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公开(公告)号:CN117596077A
公开(公告)日:2024-02-23
申请号:CN202410073169.3
申请日:2024-01-18
申请人: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H04L9/40
摘要: 本说明书实施例属于电力系统技术领域,具体涉及一种频率控制电力系统网络攻击检测方法、装置及设备。其方法包括,首先构建一个多区域频率控制的电力系统模型,然后根据电力系统模型,计算出多区域频率控制电力系统状态的空间表达式,在空间表达式的基础上考虑虚假注入攻击,从而建立频率控制电力系统状态空间模型,并通过矩阵变换方法进行解耦,生成只含有系统干扰的第一子系统和只含有网络攻击的第二子系统,最后基于两个子系统,构建系统综合观测器检测网络攻击。通过本说明书实施例,实现了对网络攻击的检测,并且能够应用在实际电力系统模型,从而解决了现有技术中攻击检测方法无法考虑网络攻击与外部系统干扰解耦的问题。
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公开(公告)号:CN116578968A
公开(公告)日:2023-08-11
申请号:CN202310448521.2
申请日:2023-04-24
申请人: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本申请公开了一种对电力控制系统中应用程序提供安全防护的方法及装置,涉及电力控制系统安全防护技术领域。本申请的主要技术方案为:对于系统中的应用程序,本申请为其创建应用域,该应用域中至少包括应用进程及其对应的应用资源,并在应用域中创建虚拟化隔离模型,用于将可信进程和应用程序的私有资源划分存储在应用域中的可信域中,以及还在应用域中为应用程序的公共资源创建镜像文件,从而对于已启动的目标应用程序,如果需要调用对应的私有资源则需要利用可信进程来访问获取,以及如果需要使用对应的公共资源则操作镜像文件。本申请应用于优化对电力控制系统中应用程序的安全防护。
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公开(公告)号:CN115907505A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211232861.3
申请日:2022-10-10
IPC分类号: G06Q10/0639 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F16/36
摘要: 本发明公开了一种基于知识图谱的电力互联网运维预警方法及系统,包括以下步骤:基于事先构建的电力互联网知识图谱,获取与待监测应用系统存在包含关系的业务,并从中筛选出运行故障的业务,对该类业务进行标记,得到被标记的业务;基于事先构建的电力互联网知识图谱,获取与被标记的业务存在影响关系的关联指标,并从中筛选出异常的关联指标,对该类异常的关联指标进行标记,得到被标记的关联指标;基于事先构建的电力互联网知识图谱,获取与被标记的关联指标存在影响关系的其他关联指标,并从中筛选出异常的关联指标,对该类异常的关联指标进行标记,得到被标记的关联指标;基于被标记的业务和关联指标,实现电力互联网运维预警。
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公开(公告)号:CN115765165A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211376007.4
申请日:2022-11-04
申请人: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 北京博望华科科技有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H02J13/00
摘要: 本发明的电网信息传输监控系统,通过供电方信息存储单元存储供电方下行数据和收集用电方上行数据并进行存储;通过供电方数据处理单元,实现供电方下行电力信息的数据打包以及对来自于用电方的上行信息校验;通过供电方信息存储单元配置用于存储用电方要向供电方传输的信息以及存储供电方下行数据;通过用电方数据处理单元配置用于用电方上行电力信息数据打包以及对来自于供电方的下行信息进行校验;通过供电方监控预警单元对上行数据进行监控预警;通过用电方监控预警单元对下行信息进行监控预警;通过供电方收发单元接收来自于用电方的信息以及发送来自于供电方的信息;以及通过用电方收发单元接收来自于供电方的信息以及发送用电方的信息。
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公开(公告)号:CN115617975A
公开(公告)日:2023-01-17
申请号:CN202211637205.1
申请日:2022-12-20
申请人: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC分类号: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种针对少样本多轮对话的意图识别方法及装置,方法包括:在接收到针对客户端输入的待处理描述文本且存在当前意图标签时,获取当前意图标签的历史对话数据后与待处理描述文本输入预先训练的意图切换模型中,输出待处理描述文本对应的第一相关度;预先训练的意图切换模型是基于少样本的历史问答数据训练生成的;当第一相关度小于等于预设阈值且存在多个历史意图标签时,计算每个历史意图标签的第二相关度;基于每个历史意图标签的第二相关度将当前意图标签进行切换。本申请实现了问答系统中每轮对话都能在最合理的意图下进行,同时可在多个意图中基于输入文本随机切换,实现智能问答。
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公开(公告)号:CN115240007A
公开(公告)日:2022-10-25
申请号:CN202210924010.9
申请日:2022-08-02
申请人: 国家电网有限公司客户服务中心 , 南京大学 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/42 , G06V10/82
摘要: 本发明公开了一种基于频域分解神经网络的图像分类加速方法及设备。方法包括:将原始图像转化为RGB图像,并缩放为卷积神经网络的输入特征图所能接纳的图像像素大小相同的图像;将图像输入预先训练好的轻量化神经网络模型,进行图像分类识别,得到图像分类识别结果,其中,所述轻量化神经网络模型为通过对神经网络经过频域分解和轻量化得到。该轻量化神经网络模型将空间域的卷积运算转换为频率域的矩阵乘法运算并进行压缩,可以得到与原始神经网络的输出大致相同的输出,而具有更少的参数量和以FLOPs衡量的计算量。本发明显著地减少计算成本和存储成本,能够有效加速图像分类任务。
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公开(公告)号:CN114996009A
公开(公告)日:2022-09-02
申请号:CN202210627405.2
申请日:2022-06-01
申请人: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明实施例涉及一种智能终端的进程管理方法、装置、计算机设备及存储介质,所述方法包括:获取容器中每个进程关联或包括的进程参数;基于所述进程参数确定进程对应的重要性等级;基于所述进程参数和重要性等级确定对于进程操作的预期收益;选择所述预期收益最大的目标进程操作对进程进行管理,由此,可以精准识别恶意进程,根据识别结果以及预期操作收益对进程进程管理,提高容器的可靠性与安全性。
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公开(公告)号:CN114943083A
公开(公告)日:2022-08-26
申请号:CN202210707928.8
申请日:2022-06-21
申请人: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本申请提供一种智能终端漏洞代码样本挖掘方法、装置及电子设备,该方法包括:获取生成对抗网络的生成器为当前智能终端生成的代码样本;根据代码样本对应的损失值,判断代码样本是否为可疑代码;当确定代码样本为可疑代码时,对该代码样本进行模糊测试,得到对应的模糊测试结果;当模糊测试结果表征该代码样本为漏洞代码时,将该代码样本作为新的漏洞代码样本。上述方案提供的方法,通过在生成对抗网络构建过程中,对生成器生成的可疑代码进行模糊测试,以准确判断可疑代码是否为漏洞代码,有效增加了漏洞代码样本的数量,为提高漏洞代码检测模型的准确性奠定了基础。
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公开(公告)号:CN114924749A
公开(公告)日:2022-08-19
申请号:CN202210621273.2
申请日:2022-06-01
申请人: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本申请提供一种智能终端代码混淆方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取待混淆的代码文件;对代码文件进行调用对象分析,确定代码文件中各调用对象的被调次数;根据各调用对象的被调次数,确定多个目标调用对象;在代码文件中定位各目标调用对象,并在各目标调用对象之前插入跳跃节点;当运行代码文件时,基于各跳跃节点插入垃圾代码。上述方案提供的方法,通过基于设置在目标调用对象之前的跳跃节点随机地插入垃圾代码,确保每次运行的代码文件都会发生变化,增加了代码逆向分析的难度,保证了软件开发代码的安全性。
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公开(公告)号:CN114840680A
公开(公告)日:2022-08-02
申请号:CN202210290410.9
申请日:2022-03-23
申请人: 国家电网有限公司客户服务中心 , 浙江省北大信息技术高等研究院
摘要: 本发明公开了一种实体关系联合抽取方法,方法包括:获取待抽取的目标文本数据;将目标文本数据输入预先训练的实体关系联合抽取模型中;实体关系联合抽取模型包括BERT编码层、CRF层和sigmoid得分层;预先训练的实体关系联合抽取模型训练过程包括,将BERT编码层输出的字符表示向量输入CRF层得到第一交叉熵损失值;根据每个字符的拼接向量输入sigmoid得分层得到第二交叉熵损失值;每个字符的拼接向量是由CRF层输出的字符的实体预测标签与BERT编码层输出的字符表示向量拼接的;输出目标文本数据对应的实体参数和关系参数。本申请可提升关系抽取任务的准确性,模型能自动学习两个任务的相关信息,也能有效减小因流水线工作导致的累积误差,提升模型抽取准确度。
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