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公开(公告)号：CN112235164B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202011226869.X
申请日：2020-11-05
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L43/0876 , H04L41/147 , H04L41/0631 , H04L41/16 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种基于控制器的神经网络流量预测装置，该装置由x86架构的硬件平台及神经网络内核模块组成，硬件平台用于提供承载神经网络内核模块的操作系统；神经网络内核模块包括：SDN控制器、模型管理器、神经网络搭建平台。通过实施本发明，使得用户可以根据不同的网络应用场景灵活的选择使用的神经网络模型，并且利用SDN控制器采集历史网络流量数据及历史故障信息对神经网络模型进行训练及参数的调整，得到网络流量预测模型，然后利用该网络流量预测模型对实时网络流量进行预测，使网络流量工程、流量调优从“事后”变为“事前”极大提高系统运维的效率，提升网络管控智能化水平。
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公开(公告)号：CN112235164A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011226869.X
申请日：2020-11-05
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于控制器的神经网络流量预测装置，该装置由x86架构的硬件平台及神经网络内核模块组成，硬件平台用于提供承载神经网络内核模块的操作系统；神经网络内核模块包括：SDN控制器、模型管理器、神经网络搭建平台。通过实施本发明，使得用户可以根据不同的网络应用场景灵活的选择使用的神经网络模型，并且利用SDN控制器采集历史网络流量数据及历史故障信息对神经网络模型进行训练及参数的调整，得到网络流量预测模型，然后利用该网络流量预测模型对实时网络流量进行预测，使网络流量工程、流量调优从“事后”变为“事前”极大提高系统运维的效率，提升网络管控智能化水平。
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公开(公告)号：CN213126061U
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202022539880.3
申请日：2020-11-05
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本实用新型提供了一种基于控制器的神经网络流量预测装置，该装置由x86架构的硬件平台及神经网络内核模块组成，硬件平台用于提供承载神经网络内核模块的操作系统；神经网络内核模块包括：SDN控制器、模型管理器、神经网络搭建平台。通过实施本实用新型，使得用户可以根据不同的网络应用场景灵活的选择使用的神经网络模型，并且利用SDN控制器采集历史网络流量数据及历史故障信息对神经网络模型进行训练及参数的调整，得到网络流量预测模型，然后利用该网络流量预测模型对实时网络流量进行预测，使网络流量工程、流量调优从“事后”变为“事前”极大提高系统运维的效率，提升网络管控智能化水平。
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公开(公告)号：CN114157596A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111487545.6
申请日：2021-12-07
申请人： 中国信息通信研究院 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国网北京市电力公司
IPC分类号： H04L45/12
摘要： 本发明公开了一种电力物联网中路由协议的模糊路径选择方法，包括以下步骤：计算系统输入节点间覆盖时间、系统利用率，并分别得出节点间覆盖时间、系统利用率语言状态隶属函数；根据步来制定语言规则，得出输入参数节点间覆盖时间、系统利用率语言状态与输出模糊概率语言状态之间的关系；所有的输入和输出函数的语言规则被定义为语言模糊限定语。计算系统输出模糊概率，得出模糊概率的语言状态隶属函数；根据模糊概率计算出每一条路由的每个节点间成本之和；比较多条路由的路由成本，选择最小成本的路由。与现有技术相比，本发明的有益效果在于：该技术可提高电力物联网终端设备的路由选择效率，降低业务数据发送时延。
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公开(公告)号：CN113904841B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111167987.2
申请日：2021-09-30
申请人： 中国信息通信研究院 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国网北京市电力公司
IPC分类号： H04L9/40 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了一种应用于IPv6网络环境的网络攻击检测方法，包括数据采集、行为分析和预处理，选定特征、修改网络流量训练数据、根据修改得到的网络流量训练数据中的网络攻击类别以及其对应的网络流量特征生成决策树、对需要检测的网络流量数据预处理，完成特征提取，和特征修改、根据生成的决策树对修改后的网络流量数据进行特征分类、识别，从而完成对网络攻击的检测。本发明的有益效果为：在获取到IPv6网络中相应网络数据后，基于机器学习的方法对所定义的网络特征进行分类、训练处理，在此基础上对所需进行检测的数据进行测试，实现在IPv6网络中及时检测网络攻击行为，从而保证网络安全。
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公开(公告)号：CN113904841A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111167987.2
申请日：2021-09-30
申请人： 中国信息通信研究院 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国网北京市电力公司
IPC分类号： H04L9/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了一种应用于IPv6网络环境的网络攻击检测方法，包括数据采集、行为分析和预处理，选定特征、修改网络流量训练数据、根据修改得到的网络流量训练数据中的网络攻击类别以及其对应的网络流量特征生成决策树、对需要检测的网络流量数据预处理，完成特征提取，和特征修改、根据生成的决策树对修改后的网络流量数据进行特征分类、识别，从而完成对网络攻击的检测。本发明的有益效果为：在获取到IPv6网络中相应网络数据后，基于机器学习的方法对所定义的网络特征进行分类、训练处理，在此基础上对所需进行检测的数据进行测试，实现在IPv6网络中及时检测网络攻击行为，从而保证网络安全。
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公开(公告)号：CN113904842B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202111167988.7
申请日：2021-09-30
申请人： 中国信息通信研究院 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国网北京市电力公司
摘要： 本发明公开一种SDN下基于条件生成对抗网络的IPv6网络中DDoS攻击检测方法，首先获取IPv6网络正常和受到攻击时的流平均包数、流包平均比特、端口增速、流增长速率、源IP增速、流量类型等流量数据特征，根据所提出的条件生成对抗网络模型对获取的数据特征进行训练，得到用来检测IPv6网络是否受到DDoS攻击的神经网络模型，根据所得到的神经网络模型对所需检测的网络流量数据进行检测，从而判断IPv6网络是否受到DDoS攻击。本发明的有益效果为：通过基于条件生成对抗网络的IPv6网络中DDoS攻击检测方法进行网络攻击检测时具有高准确精度、系统开销小、适用环境广的优点。
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公开(公告)号：CN114553906A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202111502618.4
申请日：2021-12-09
申请人： 中国信息通信研究院 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国网北京市电力公司
IPC分类号： H04L67/12 , H04L69/30 , H04L61/00 , H04W80/00 , H04L101/659
摘要： 本发明公开了一种基于IPv6和6LoWPAN电力物联网协议栈体系结构，包括协议栈、内存管理器；协议栈包括6层，IEEE802.15.4物理层：为整个协议栈的第1层，IEEE802.15.4介质访问控制层(MAC)：为整个协议栈的第2层；适配层：为整个协议栈的第2.5层；网络层：为整个协议栈的第3层；传输层：为整个协议栈的第4层；应用层：为整个协议栈的第5层；内存管理器：能够贯穿协议栈整个体系结构，在整个体系架构下体现出了MemoryManager组件的中心性。本发明的有益效果为：全面支撑电网运行性能提升；促进与用户互动化的智能用电。
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公开(公告)号：CN112073546A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010584281.5
申请日：2020-06-23
申请人： 中国信息通信研究院 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
摘要： 本发明公开了一种应用于智能电网无线传感器网络中的IPv6地址分配方法，包括所应用的无线传感器网络模型、对IPv6地址结构的定义以及IPv6地址分配方法步骤。本发明的有益效果为：在通过三维定位技术获得无线传感器节点位置信息后，对其位置信息进行分类处理，得到与其位置信息对应的唯一的IPv6地址信息，从而保证数据在智能电网无线传感器网络中的可靠有效传递。
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公开(公告)号：CN113904842A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111167988.7
申请日：2021-09-30
申请人： 中国信息通信研究院 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国网北京市电力公司
IPC分类号： H04L9/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种SDN下基于条件生成对抗网络的IPv6网络中DDoS攻击检测方法，首先获取IPv6网络正常和受到攻击时的流平均包数、流包平均比特、端口增速、流增长速率、源IP增速、流量类型等流量数据特征，根据所提出的条件生成对抗网络模型对获取的数据特征进行训练，得到用来检测IPv6网络是否受到DDoS攻击的神经网络模型，根据所得到的神经网络模型对所需检测的网络流量数据进行检测，从而判断IPv6网络是否受到DDoS攻击。本发明的有益效果为：通过基于条件生成对抗网络的IPv6网络中DDoS攻击检测方法进行网络攻击检测时具有高准确精度、系统开销小、适用环境广的优点。
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