一种基于5G电力切片通道安全加密方法

    公开(公告)号:CN115987654A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202211690276.8

    申请日:2022-12-27

    IPC分类号: H04L9/40 H04W12/06 H04W12/069

    摘要: 本发明公开了一种基于5G电力切片通道安全加密方法,包括如下步骤:S1、获取电力切片模块获取的信息,并按照预设的拆分规则将接收到的信息拆分成若干个组块数据,所述组块数据中包含了对接字头段;S2、配置加密装置以提供与所述组块数据数量相同的用于形成独立加密的第一加密单元,配置第一加密通道以使得组块数据和第一加密单元形成对应组合。该发明提供的基于5G电力切片通道安全加密方法,数据通过第一加密通道传输并基于该第一加密通道上形成组块数据和第一加密单元形成对应组合加密方式的加密组块,然后在根据加密组块的属性值进行第二次加密,完成加密后对通讯数据进行掩盖传输,充分保证数据传递过程的安全。

    一种基于自学习的电力网络探针流量异常的检测方法

    公开(公告)号:CN112651435A

    公开(公告)日:2021-04-13

    申请号:CN202011528373.8

    申请日:2020-12-22

    摘要: 本发明公开了一种基于自学习的电力网络探针流量异常的检测方法,包括:将网段分类;针对网段类别设定对应的时间窗口和信息熵差值阈值;采集流量探针上的元数据,根据五元组将元数据聚合为网段通信流;根据信息熵差值与信息熵差值阈值的大小关系初步标记网段通信流是否异常,然后人工纠正,最后进行特征提取;对特征进行特征编码后,根据特征间的线性相关性并根据特征与分类标签之间的非线性相关性保留最终特征;对特征选择后的数据进行欠采样处理;对欠采样后的数据进行标准化处理;将标准化处理后的数据在梯度提升树模型上进行模型训练后确定各网段通信流是否异常。本发明有效提升了异常流量检测的准确率并节省了检测的时间。

    一种自动创建视频会议的方法和系统

    公开(公告)号:CN106851177A

    公开(公告)日:2017-06-13

    申请号:CN201710178949.4

    申请日:2017-03-23

    IPC分类号: H04N7/15

    CPC分类号: H04N7/15

    摘要: 本发明公开了一种自动创建视频会议的方法和系统,方法包括:接收用户的模板选择,从若干个预设的会议模板中选取相应的会议模板,并在选取的会议模板上填写用户录入的其他的会议信息;生成唯一会议号、主持人密码及访客密码,并将唯一会议号、主持人密码及访客密码存储至数据库中;接收用户输入的唯一会议号以及主持人密码和访客密码中的至少一个,判断该唯一会议号、主持人密码、访客密码是否分别与存储在数据库中的唯一会议号、主持人密码、访客密码相同,若是,进入视频会议,否则,提示重新输入。本发明预存会议目标,自动获取会议信息以创建会议,提供创建会议的效率,增强会议的自动化;对参见会议进行密码加锁,增加会议的唯一性和安全性。

    一种移动设备终端的应用构建系统及方法

    公开(公告)号:CN106325858A

    公开(公告)日:2017-01-11

    申请号:CN201610664092.2

    申请日:2016-08-12

    IPC分类号: G06F9/44

    CPC分类号: G06F9/451

    摘要: 一种移动设备终端的应用构建系统,其中移动客户端,根据界面模型构建出应用界面,接收用户触发的业务操作,将业务操作的请求发送至移动服务器,接收来自移动客户端的反馈结果,解析界面模型并根据反馈结果完成界面显示;移动服务器,解析出业务操作对应的应用服务,调用应用服务对应的应用服务器,接收应用服务器的反馈结果,根据界面模型的定义将反馈结果构建成符合模型要求的格式,将处理过的反馈结果返回至移动客户端;应用服务器,响应移动服务器的请求,将反馈结果发送至移动服务器;注册单元,对新创建的界面模型进行注册,建立移动应用的界面图标与新创建的界面模型的对应关系。

    一种基于自学习的电力网络探针流量异常的检测方法

    公开(公告)号:CN112651435B

    公开(公告)日:2022-12-20

    申请号:CN202011528373.8

    申请日:2020-12-22

    摘要: 本发明公开了一种基于自学习的电力网络探针流量异常的检测方法,包括:将网段分类;针对网段类别设定对应的时间窗口和信息熵差值阈值;采集流量探针上的元数据,根据五元组将元数据聚合为网段通信流;根据信息熵差值与信息熵差值阈值的大小关系初步标记网段通信流是否异常,然后人工纠正,最后进行特征提取;对特征进行特征编码后,根据特征间的线性相关性并根据特征与分类标签之间的非线性相关性保留最终特征;对特征选择后的数据进行欠采样处理;对欠采样后的数据进行标准化处理;将标准化处理后的数据在梯度提升树模型上进行模型训练后确定各网段通信流是否异常。本发明有效提升了异常流量检测的准确率并节省了检测的时间。