习系统和应用软件的行为，构建行为事件图，由行为事件图组成电力终端设备的溯源图，并通过简化的表示，形成草图的向量表示，在云端采用多终端学习的方法，进行电力终端设备状态分析，通过端‑云协同，实现模型自动更新。本发明通过构建电力终端的进程行为向量，并采用多终端协同训练，能够极大的缩短模型的学习时间和成本，基于图和行为向量可有效的识别出电力设备异常行为，保证设备的安全性。
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公开(公告)号：CN115883213B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202211526331.X
申请日：2022-12-01
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司
发明人： 高鹏 , 犹锋 , 杨维永 , 魏兴慎 , 张浩天 , 朱世顺 , 刘苇 , 金倩倩 , 曹永健 , 马增洲 , 周剑 , 田秋涵 , 王晔 , 郭靓 , 吴超 , 朱溢铭 , 张付存 , 俞皓 , 贾雪
IPC分类号： H04L9/40 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06F18/2433 , G06F18/2415
摘要： 本发明公开了基于连续时间动态异质图神经网络的APT检测方法和系统，包括选取指定时间段内的网络交互事件数据，从所述网络交互事件数据中提取实体作为源节点和目标节点，提取源节点和目标节点之间交互事件作为边，确定节点类型和属性、边的类型和属性，以及交互事件发生的时刻，获得连续时间动态异质图；利用连续时间动态异质图网络编码器，将所述连续时间动态异质图的各类型边转化为向量，得到各类型边的嵌入表示；利用连续时间动态异质图网络解码器，对连续时间动态异质图中各类型边的嵌入表示进行解码，获得各类型边是否为异常边的检测结果。本发明充分利用了实体自身和实体间交互事件的完整的上下文信息，容易识别恶意攻击。
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