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公开(公告)号：CN114024725B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202111242113.9
申请日：2021-10-25
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 国网河南省电力公司 , 国网新疆电力有限公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种容器间通信方法、系统、电子设备及存储介质，该方法包括如下步骤：接收待转发的报文；判断报文发送端的标签与报文接收端的标签是否匹配；当报文发送端的标签与报文接收端的标签匹配时，向所述报文接收端转发待转发报文。本发明提供的容器间通信方法、系统、电子设备及存储介质，针对报文发送端和报文接收端设置标签，当网桥转发待转发报文时，先对报文发送端的标签和报文接收端的标签进行匹配，匹配成功时，再进行报文的转发。由此，该容器间的通信方法通过设置标签，可以有效限制报文转发的方向，实现业务隔离。同时可以灵活实现对容器间网络通信的限制，进而有效提升容器间的安全防护能力。
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公开(公告)号：CN114598544A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210286654.X
申请日：2022-03-22
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网新疆电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种智能物联终端安全状态基线判别方法及装置，该方法包括：获取待校验终端在正常运行时预设时间段内的信息数据；提取信息数据的特征数据，生成特征向量序列；根据预设的哈希函数，计算特征向量序列的哈希函数值序列；将哈希函数值序列中每一数据分别与标准基线值进行比较，当完全相同时，将待校验终端判别为安全，否则判别为不安全。通过提取信息数据的特征数据并生成特征向量序列，能够将终端的信息数据进行筛选，提取出有效特征，减少数据维度。通过计算哈希函数值序列并与标准基线值进行比较，利用了哈希函数族的碰撞特性，加快了物联终端工作状态和安全基线的匹配速度，克服了现有技术中计算量大且浪费系统资源的缺陷。
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公开(公告)号：CN113919513A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111234985.0
申请日：2021-10-22
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请提供一种联邦学习安全聚合方法、装置及电子设备，该方法包括：获取所有参与联邦学习的用户针对当前样本类别的模型参数更新信息；根据模型参数更新信息，对预设的全局模型进行模型参数的更新，以得到各用户对应的新的全局模型；从预设的测试集中提取与当前样本类别相对应的测试样本，并将测试样本输入到新的全局模型，得到各新的全局模型对应的神经元平均激活值；根据各新的全局模型对应的神经元平均激活值，确定用户聚类结果；根据用户聚类结果，确定当前参与联邦学习的恶意用户。通过根据不同用户针对某种样本类别的模型神经元激活情况，确定恶意用户，实现了对联邦学习参与用户身份的验证，提高了联邦学习聚合结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN115021952A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210401294.3
申请日：2022-04-15
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种漏洞验证方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：根据电力设备的设备信息和漏洞信息的对应关系建立漏洞插件库；基于待扫描电力设备的设备信息在所述漏洞插件库进行漏洞扫描，确定是否更新所述漏洞插件库。本发明实施例提供的漏洞验证方法、装置、存储介质及电子设备，通过建立漏洞插件库，采用插件式的漏洞扫描方法，确定插件库的更新。由此保证了漏洞发现的有效性和准确性。同时克服了现有面向电力物联服务器、主机、终端等设备安全漏洞发现能力不足，无法及时、准确、有效定位电力通信网智能物联服务器、主机、终端等设备侧安全隐患的问题。
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公开(公告)号：CN114710361A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210410422.0
申请日：2022-04-19
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明公开的属于联邦学习技术领域，具体为一种联邦学习聚合环节攻击分析方法，包括：S1：通过区块链模块上传模型到联邦学习模块中，联邦学习模块对上传模型进行训练，并将模型上传到服务器中；S2：当服务器中的聚合环节受到外界攻击时，攻击探测模块探测到服务器受到的攻击情况，并且分析出攻击数据信息上传到防御模块中；S3：防御模块根据上传的攻击数据，筛选出对应防御方式的数据，对服务器受到的攻击进行防御。该一种联邦学习聚合环节攻击分析方法，能够在聚合环节遭受到攻击时自动识别攻击并进行防御，同时在无法防御时，及时更新防御数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114021188A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111299904.5
申请日：2021-11-04
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 南京大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请提供一种联邦学习协议交互安全验证方法、装置及电子设备，该方法包括：在联邦学习过程中，模拟针对当前联邦学习协议的隐私窃取攻击行为；检测当前模拟的隐私窃取攻击行为达到的攻击总收益；根据隐私窃取攻击行为达到的攻击总收益，确定当前联邦学习协议的交互安全验证结果。上述方案提供的方法，通过对当前联邦学习协议进行攻击模拟，根据当前模拟的隐私窃取攻击行为能够达到的攻击总收益，确定了当前联邦学习协议在数据交互方面的安全性，为进一步提高联邦学习参与者的隐私安全奠定了基础。
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公开(公告)号：CN115037517B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202210483043.4
申请日：2022-05-06
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网新疆电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例涉及智能物联终端安全状态采集方法、装置及电子设备，包括：采集多组已知工作模式下的智能物联终端的多种状态信息，并确定各组多种状态信息的第一特征向量；基于各组第一特征向量，确定各组第一特征向量的各个第一聚类中心及其之间的第一转移模式；采集多组当前工作模式下的智能物联终端的多种状态信息，并确定各组多种状态信息的各第二特征向量；基于各组第二特征向量，确定各组第二特征向量的各个第二聚类中心及其之间的第二转移模式；基于各个第一聚类中心及其之间的第一转移模式、各个第二聚类中心及其之间的第二转移模式，确定当前工作模式下的智能物联终端状态安全时，输出采集的多种状态信息。可为终端运行动态监控。
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公开(公告)号：CN115037517A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210483043.4
申请日：2022-05-06
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网新疆电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例涉及智能物联终端安全状态采集方法、装置及电子设备，包括：采集多组已知工作模式下的智能物联终端的多种状态信息，并确定各组多种状态信息的第一特征向量；基于各组第一特征向量，确定各组第一特征向量的各个第一聚类中心及其之间的第一转移模式；采集多组当前工作模式下的智能物联终端的多种状态信息，并确定各组多种状态信息的各第二特征向量；基于各组第二特征向量，确定各组第二特征向量的各个第二聚类中心及其之间的第二转移模式；基于各个第一聚类中心及其之间的第一转移模式、各个第二聚类中心及其之间的第二转移模式，确定当前工作模式下的智能物联终端状态安全时，输出采集的多种状态信息。可为终端运行动态监控。
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公开(公告)号：CN113422729B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110474942.3
申请日：2021-04-29
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 国网上海市电力公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L45/74 , H04L67/025 , H04L67/12 , H04L69/22
Abstract: 本申请提供一种虚拟电厂靶向通信系统及控制方法，在该系统中，虚拟电厂获取的控制指令，将控制指令封装到LLDP报文，并将封装后的LLDP报文发送至虚拟电厂通信节点；虚拟电厂通信节点将LLDP报文封装到packet_in报文，通过控制通道，将packet_in报文发送至控制网关；控制网关在接收到packet_in报文后，将添加有目标动作的packet_out报文发送至控制设备通信节点。该系统是将控制指令封装至LLDP报文，以利用控制通道将传输控制指令发送至控制网关，再由控制网关发送至目标控制设备，在复杂网络中实现了靶向通信，提高了通信效率。
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公开(公告)号：CN114742143A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210340718.X
申请日：2022-03-31
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于联邦学习的安全训练模型构建的方法、装置、系统及存储介质。该方法包括：获取各个节点上传的经过差分隐私处理之后的当前训练数据，获取各个节点的对应的至少一个历史训练数据和历史降维差值，基于各个节点的当前训练数据、历史训练数据和历史降维差值，确定各个节点的状态，利用预测和真的结果进行对比判定当前的节点是否发生故障，根据状态对各个节点进行筛选，确定筛选结果，基于筛选结果，对预配置的初始模型进行训练，确定目标模型并分发至各个节点。这样就能剔除掉联邦学习过程中出现的异常的点，极大的提高了工作效率。
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