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公开(公告)号：CN109344620B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201811040829.9
申请日：2018-09-07
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于对hadoop安全配置的检测方法。包括Hadoop输出端的检测、分布式NoSQL数据库的检测和网管服务器的检测，其中，Hadoop输出端的检测，为HDFS和HBase输出端设置安全的Flume代理，在KDC中要设置Flume标识并生成keytab文件建立Flume用户需要为Hadoop超级用户，建立用户组用于Flume模拟用户，允许模拟不同的源，把数据注入Hadoop，确保在数据摄入过程中一直遵守Hadoop中用户权限采用安全配置程序进行设置并对Flume模拟用户其进行安全检查。本发明通过模拟用户端和数据传输的过程对Hadoop输出端、分布式NoSQL数据库和网管服务器的安全配置进行检测，提前避免了因系统的升级更新导致的漏洞。
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公开(公告)号：CN109190381A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811040881.4
申请日：2018-09-07
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于对hadoop安全漏洞的检测方法。设立hadoop安全漏洞数据库，添加hadoop核心组件扫描的对象；通过对扫描对象添加扫描策略及配置后，生成扫描任务；调用扫描引擎对已经创建好的扫描任务进行扫描；扫描引擎自动对扫描对象的目录和文件进行爬行的同时，实现对扫描对象的边爬行边探测；当扫描任务和扫描策略无需修改时，扫描执行直到扫描任务结束；否则，可停止扫描任务进行扫描任务和扫描策略的修改，而后重新执行扫描任务：扫描任务结束后，根据系统内置的扫描报告模版，输出扫描结果报告。本发明可以对系统进行实时监控，第一时间对系统的核心组件扫描并生成报告，减少了漏洞对系统的危害，保障了企业数据的安全性。
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公开(公告)号：CN107800706A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201711075740.1
申请日：2017-11-06
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国家电网公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
CPC classification number: H04L63/1416 , H04L41/142 , H04L41/145 , H04L63/1433
Abstract: 本发明涉及一种基于高斯分布模型的网络攻击动态监测方法。首先，监测网络数据，采集网络报文特征值；而后，根据提取到的数据报文，分析具有疑似攻击行为的数据报文，得到攻击数据序列；再而，根据攻击数据序列采用高斯分布模型建立有效攻击数据的概率分布模型；最后，根据攻击数据序列建立网络攻击分布图。本发明当监测到疑似的网络攻击行为时，通过数据报文建模分析是否存在攻击特征，是否存在需要进行重点监测防护；而后确认攻击序列，从大量电力移动网络数据中，快速定位到监测攻击行为；通过高斯分布模型计算网络攻击的分布概率，通过分布概率统计分析网络攻击的分布，进而产生网络攻击行为的判断与预警。
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公开(公告)号：CN117370572A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311326237.4
申请日：2023-10-13
Applicant: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 厦门大学
Abstract: 本发明提出基于冯诺依曼图熵的主设备故障知识图谱知识推理方法，包括以下步骤；步骤一、构建用于训练与测试的数据集，对数据进行分析处理，获得结构化数据；步骤二、定义本体，构建三元组和知识图谱；步骤三、基于冯诺依曼图熵和认知推理理论设计推理模型；进行全图信息的统计和冯诺依曼图熵的计算，将计算所得的结果与认知图推理双阶段方法的第一阶段相融合，完成邻域的筛选，获得构建完成的认知图，并为图中的全部节点赋予分数；步骤四、对推理模型测试，通过学习知识图谱中已有的局部和全局知识，推断出知识图谱中可能存在的新的事实；本发明能挖掘其高阶结构，在给定头实体和关系的情况下，对尾实体进行推断，为电力知识图谱补充新的知识。
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公开(公告)号：CN109344620A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811040829.9
申请日：2018-09-07
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于对hadoop安全配置的检测方法。包括Hadoop输出端的检测、分布式NoSQL数据库的检测和网管服务器的检测，其中，Hadoop输出端的检测，为HDFS和HBase输出端设置安全的Flume代理，在KDC中要设置Flume标识并生成keytab文件建立Flume用户需要为Hadoop超级用户，建立用户组用于Flume模拟用户，允许模拟不同的源，把数据注入Hadoop，确保在数据摄入过程中一直遵守Hadoop中用户权限采用安全配置程序进行设置并对Flume模拟用户其进行安全检查。本发明通过模拟用户端和数据传输的过程对Hadoop输出端、分布式NoSQL数据库和网管服务器的安全配置进行检测，提前避免了因系统的升级更新导致的漏洞。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109245880A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811040882.9
申请日：2018-09-07
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于对hadoop组件安全加固方法。Kerberos服务器作为用户外部的存储库，将Kerberos作为验证协议对用户进行密码验证，成功通过Kerberos验证的用户许可票据，对使用用户进行等级划分，验证票据有效时可使用Hadoop中的服务，根据数据的敏感性将Kerberos中的上传数据分为多个数据块，对步骤二中不同等级的用户实行分块访问权限，数据块进行数据加密和隐藏，确保授权用户对敏感数据的安全访问，对未授权的网络进行数据进出的控制，通过网络拓扑使得大数据系统与其他企业信息系统相隔离。本发明Hadoop引入了对Kerberos的支持，提高了用户访问的安全性，通过对数据和用户的等级加密划分，保障了对各方面数据访问的限制，从而提高了安全性能。
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公开(公告)号：CN107888432A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711441051.8
申请日：2017-12-27
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国家电网公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H04L12/24
CPC classification number: H04L41/145
Abstract: 本发明的目的是提供一种基于风险传递机制的电力移动终端网络安全模型及建模方法，该模型包括：风险识别模块，该模块通过风险分析、识别，将电力移动安全风险数据化；风险计算模块，该模块根据提取到的数据报文，建立风险计算模型；以及风险传递算法实现模块，该模块采用细胞自动机的算法，分析风险传递关系，建立风险传递模型。本发明根据电力移动网络安全风险关系，将各类风险数据化。将数据化后的风险，通过细胞自动机算法，建立电力移动网络安全风险矩阵模型。根据计算得到的风险矩阵模型，计算出风险传递模型，最终判断电力移动系统节点是否被入侵。
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公开(公告)号：CN118540098A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410442851.5
申请日：2024-04-12
Applicant: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及电力网络技术领域，提供一种基于电力网络的可用于漏洞攻击路径隐藏的安全感知方法，包括：1)对具有安全约束的马尔可夫决策过程MDPs进行建模；2)对线性时间逻辑LTL规范进行建模；3)对入侵者攻击模型、初始状态的不透明度进行建模；4)对安全约束下的强化学习问题进行建模；5)构造MDP的初始状态估计器ISE，建成任务模型；6)用Q学习求解，得到最优策略，即完成安全感知。本发明的安全感知方法能够综合考虑电力网络路由的安全性需求、系统行为规范、初始状态的不透明度以及潜在的入侵者攻击，从而提供一种有效的强化学习方案来优化路由策略，保障电力网络在发送消息时的安全性。
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公开(公告)号：CN118378881A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410417341.2
申请日：2024-04-09
Applicant: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的电力网络空间风险评估方法，步骤包括：首先对电力系统网络进行图形建模，并利用谱聚类算法将其分解为各个子图；利用图神经网络，对子图进行深度信息整合，得到综合的图表示；这种图表示进而被用于评估各子图的电力系统风险等级，从而实时识别和控制整个网络的风险状况。本发明的核心创新为结合图模型与图神经网络进行电力系统数据处理，能全面评估系统风险并精准定位特定区域风险，为系统调度提供强有力的决策支持，解决了传统方法在捕捉潜在风险及复杂网络动态中的局限性。
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公开(公告)号：CN117370568A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311272913.4
申请日：2023-09-28
Applicant: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 厦门大学
Abstract: 本发明涉及一种基于预训练语言模型的电网主设备知识图谱补全方法，包括：构建电网设备缺陷知识图谱；将电网设备缺陷知识图谱嵌入到低维向量空间中；结合预训练语言模型和基于结构的模型构建混合知识图谱嵌入模型PLMSM；在PLMSM模型中，输入实体及其补充信息首先被送入预训练语言模型以获取它们的嵌入，这些嵌入与由基于结构的模型生成的嵌入相结合以提高实体补全性能；通过训练集对PLMSM模型进行训练，并通过验证集验证模型的训练结果，选取最佳模型；在训练过程中，采用负采样方法对PLMSM模型进行优化；通过测试集对得到的PLMSM模型进行测试；测试通过的PLMSM模型即可用于实体补全任务。该方法有利于提高实体补全性能，从而提高电力系统的安全稳定性。
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