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公开(公告)号：CN115834094B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202111092363.9
申请日：2021-09-17
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司 , 中讯邮电咨询设计院有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请提供一种网络安全防护系统、方法及存储介质，该系统通过能力开放平台将网络安全防护能力开放给第一安全防护模块和第二安全防护模块，进而，在第一安全防护模块基于网络安全防护能力，对面向政企客户的产品运营平台、面向内部运维的运维运营平台，以及面向外部的第三方平台与预设区域平台，进行管理和调度，实现对上述产品运营平台、运维运营平台，以及第三方平台与预设区域平台的网络安全防护，并在第二安全防护模块基于网络安全防护能力，在骨干网部署清洗设备、边缘防护节点与高防节点，以实现对全网客户的网络安全防护，提供了一体化网络安全防护解决方案，解决现有安全系统规模小、防护效果欠佳等问题，满足现有网络安全防护需求。
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公开(公告)号：CN115834094A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202111092363.9
申请日：2021-09-17
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司 , 中讯邮电咨询设计院有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请提供一种网络安全防护系统、方法及存储介质，该系统通过能力开放平台将网络安全防护能力开放给第一安全防护模块和第二安全防护模块，进而，在第一安全防护模块基于网络安全防护能力，对面向政企客户的产品运营平台、面向内部运维的运维运营平台，以及面向外部的第三方平台与预设区域平台，进行管理和调度，实现对上述产品运营平台、运维运营平台，以及第三方平台与预设区域平台的网络安全防护，并在第二安全防护模块基于网络安全防护能力，在骨干网部署清洗设备、边缘防护节点与高防节点，以实现对全网客户的网络安全防护，提供了一体化网络安全防护解决方案，解决现有安全系统规模小、防护效果欠佳等问题，满足现有网络安全防护需求。
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公开(公告)号：CN114531257A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202011225305.4
申请日：2020-11-05
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司 , 中讯邮电咨询设计院有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/06 , H04L43/106 , H04L43/16
Abstract: 本公开实施例提供了一种网络攻击处置方法及装置，涉及网络安全技术领域，通过本公开能够实现对于异常攻击及时封堵，实现自动化。具体方案包括：在确定网络中存在异常数据、且异常数据占用的资源容量大于阈值的情况下，封禁异常数据的传输，并启动计时器；若在计时器达到预设时长之前的第一时刻接收到攻击告警信息，则设置计时器重新计时，并依旧封禁异常数据的传输，直到计时器的时长达到预设时长，且在预设时长内未接收到攻击告警信息为止。
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公开(公告)号：CN112688918B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202011443635.0
申请日：2020-12-08
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司 , 中讯邮电咨询设计院有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请公开了一种网络漏洞的扫描方法及通信装置，涉及通信技术领域，用于提高多个接入设备的配置效率并降低人工成本。该方法包括：安全能力管理平台确定对第一网络进行漏洞扫描；安全能力管理平台向SD‑WAN统一管理平台发送用于指示建立第一网关设备与第二网关设备之间的数据信道；安全能力管理平台向漏洞扫描设备发送第二指示信息，第二指示信息用于指示漏洞扫描设备对第一网络进行漏洞扫描；在漏洞扫描设备对第一网络进行漏洞扫描之后，安全能力管理平台向SD‑WAN统一管理平台发送第三指示信息，第三指示信息用于指示断开第一网关设备与第二网关设备之间的数据信道。本申请实施例应用于网络管理设备远程对多个接入设备进行配置的过程。
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公开(公告)号：CN114786190A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210498906.5
申请日：2022-05-09
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司 , 中讯邮电咨询设计院有限公司
Abstract: 本申请提供一种流量的预测方法、装置及存储介质，涉及通信技术领域，用于预测端口的流量数据。该方法包括：获取目标端口的第一历史流量数据，第一历史流量数据为在当前时间之前的第一预设时段内的流量数据。将第一历史流量数据输入训练后的流量预测模型，得到预测流量数据，流量预测模型是基于Holt‑Winters算法和Prophet算法构建的，流量预测模型用于预测在当前时间之后的第二预设时段内的流量数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112688918A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011443635.0
申请日：2020-12-08
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司 , 中讯邮电咨询设计院有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本申请公开了一种网络漏洞的扫描方法及通信装置，涉及通信技术领域，用于提高多个接入设备的配置效率并降低人工成本。该方法包括：安全能力管理平台确定对第一网络进行漏洞扫描；安全能力管理平台向SD‑WAN统一管理平台发送用于指示建立第一网关设备与第二网关设备之间的数据信道；安全能力管理平台向漏洞扫描设备发送第二指示信息，第二指示信息用于指示漏洞扫描设备对第一网络进行漏洞扫描；在漏洞扫描设备对第一网络进行漏洞扫描之后，安全能力管理平台向SD‑WAN统一管理平台发送第三指示信息，第三指示信息用于指示断开第一网关设备与第二网关设备之间的数据信道。本申请实施例应用于网络管理设备远程对多个接入设备进行配置的过程。
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公开(公告)号：CN116016118B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202211723974.3
申请日：2022-12-30
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
IPC: H04L41/0631 , H04L67/08
Abstract: 本公开提供了一种基于图神经网络的云网跨域告警聚类方法和装置。该方法包括：获取告警数据，其中所述告警数据构成告警消息块；按时间序列获取连续的告警消息块；判断是否进入模型训练阶段，若是，则响应于进入所述模型训练阶段，新建告警消息关系图并生成加权多关系图，或者维护告警消息关系图并更新加权多关系图；基于所述多关系图，通过加权多关系图神经网络算法MarGNN来训练告警消息节点的嵌入向量学习模型；输出所述告警消息节点的嵌入向量；以及基于所述嵌入向量，对所述告警消息进行聚类，以获得故障事件类簇。
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公开(公告)号：CN118245805A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410452256.X
申请日：2024-04-15
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
IPC: G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/0475 , G06N3/088
Abstract: 本申请提供基于双视角的对比学习模型训练方法、装置、设备及介质，该方法包括：对原始图数据进行边节点互换处理，得到对照图数据，其中，原始图数据用于指示多个数据节点和多个数据节点之间的连接关系，对照图数据用于指示多个边节点和多个边节点之间的连接关系，边节点是由两个数据节点连接得到的；根据原始图数据和对照图数据对基于图神经网络的对比学习模型进行训练处理，得到对比学习模型输出的第一对比损失；若第一对比损失小于预设损失，则确定基于图神经网络的对比学习模型训练完成。本申请的方法，实现了通过将节点和边信息结合形成双视角的图数据，以使对比学习模型能够深入学习，从而提高模型训练效率和有效性的技术效果。
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公开(公告)号：CN117808720A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410089928.5
申请日：2024-01-22
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
IPC: G06T5/90 , G06T5/60 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/0895 , G06N3/094
Abstract: 本公开提供图增广方法、装置及介质，涉及图数据处理技术领域，用于解决如何使增广获得的新图与原图具有相似的节点特征和图结构的问题，所述方法包括：GAN的生成器Gθ根据原图G生成新图#imgabs0#GAN的判别器Dφ判别G和#imgabs1#属于真实图或生成图的概率Dφ(G)和#imgabs2#GAN的优化器根据Dφ(G)和#imgabs3#获取对抗损失函数Ladv，根据G和#imgabs4#的节点特征和图结构获取特征结构损失函数Lfs，根据Ladv和Lfs获取双重损失函数Ldual，根据Ldual优化Gθ和Dφ，以获得优化后的GAN；利用优化后的GAN增广G。本公开通过在GAN的优化器中的双重损失函数控制GAN的优化，实现利用GAN生成的新图与原图之间的具有相似的节点特征和图结构。
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公开(公告)号：CN116684914A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310813569.9
申请日：2023-07-04
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
IPC: H04W24/08 , H04L41/147 , H04L41/16 , H04L43/0876 , H04L41/12
Abstract: 本发明提供一种通信流量的预测方法、装置及可读存储介质，该方法包括：基于不同时刻小区之间的切换频次数据，计算小区与小区之间的原始注意力系数；以小区为节点，以小区与小区之间的原始注意力系数作为边构建有向加权图；基于有向加权图以及小区不同时刻的网络流量数据采用GAT模型学习节点特征相关性，计算节点与节点之间的学习注意力系数；将原始注意力系数和学习注意力系数进行融合，计算出节点与节点的最终注意力系数；基于最终注意力系数使用门控卷积神经网络提取时间依赖特征。该方法、装置及可读存储介质能够解决现有的通信流量预测方法主要是孤岛式节点预测，导致模型的预测准确度不高的问题。
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