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公开(公告)号：CN109787969A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910002400.9
申请日：2019-01-02
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司
Inventor： 陈伟 , 石聪聪 , 高先周 , 张小建 , 蔡宇翔 , 杨如侠 , 费稼轩 , 陈磊 , 章锐 , 黄秀丽 , 冯谷 , 高鹏 , 范杰 , 郭骞 , 王齐 , 沈文 , 王向群 , 于鹏飞 , 姚启桂 , 俞庚申 , 潘丹 , 上官霞
Abstract: 本发明公开了主机的身份合法性检测方法、检测装置及身份检测设备，其中主机的身份合法性检测方法包括如下步骤：获取待检测主机若干个时刻的时间偏移；根据若干个时刻以及各个时刻对应的时间偏移得到待检测主机的时间偏移率；根据时间偏移率对待检测主机的身份合法性进行检测。由于不同主机的时钟振荡频率不同，网络上每一台主机都有一个唯一的、固定的时钟偏移率，并且主机的时钟偏移率与主机的位置、IP地址、网络拓扑和测量时刻均无关，具有一定的稳定性，因此，通过主机的时钟偏移率对主机的身份合法性进行检测，能够解决现有技术中的用IP地址或者MAC地址进行主机的身份合法性识别的可靠性均较低的问题。
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公开(公告)号：CN109462580A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811244745.7
申请日：2018-10-24
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明实施例一种训练流量检测模型、检测业务流量异常的方法，其中，一种训练流量检测模型的方法包括：获取终端设备集群中各个终端设备的训练业务流量，得到训练业务流量集合；提取所述训练业务流量集合中每个训练业务流量所对应的第一训练特征信息和第二训练特征信息，其中，所述第一训练特征信息用于指示各终端设备的地址特征，所述第二训练特征信息用于指示各终端设备的流量分析特征；利用所述第一训练特征信息以及所述第二训练特征信息对神经网络模型进行训练，得到所述流量检测模型。本申请更注重于对流量数据本身的特征进行提取，聚焦于流量本身的特点，从而有利于提升异常流量检测可信度。
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公开(公告)号：CN109462580B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201811244745.7
申请日：2018-10-24
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明实施例一种训练流量检测模型、检测业务流量异常的方法，其中，一种训练流量检测模型的方法包括：获取终端设备集群中各个终端设备的训练业务流量，得到训练业务流量集合；提取所述训练业务流量集合中每个训练业务流量所对应的第一训练特征信息和第二训练特征信息，其中，所述第一训练特征信息用于指示各终端设备的地址特征，所述第二训练特征信息用于指示各终端设备的流量分析特征；利用所述第一训练特征信息以及所述第二训练特征信息对神经网络模型进行训练，得到所述流量检测模型。本申请更注重于对流量数据本身的特征进行提取，聚焦于流量本身的特点，从而有利于提升异常流量检测可信度。
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公开(公告)号：CN108184172B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201711136189.7
申请日：2017-11-16
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 北京邮电大学 , 国网福建省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04Q11/00 , H04L12/851 , H04L12/911 , H02J13/00
Abstract: 本发明提供一种基于分组增强型光传送网的电力业务传输方法及装置，该方法包括：获取电力系统的节点从属关系列表及业务列表信息；根据节点从属关系列表及业务列表信息确定电力系统中的电力业务必经节点，生成电力业务路由必经节点列表；从电力业务路由必经节点列表中筛选出源宿节点属于不同区域的跨域业务数据；根据跨域业务数据的安全隔离属性进行划分，将跨域业务数据划分为专线业务数据及非专线业务数据；其中，专线业务数据的安全隔离属性值高于非专线业务数据；分别对专线业务数据及非专线业务数据分配传输端口接入骨干网进行传输。
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公开(公告)号：CN109787969B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201910002400.9
申请日：2019-01-02
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司
Inventor： 陈伟 , 石聪聪 , 高先周 , 张小建 , 蔡宇翔 , 杨如侠 , 费稼轩 , 陈磊 , 章锐 , 黄秀丽 , 冯谷 , 高鹏 , 范杰 , 郭骞 , 王齐 , 沈文 , 王向群 , 于鹏飞 , 姚启桂 , 俞庚申 , 潘丹 , 上官霞
Abstract: 本发明公开了主机的身份合法性检测方法、检测装置及身份检测设备，其中主机的身份合法性检测方法包括如下步骤：获取待检测主机若干个时刻的时间偏移；根据若干个时刻以及各个时刻对应的时间偏移得到待检测主机的时间偏移率；根据时间偏移率对待检测主机的身份合法性进行检测。由于不同主机的时钟振荡频率不同，网络上每一台主机都有一个唯一的、固定的时钟偏移率，并且主机的时钟偏移率与主机的位置、IP地址、网络拓扑和测量时刻均无关，具有一定的稳定性，因此，通过主机的时钟偏移率对主机的身份合法性进行检测，能够解决现有技术中的用IP地址或者MAC地址进行主机的身份合法性识别的可靠性均较低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108184172A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201711136189.7
申请日：2017-11-16
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 北京邮电大学 , 国网福建省电力有限公司 , 国家电网公司
IPC: H04Q11/00 , H04L12/851 , H04L12/911 , H02J13/00
Abstract: 本发明提供一种基于分组增强型光传送网的电力业务传输方法及装置，该方法包括：获取电力系统的节点从属关系列表及业务列表信息；根据节点从属关系列表及业务列表信息确定电力系统中的电力业务必经节点，生成电力业务路由必经节点列表；从电力业务路由必经节点列表中筛选出源宿节点属于不同区域的跨域业务数据；根据跨域业务数据的安全隔离属性进行划分，将跨域业务数据划分为专线业务数据及非专线业务数据；其中，专线业务数据的安全隔离属性值高于非专线业务数据；分别对专线业务数据及非专线业务数据分配传输端口接入骨干网进行传输。
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公开(公告)号：CN113947497A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202110442793.2
申请日：2021-04-23
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明公开了一种数据的空间特征提取、识别方法及系统，其中数据的识别方法，包括：获取当前电力数据，利用数据的空间特征提取方法确定当前电力数据空间特征库；获取历史数据空间特征库，利用预设敏感数据特征及历史数据空间特征库，确定敏感数据空间特征库；将当前电力数据空间特征库与敏感数据空间特征库进行模运算，确定当前电力数据的识别结果。本发明解决了传统没有考虑数据的应用场景的敏感数据识别方法的识别准确率不高的难题，基于空间特征向量的匹配识别，实现了电力海量数据中敏感数据的精准识别，进而可支持电力敏感数据识别的自动化识别，提高识别效率，进而提高数据安全防护水平。
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公开(公告)号：CN113672479B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202110459670.X
申请日：2021-04-27
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明公开一种数据共享方法、装置及计算机设备，其中该共享方法包括：接收测试分析人员的数据需求；根据数据需求以及预设最小化规则为测试分析人员分配数据权限；根据数据权限，从源数据库中提取初始数据，生成分析测试数据库，并对分析测试数据库进行监测；当根据监测数据，确定所述监测数据对应的数据操作超出所述数据权限时，生成告警信息并撤销所述数据权限。通过实施本发明，结合接收到的测试分析人员的数据需求，按照最小化原则分配权限，并对数据分析和测试全过程进行安全监测，实现了数据共享全过程的闭环安全管控，提高了数据分析测试业务中的数据安全防护水平，防止数据泄露隐患，既保障了数据的隐私安全，也实现了数据的挖掘价值。
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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：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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