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公开(公告)号：CN118821170A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410784690.8
申请日：2024-06-18
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学
IPC分类号： G06F21/60 , G06F21/16 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种多模态数据的数字标签生成方法、设备、存储介质及产品。该方法包括：获取电力系统的多模态数据集；多模态数据集包括：结构化数据和非结构化数据；结构化数据包括：数值型数据和分类型数据；对分类型数据进行特征编码，获得数值形式的分类型编码数据；对来自同一主体的数值型数据和分类型编码数据进行数据拼接，获得第一潜在表示向量；采用自编码器对非结构化数据进行编码得到第二潜在表示向量；对第一潜在表示向量和第二潜在表示向量分别进行加密，获得多模态数据集的数字标签。本技术方案实现了自动生成多模态数据的数字标签，填补了多模态数据生成数字标签的技术空白，有利于提高电力系统的数据溯源的准确性、效率和安全性。
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公开(公告)号：CN118157998B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410579007.7
申请日：2024-05-11
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学
IPC分类号： H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/2132 , G06F18/2433
摘要： 本发明公开了电力网络流量异常检测方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取电力网络流量记录信息；根据预先设定的电力网络流量异常检测模型对电力网络流量记录信息进行异常检测，输出异常检测结果；异常检测结果包括正常电力网络流量类型、拒绝服务攻击电力网络流量类型、端口扫描电力网络流量类型、非法访问电力网络流量类型、渗透攻击电力网络流量类型、未知异常电力网络流量类型；电力网络流量异常检测模型依次包括设定的特征融合网络层以及设定的稀疏编码层；若异常检测结果对应的电力网络流量类型的检测概率小于设定概率阈值，则将异常检测结果调整为未知异常电力网络流量类型。本公开实施例，可以提高电力网络流量异常检测的准确率。
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公开(公告)号：CN118861174A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411320676.9
申请日：2024-09-23
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学
摘要： 本申请公开了一种基于属性和标签处理数据方法、数据溯源方法及其装置、设备及介质。该方法包括：确定每个属性的权重并根据各属性的权重确定待插入标签的非重要属性；根据非重要属性的数量以及每个非重要属性的权重，将数字标签拆分为相应数量的子标签；将每个子标签插入相应非重要属性的数值的小数部分，得到处理后的目标数据。上述技术方案通过分析不同属性的权重并针对非重要属性插入数字标签，可实现针对多属性进行多点插入，并且通过将数字标签拆分为子标签分别插入至不同的非重要属性的数值的小数部分，可减少插入数字标签对源数据的影响，且能避免由于部分数据转发破坏数字标签的整体性，从而提高数字标签的鲁棒性和数据安全性。
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公开(公告)号：CN118606675A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410735846.3
申请日：2024-06-07
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F18/23
摘要： 本发明公开了一种电力数据特征提取方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取按属性分类后的多个目标电力数据；针对每一属性目标电力数据，将目标电力数据输入至特征提取模型，得到待处理特征向量，根据待处理特征向量所对应的码本对待处理特征向量进行编码，得到目标电力数据所对应的子目标特征向量；将各目标电力数据所对应的子目标特征向量进行聚合，得到目标特征向量。本发明通过不同特征提取模型对不同属性的目标电力数据进行特征提取，再通过待处理特征向量所对应的码本对各待处理特征进行编码，最后将各子目标特征向量进行融合，得到了目标特征向量，实现了更精准的电力数据特征提取，有助于提高识别电力敏感数据的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118555110A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410707745.5
申请日：2024-06-03
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本发明公开了一种攻击检测和溯源方法、装置、电子设备及存储介质，涉及网络安全技术领域。该方法包括：获取目标网络环境中的实体以及实体之间的交互事件信息，将实体以及交互事件信息构建网络事件图；基于预设攻击特征识别模型确定网络事件图中各交互事件信息的图嵌入向量作为特征信息，根据特征信息确定网络事件图中的攻击事件；确定攻击事件与网络事件图中剩余交互事件信息的依赖程度，根据依赖程度查找对应的交互事件信息作为攻击事件的溯源信息。本发明实施例，实现攻击事件的自动确定，提高攻击事件的识别能力，同时，通过依赖程度确定溯源信息，提高溯源信息的准确性，便于及时发现目标网络环境中的潜在攻击行为，保证目标网络环境的安全。
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公开(公告)号：CN118157998A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410579007.7
申请日：2024-05-11
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学
IPC分类号： H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/2132 , G06F18/2433
摘要： 本发明公开了电力网络流量异常检测方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取电力网络流量记录信息；根据预先设定的电力网络流量异常检测模型对电力网络流量记录信息进行异常检测，输出异常检测结果；异常检测结果包括正常电力网络流量类型、拒绝服务攻击电力网络流量类型、端口扫描电力网络流量类型、非法访问电力网络流量类型、渗透攻击电力网络流量类型、未知异常电力网络流量类型；电力网络流量异常检测模型依次包括设定的特征融合网络层以及设定的稀疏编码层；若异常检测结果对应的电力网络流量类型的检测概率小于设定概率阈值，则将异常检测结果调整为未知异常电力网络流量类型。本公开实施例，可以提高电力网络流量异常检测的准确率。
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公开(公告)号：CN116996272B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202310871385.8
申请日：2023-07-14
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： H04L9/40 , H04L41/147 , H04L41/16 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种基于改进的麻雀搜索算法的网络安全态势预测方法，包括：构建得到态势数据集；构建得到CNN‑SBiLSTM序列预测模型；通过Cubic混沌映射初始化麻雀种群的个体位置，输出混沌序列得到CNN‑SBiLSTM序列预测模型的超参数初始值，并根据目标函数，计算初始种群个体的适应度值；通过个体适应度确定最优麻雀的位置，获得各层BiLSTM对应的最优隐藏单元个数和网络训练次数；根据全局适应度的变化对步长控制参数进行动态调整；构建得到网络安全态势预测模型。本发明可以实现对网络安全态势的有效预测，同时克服现有的预测方法的精度低、收敛速度慢且容易陷入局部最优等缺陷。
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公开(公告)号：CN113391891B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110551965.X
申请日：2021-05-20
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 安徽继远软件有限公司 , 全球能源互联网研究院有限公司
IPC分类号： G06F9/48 , G06F9/50 , G06F16/903
摘要： 本发明公开了一种基于Rete和字符串模式匹配算法的负载均衡资源调度方法，对于Docker容器，在Kubernetes集群中，将Pod调度到集群合适的节点上时，先运用字符串模式匹配算法筛选出一批可用的节点；再运用Rete算法将资源匹配到最佳的节点上。本发明方法通过网络筛选的方法找出所有匹配各个模式的对象和策略，能从根本上提高策略匹配的效率，从而缩短资源调用时间。
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公开(公告)号：CN116881729A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310693739.4
申请日：2023-06-12
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06F18/22 , H04L67/02 , H04L47/125 , G06F18/2415 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于孪生神经网络的HTTP流量相似性度量方法及装置，其中的方法包括以下步骤：步骤1、给定HTTP报文流量数据集，数据集包含多个不为空的报文头属性和类标签属性，部分报文流量数据的类标签属性为空，将类标签属性为空的数据组成数据集，类标签属性不为空的数据组成训练集；步骤2、对数据集和训练集进行预处理，构成灰度图像集；步骤3、构建和训练孪生神经网络距离度量模型；步骤4、使用训练好模型度量数据集的相似度矩阵。本发明具有能提高模型对数据度量的准确性，并输出数据集相似度矩阵，为后续进行其他数据挖掘提供依据的技术优点。
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公开(公告)号：CN116244612B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310532962.0
申请日：2023-05-12
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06F18/232 , H04L67/02 , G06F18/27 , G06N20/00
摘要： 本发明公开步骤1、给定HTTP报文流量数据集T，HTTP报文流量数据集T包含多条报文流量数据，每条报文流量数据报文头属性中的类标签属性设置为L；步骤2、训练距离度量函数中的距离参数；步骤3、设置聚类阈值，聚类阈值包括邻域密度阈值和半径参数；步骤4、基于邻域密度阈值和半径参数，对流量数据集T聚合，聚合后获得的每一簇数据的类标签属性L相同。本发明基于dist度量函数，采用DBSCAN聚类算法进行流量数据聚类，提高HTTP流量数据进行聚类的聚类精度。
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