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公开(公告)号：CN119537907A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411495527.6
申请日：2024-10-25
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 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于音频文本跨模态多损失融合网络的电力设备异常检测方法，属于电力设备运行异常检测领域。设计用于实现多模态数据的融合的融合网络，并采用多损失训练机制进行训练，实现电力设备异常检测。本发明利用音频和文本多模态数据，提高电力设备故障检测的准确性和全面性，能够降低人工巡检和定期维护的成本。
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公开(公告)号：CN119474850A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411325123.2
申请日：2024-09-23
Applicant: 国网福建省电力有限公司莆田供电公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/2433 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于隐蔽梯度样本的对抗攻击方法及终端，基于对抗样本生成模型和原始样本生成对抗样本，根据模型的损失函数计算原始样本和对抗样本之间的训练损失，作为模型梯度，根据模型梯度选择模型梯度最大的前预设比例的原始样本作为隐蔽梯度样本，计算原始样本与对抗样本之间的相似度，根据相似度从隐蔽梯度样本集中筛选相似度高于预设值的隐蔽梯度样本组成攻击样本集，通过计算原始样本和对抗样本之间的训练损失，能确定出遭到猛烈攻击而剧烈变化的样本，再通过计算相似度的方式从隐蔽梯度样本集中筛选出高相似的隐蔽梯度样本集，以此对隐蔽梯度样本进行有针对性的扰动攻击，从而在提高对抗攻击效率的同时，提高攻击的隐蔽性。
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公开(公告)号：CN117729540A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311740359.8
申请日：2023-12-15
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: 本发明涉及一种基于统一边缘计算框架的感知设备云边安全管控方法，具体步骤包括：通过统一边缘计算框架采集各终端设备的身份信息，并利用差分运算对所有身份信息采集差分星座轨迹图，再通过所述差分星座轨迹图在云端处进行自适应身份认证的深度卷积神经网络训练，利用训练好的自适应身份认证网络进行终端设备身份识别；在云端处通过预训练的基于自动编码器与解码器的身份信息互易变换网络提取基站的身份信息特征构建上行身份信息及重构下行身份信息；根据上行身份信息与下行身份信息在云端处预训练一个基站身份识别网络，通过统一边缘计算框架下发到终端设备，并通过统一边缘计算框架进行基站与终端设备间的双向设备身份识别。
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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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Patent Agency Ranking
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：CN105352541B
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201510660591.X
申请日：2015-10-14
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
Inventor： 吴丽进
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明涉及一种基于电网防灾减灾系统的变压器运行辅助监测系统及其监测方法，包括相互连接的现场数据收集模块、数据分析传输模块以及防灾减灾后台模块，所述的现场数据收集模块包括灾害预警信息监测单元以及与其相连的微气象监测单元、变压器声音收集单元、水浸监测单元；所述的数据分析传输模块包括声音信号过滤单元、异常判断单元以及信号传输单元，所述声音信号过滤单元包括频域能量检测器；所述的防灾减灾后台模块包括信号增强单元。本发明能够降低数据量，提高识别精度。
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公开(公告)号：CN119577780A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411656508.7
申请日：2024-11-19
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 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种信息系统安全上线测试方法、系统、设备及介质，包括：对信息系统进行漏洞扫描，根据漏洞扫描结果生成漏洞报告；对信息系统进行模拟攻击，根据模拟攻击的结果生成攻击模拟报告；根据所述漏洞报告及攻击模拟报告生成风险评估矩阵，该方法、系统、设备及介质能够在信息系统上线前进行全面的安全性验证。
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公开(公告)号：CN119576776A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411656530.1
申请日：2024-11-19
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 , 国家电网有限公司
IPC: G06F11/3668 , G06F11/3604 , G06F21/56
Abstract: 本发明涉及电力信息技术领域，公开一种适用于电力信息系统的安全功能验证方法及相关装置；方法包括：根据电力信息系统的要求，确定源代码测试数据要求及源代码扫描缺陷类型；根据确定的源代码测试数据要求及源代码扫描缺陷类型，设计测试方案获得源代码测试方案；根据设计的源代码测试方案，执行源代码测试，获得测试结果；采用自动化技术分析测试结果，获得测试报告；分析测试报告中预设关键指标在不同负载条件下的表现，识别和定位潜在安全问题；针对识别和定位的潜在安全问题，生成可视化展示的测试建议。本发明能够有效测试并验证电力信息系统源代码的健壮性。
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公开(公告)号：CN119538030A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411495628.3
申请日：2024-10-25
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 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于动态多模态融合网络的故障辨识方法，属于故障辨识领域。所述方法包括：构建基于不同粒度级别故障辨识的多模态融合网络；训练优化基于不同粒度级别故障辨识的多模态融合网络，实现不同粒度级别故障辨识。本发明在推理训练过程中生成依赖于数据的前向路径，解决传统的静态多模态融合方法难以平衡不同模态的不同计算需求所造成的资源浪费问题，提高模型计算效率，节省计算成本；针对不同粒度级别的故障辨识问题，提出两种基于门控网络DynMM算法，使其不仅能解决如二分类等简单的故障识别任务，还可用于完成类似语义分割的更高难度的多模态融合故障辨识问题，并提高模型的泛用性和辨识精度。
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