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公开(公告)号：CN112035345A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010860365.7
申请日：2020-08-25
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于代码片段分析的混合深度缺陷预测方法，属于计算机软件缺陷预测技术领域。本方法，首先基于缺陷库关键点的程序切片方法，将包含缺陷的开源软件代码单元集向量化，将特征表示成深度学习模型能够处理的向量形式。然后，基于混合深度学习的缺陷预测方法，提高混合深度模型的分类、预测能力，训练得到缺陷预测分类器。最后，基于训练好的缺陷预测分类器，对开源软件进行缺陷预测，将目标代码片段分类输出。本方法以预先设计的缺陷库关键点为程序切片的切入点，从开源代码中提取包含缺陷特征的代码片段并向量化表示，基于多种深度学习方法获取混合模型，能够有效提升模型的数据处理能力和自动学习能力。
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公开(公告)号：CN119577413A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411656513.8
申请日：2024-11-19
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力物联网技术领域，具体涉及一种电力物联终端指纹特征提取方法、装置、设备及介质。本方法提取设备瞬态信号的时域特征信息和频域特征信息；利用特征学习网络对时域特征信息和频域特征信息进行特征提取，得到最终的时域特征表示和频域特征表示；时域特征表示和频域特征表示进行拼接得到终端物理指纹特征；从交互流量中提取各数据包，提取各数据包的行为特征信息；将行为特征信息进行拼接组合，得到电力物联终端的行为指纹特征。本方法提取了终端“硬件‑软件”全层次的身份属性信息，在硬件属性信息识别的基础上进行了软件属性信息识别，实现了将易实施的软件指纹与抗抵赖的硬件指纹绑定，对终端身份进行唯一、可信标识。
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公开(公告)号：CN118734215A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410790371.8
申请日：2024-06-19
Applicant: 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/243 , G06F18/2135 , G06F11/34 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06F123/02
Abstract: 本发明提出一种终端数据访问行为异常检测方法和系统，通过采集用户终端数据并进行预处理，对预处理后的终端数据进行进一步处理，包括特征提取和PCA降维，获得最终特征，构建RRCF‑BiLSTM‑Multihead Attention组合模型，将所述最终特征作为输入，终端数据对应类别作为输出进行模型的训练，利用训练完成的RRCF‑BiLSTM‑Multihead Attention组合模型进行用户终端的访问行为的检测，本发明结合了鲁棒性随机分割森林、双向长短期神经网络和多头注意力机制，有效提升终端数据访问行为检测的准确性和实时性。
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公开(公告)号：CN115134066B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202210745204.2
申请日：2022-06-28
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本申请揭示了一种基于同态加密与机器学习的混合区块链保护方法，获取输入的原始数据和对应于原始数据的数据计算方法；生成第一区块，得到多个隐私数据；得到筛选数据；进行同态加密处理，从而得到同态加密数据；生成记载密钥区块，并将密钥区块连接在第二区块链的数据链条的末端；将第一区块转换为第二区块，并将第二区块发送至每一个第三类区块链节点；对第二区块进行数据处理，以生成第三区块，并将第三区块发送给所有的第一类区块链节点；汇集接收到的数据计算方法以生成第四区块，并将第四区块连接在第三区块链的数据链条的末端；将第三区块连接在第一区块链的数据链条的末端，实现了提高区块链数据的保密性的目的。
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公开(公告)号：CN113991870B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202111382956.9
申请日：2021-11-22
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明涉及一种电力企业内外网告警信息的推送系统及方法。所述推送系统包括电力信息系统、内网告警信息业务系统、内外网隔离装置、外网告警信息业务系统、群消息机器人接口模块和用户通讯终端；所述电力信息系统可以产生告警信息并推送给内网告警信息业务系统；所述内网告警信息业务系统用于告警信息通过隔离装置同步到外网告警信息业务系统；所述外网告警信息业务系统用于接收的告警信息并调用到开发平台的群消息机器人接口模块；所述群消息机器人接口模块用于实时将告警信息转发给用户通讯终端。本发明通过调用开放平台的机器人接口，将告警信息推送给运维人员或特定人员，实现告警信息即时推送，有效的减少了告警短信费用的支出。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117459289A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311473138.9
申请日：2023-11-07
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明涉及一种基于蜜罐与伪蜜罐部署的安全探索强化学习方法。涉及网络攻防安全领域，在软件定义网络架构的安全攻防场景中，网络防御系统对未知的外部攻击者仅有不完全观测信息的前提下，无需预测攻击者的攻击模型，利用安全强化学习算法可以动态改变防御部署策略，从而应对攻击策略的变化，提高攻击检测、捕获和防御性能。该方法可通过观察当前防御策略的部署成本、检测成本和上次网络防御收益等反馈信息，采用安全强化学习算法选择蜜罐与伪蜜罐等防御部署策略，能够降低网络防御系统的资源成本、提高安全防御效率，从而保障软件定义网络中的设备安全。
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公开(公告)号：CN115134066A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210745204.2
申请日：2022-06-28
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本申请揭示了一种基于同态加密与机器学习的混合区块链保护方法，获取输入的原始数据和对应于原始数据的数据计算方法；生成第一区块，得到多个隐私数据；得到筛选数据；进行同态加密处理，从而得到同态加密数据；生成记载密钥区块，并将密钥区块连接在第二区块链的数据链条的末端；将第一区块转换为第二区块，并将第二区块发送至每一个第三类区块链节点；对第二区块进行数据处理，以生成第三区块，并将第三区块发送给所有的第一类区块链节点；汇集接收到的数据计算方法以生成第四区块，并将第四区块连接在第三区块链的数据链条的末端；将第三区块连接在第一区块链的数据链条的末端，实现了提高区块链数据的保密性的目的。
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公开(公告)号：CN117478395A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311475358.5
申请日：2023-11-07
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习的反蜜罐伪装攻击方法。攻击者根据电网系统中软件定义网络攻防场景特征，动态选择最优攻击方案。该方法包括，攻击者使用价值网络评估当前状态下采取不同动作（例如正常攻击、反蜜罐攻击、伪装攻击方式等）的长期累积回报，使用系统中的性能评价指标去评估当前状态下采取不同动作的成本、收益、惩罚等，利用学习算法通过迭代机制实现马尔科夫决策过程下的最优策略选择。该方法站在攻击者的角度分析攻击策略，使其在不完全了解防御机制的条件下实现最大化收益。
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公开(公告)号：CN116545733A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310618803.2
申请日：2023-05-29
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 傅杰 , 纪文 , 郭蔡炜 , 王怡婷 , 林思辰 , 郑嘉明 , 高董英 , 张坤三 , 倪文书 , 刘宇轩 , 林晨晗 , 吕智垒 , 吉眉颖 , 李铮 , 李少杰 , 方志坚 , 陈昕昊
Abstract: 本发明涉及一种电网入侵检测方法及系统，包括以下步骤：先构建初始机器学习模型，并基于公共数据集对初始机器学习模型进行训练，得到初始特征嵌入模型，在对初始机器学习模型进行训练的过程中，聚合了来自常见工业数据集的知识；其次，基于电网本地的小样本数据集对初始特征嵌入模型进一步进行训练，得到协同训练后特征嵌入模型，使得最终得到的模型聚合了来自小样本数据集的知识。在模型的训练过程中，本发明可以使用少量样本，同时本发明所提出的协同训练后特征嵌入模型可以有效地检测出针对电网的网络攻击，并且具有检测未知网络攻击的能力。
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公开(公告)号：CN116545732A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310618649.9
申请日：2023-05-29
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 傅杰 , 林思辰 , 王怡婷 , 郭蔡炜 , 郑嘉明 , 纪文 , 高董英 , 张坤三 , 刘宇轩 , 林晨晗 , 倪文书 , 吕智垒 , 吉眉颖 , 方志坚 , 李铮 , 李少杰 , 陈昕昊
IPC: H04L9/40 , H04L67/12 , G06N20/00 , G06N3/098 , G06F16/903
Abstract: 本发明涉及一种能源互联网网络威胁检测方法，具体步骤为：首先使用公共互联网数据在客户端本地上预训练特征嵌入模型；再借鉴联邦学习和迁移学习思想，由各工业代理使用各自的工业数据对预训练后的模型进行联邦训练；在此基础上，部署在各网络的IDS使用极少量的小样本攻击样本就可构建相应的检测模型，进而生成最终的入侵检测模型，从而使得最终的入侵检测模型可针对小样本攻击进行有效的入侵检测。
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