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公开(公告)号：CN110912906B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201911192937.2
申请日：2019-11-28
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种边缘计算恶意节点识别方法，包括采集第K个节点的信道信息数据集，生成平均数据增强后的输入样本集，生成平均样本构造后的输出样本集，构建新的信道信息数据集进行识别训练等步骤。本发明利用已经采集到的连续多帧信道信息之间的相关性来构造新的信道响应信息向量，也就是对两个或多个时隙信道频率响应向量进行平均以获得新的信道响应向量，克服了信道信息提取信道特征进行恶意节点识别中，数据量不足导致的识别率低的缺点。
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公开(公告)号：CN110932969B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201911259084.X
申请日：2019-12-10
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 浙江大学
IPC分类号： H04L12/703 , H04L12/707
摘要： 本发明公开了一种智能电网高级量测系统AMI网络抗干扰攻击路由算法，是对RPL路由算法的一种改进，能够优化地选择一条性能指标最优的默认RPL路径，同时选择多条备用路径，备用路径与默认路径之间能够实现在存在干扰攻击的情况下同时失效的概率最小。本发明中节点在选择默认母节点之后，根据可用性历史向量为每一个潜在母节点的Rank值加一个惩罚项，然后选取Rank值依然小于自己的节点作为备用母节点。当发生Jamming攻击导致默认母节点不可用时，节点可迅速切换到备用母节点。在构成下行路由路径时，节点的DAO信息发给所有的母节点，使得Root节点可以尽可能多的收集到下行的潜在路由路径，然后根据所提路径可用性历史向量选择到达某个下行节点的默认路径和备选路径。
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公开(公告)号：CN112953948A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110217256.8
申请日：2021-02-26
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
摘要： 本申请公开了一种实时网络横向蠕虫攻击流量检测方法及装置，其中方法包括：获取实时网络流量数据包；解析所述实时网络流量数据包并提取横向蠕虫攻击流量特征；将所述横向蠕虫攻击流量特征加载至预设横向蠕虫攻击流量检测模型中进行预测，得到预测结果，所述预测结果包括第一预测结果以及第二预测结果，所述第一预测结果为横向蠕虫攻击，所述第二预测结果为非横向蠕虫攻击；根据所述预测结果进行处理。通过对实时网络流量数据包进行解析和特征提取，提取出横向蠕虫攻击的多维度特征，再利用预设横向蠕虫攻击流量检测模型进行检测，该模型的准确检测以及实时告警，能够满足检测的效率以及准确性要求。
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公开(公告)号：CN112866189A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202011471855.4
申请日：2020-12-14
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于电力终端攻击行为特征的攻击建模分析方法，该方法结合电力工控攻击样本，进行数据预处理，特征提取，使用K‑means算法进行循环交叉验证，实现对电力工控系统攻击的分类。本发明可针对电力系统中目前存在的拒绝服务攻击、利用型攻击、信息收集攻击、假消息型攻击等进行检测。
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公开(公告)号：CN111898829B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202010772041.8
申请日：2020-08-04
申请人： 电子科技大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种基于稀疏异常感知的边缘设备下的电量预测方法，包括以下步骤：S1：边缘设备对K个目标建筑采集电量数据；S2：在边缘设备端采用稀疏异常感知方法对异常数据进行稀疏异常标记；S3：计算稀疏异常丢弃概率并得到总训练集；S4：利用机器学习回归算法和五折交叉验证训练模型，每折交叉验证时利用稀疏异常丢弃概率随机丢弃异常数据，不参与训练；S5：利用机器学习模型对待预测数据进行电量预测，并对模型预测输出乘以稀疏异常丢弃概率得到最终预测。本发明缓解了基于均方误差损失的机器学习回归模型对异常数据较敏感的问题；同时，减少了训练数据量，提升了模型训练速度，并引入了随机性，提升了模型的预测精度和泛化能力。
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公开(公告)号：CN112464869A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011443743.8
申请日：2020-12-08
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于功耗信息的DTU安全监测系统，包括数据采集模块和信息处理模块；所述的数据采集模块用于获取终端设备的电气功耗信息，并将模拟量转化为数字量，从而获得二进制数据流，将其传输给信息处理模块；所述的信息处理模块用于对数据采集模块传输的信息进行特征提取，并进行模型训练和分类，最终预测故障及故障类型。本发明立足于电力终端的内部功耗信息，研究功耗信息的传播转换、协同一致的特性以及其与系统安全的关联性，在保证监测准确性的前提下减少了数据处理分析的复杂过程，在一定程度上简化了电力终端的安全监测的实现。
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公开(公告)号：CN112291222A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011142049.2
申请日：2020-10-22
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种电力边缘计算的安全防护系统及方法，该电力边缘计算安全防护系统包括物理基础设施安全防护模块、数据面网关安全防护模块和管理安全防护模块，本发明通过物理基础设施安全防护模块的接口设备和微处理器，对接入设备进行身份注册和认证识别，并进行电气设备的接口自动绑定，通过数据面网关安全防护模块的数据处理器对攻击行为进行实时监测，以及敏感数据的保护，达到数据链路的安全防护，通过管理安全防护模块的核心处理器对平台的操作等进行口令的验证和日志记录，从而达到电力边缘计算系统中数据安全保护的目的，提高整个电力边缘计算系统的数据安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN112203247A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011018591.7
申请日：2020-09-24
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种电能数据的安全存储方法和系统，包括：每一电能表设备实时将自身的电能数据进行存储，并采用Mesh网组将自身存储的电能数据发送至其他电能表设备；以及，随机接收并存储其他电能表设备发送的电能数据；采集基站服务器实时采集每一所述电能表设备存储的电能数据，将采集到的电能数据按照采集时间顺序生成存储信息摘要的区块链；并定时向终端服务器发送数据上传请求；终端服务器根据所述采集基站服务器的数据上传请求，调取所述采集基站服务器上传的区块链。采用本发明实施例，通过将各电能表设备进行关联，实现电能数据的随机分散存储，有效地避免了电能数据在存储和传输过程中被篡改的可能性。
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公开(公告)号：CN111935171A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010856869.1
申请日：2020-08-24
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种边缘计算下基于机器学习的终端安全策略选择方法，边缘侧设备每次可以从p种安全策略中选取一种或者多种安全策略对终端进行保护，采用机器学习方法等按各终端量化值进行选择，需要满足预设阈值，并且在机器学习机的性能评价值不能满足预设阈值，需要提前时间重新进行训练。本发明充分利用边缘设备的计算能力，采用离线训练、在线判断的方式，使得进行机器学习机的训练可以在边缘侧完成，也可以在云端完成，机器学习机等对边缘计算侧的安全接入策略选择不因为训练而中断，实现边缘计算系统安全策略选择的实时更新和实时选择。
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公开(公告)号：CN111901347A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010744690.7
申请日：2020-07-29
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 本发明公开了一种零信任下的动态身份认证方法和装置，本发明包括：响应于接收到的多个训练登录指令确定训练身份信息；根据训练身份信息调用系统服务的训练调用信息，建立有限状态模型；响应于接收到的用户登录指令确定对应的当前身份信息；接收当前身份信息调用系统服务的当前调用信息并输入到有限状态模型，确定当前调用信息对应的当前调用权重；根据当前调用权重与预设行为阈值的比较结果，判断当前身份信息是否通过认证。若当前身份信息通过认证，则按照当前调用信息和当前调用权重更新有限状态模型，再次接收当前调用信息，从而实现基于零信任体系下的身份认证，提高系统服务调用过程的安全性和可靠性。
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