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公开(公告)号：CN108833383A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810554158.1
申请日：2018-06-01
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L69/22 , H04L63/0227 , H04L63/0428 , H04L63/1416 , H04L63/1441
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和agent的联动防御系统，包括DPDK流量获取模块、协议解析模块、文件还原及加密存储模块、敏感信息检测模块、敏感告警模块、联动防御策略决策模块、联动防御策略决策下发模块、联动防御策略执行模块和联动防御策略验证模块；本发明的实施过程为：检测监控范围内的异常行为，对异常行为生成告警；依据告警信息形成联动防御策略并下发到指定主机的agent；主机的agent接收到联动防御策略后执行策略定义的动作，完成联动防御。本发明使用策略联动机制，将检测结果与主机防御有机地联动，大大降低了联动防御的响应时间，增加了联动防御的有效性，具有明显的、重要的社会意义和实用意义。
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公开(公告)号：CN108833383B
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201810554158.1
申请日：2018-06-01
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和agent的联动防御系统，包括高速流量获取模块、协议解析模块、文件还原及加密存储模块、敏感信息检测模块、敏感告警模块、联动防御策略决策模块、联动防御策略决策下发模块、联动防御策略执行模块和联动防御策略验证模块；本发明的实施过程为：检测监控范围内的异常行为，对异常行为生成告警；依据告警信息形成联动防御策略并下发到指定主机的agent；主机的agent接收到联动防御策略后执行策略定义的动作，完成联动防御。本发明使用策略联动机制，将检测结果与主机防御有机地联动，大大降低了联动防御的响应时间，增加了联动防御的有效性，具有明显的、重要的社会意义和实用意义。
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公开(公告)号：CN108809955A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810496364.1
申请日：2018-05-22
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
CPC classification number: H04L63/1425 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于隐马尔可夫模型的电力用户行为深度分析方法，首先对电力用户访问的流量进行捕获，从流量中提取用户访问的URL，然后统计每个电力系统出现各个URL信息链的概率，建立隐马尔可夫模型，通过计算，推测用户的访问行为序列，依据此序列与通过学习得到的正常用户行为序列集合进行比对，判断其是否行为异常。本发明通过基于HMM的电力用户行为深度分析方法，对电力用户平时访问的行为进行监控，提高了电力业务的整体安全性。
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公开(公告)号：CN117240494A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310768665.6
申请日：2023-06-27
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 南瑞集团有限公司
Inventor： 张浩天 , 魏兴慎 , 高鹏 , 刘苇 , 杨维永 , 曹永健 , 田秋涵 , 周剑 , 朱溢铭 , 郭楠楠 , 杨斌 , 刘剑 , 李慧水 , 曹永明 , 程长春 , 陕大诚 , 唐亚东
Abstract: 本发明公开了基于物理‑动态图网络的电网攻击检测可解释性方法，包括：获取电网中网络交互行为数据，基于网络交互行为数据以动态图方式进行建模，从网络交互行为数据中抽取每个时刻的节点和边，构建动态图；将动态图作为输入数据输入到预先构建的攻击检测模块，得到攻击检测结果；将攻击判定结果输入到预先构建的结果解释模块，得到对攻击节点判定异常贡献度最高的节点子集；以及根据节点子集还原攻击路径，以验证攻击检测可解释性方法。本发明的技术方案能够克服传统深度学习方法攻击检测结果缺乏解释性的缺陷，提高了工程落地实施的安全性与可靠性。
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公开(公告)号：CN108809955B
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201810496364.1
申请日：2018-05-22
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于隐马尔可夫模型的电力用户行为深度分析方法，首先对电力用户访问的流量进行捕获，从流量中提取用户访问的URL，然后统计每个电力系统出现各个URL信息链的概率，建立隐马尔可夫模型，通过计算，推测用户的访问行为序列，依据此序列与通过学习得到的正常用户行为序列集合进行比对，判断其是否行为异常。本发明通过基于HMM的电力用户行为深度分析方法，对电力用户平时访问的行为进行监控，提高了电力业务的整体安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118626984A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410744402.6
申请日：2024-06-11
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 刘全 , 魏兴慎 , 刘苇 , 刘寅 , 祁龙云 , 李科 , 曹永明 , 李慧水 , 田秋涵 , 张付存 , 黄天明 , 刘剑 , 程长春 , 曹永健 , 周剑 , 郭楠楠 , 夏佾 , 金倩倩 , 王春蕾
IPC: G06F18/2433 , H04L9/40 , G06F18/2415 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0455
Abstract: 发明公开了一种网络流量分类方法、系统、设备及存储介质。所述方法包括：获取各种网络环境下的流量数据，以矩阵形式表示流量，形成流量数据集；将流量数据集映射为图结构，其中数据集中每个数据包映射为一个图节点，数据包的原始比特形成节点属性特征，数据包的时间戳大小关系形成节点之间的有向边，从而形成图结构的流量表示；利用图卷积网络对表示流量的图结构进行特征提取，得到每个节点的特征向量，将所有节点的特征流量聚合为一个向量表示整个流量；利用输出层对流量进行分类，流量分为两类，一类是正常流量，另一类为恶意流量。本发明可以精确的识别出光伏系统中的异常行为，减少误报和漏报的情况，还能够自适应新的攻击模式和系统变化。
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公开(公告)号：CN118118198A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202211530044.6
申请日：2022-11-30
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 魏兴慎 , 曹永健 , 周剑 , 杨维永 , 高鹏 , 张浩天 , 刘苇 , 祁龙云 , 吴超 , 朱江 , 郭靓 , 张付存 , 朱溢铭 , 周小明 , 刘剑 , 刘行 , 张文杰 , 田秋涵 , 姜训 , 郭楠楠
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开一种基于脆弱性的网络攻击路径生成方法及存储介质，利用系统扫描工具检测系统存在的脆弱信息，基于累计分布函数构建脆弱性可利用概率模型，结合CVSS脆弱性评估系统量化攻击途径、攻击复杂度以及身份认证指标，计算前置节点攻击成功概率。搜索在系统脆弱性被成功攻击条件下，导致攻击级联的其他新攻击后置节点。通过构建节点间脆弱性攻击有向图，确定初始攻击前置节点，消除攻击路径存在闭环状态，结合深度优先搜索算法开始进行深度遍历，不断搜索新攻击后置节点。本发明计算攻击后置节点的攻击成功概率，确定攻击成功概率之和最大的为最优攻击路径。
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公开(公告)号：CN116776272A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310823245.3
申请日：2023-07-06
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 周剑 , 周小明 , 刘苇 , 朱江 , 魏兴慎 , 张浩天 , 高鹏 , 曹永健 , 田秋涵 , 张付存 , 张文杰 , 刘剑 , 祁龙云 , 李慧水 , 郭楠楠 , 宋为 , 曹永明
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2131 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电网数据的检测方法及系统，其中，电网数据的检测方法包括：获取电力系统的检测样本，检测样本包括多类属性的电网测量数据；对获取的检测样本进行降噪处理；提取降噪后的检测样本的无功优化综合指标；将无功优化综合指标输入训练好的卷积神经网络异常检测模型，以确定检测样本是否异常。本发明能够快速准确地检测出电力系统的电网测量数据是否异常。
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公开(公告)号：CN116527386A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310642955.6
申请日：2023-05-31
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开了一种攻击次数分类统计方法及系统包括，采集各安全设备原始日志，并对原始日志进行预处理；将预处理后的日志数据存放至可扩展分布式文件系统中；获取可扩展分布式文件系统存储的数据，结合目标维度，对日志进行聚合，计算出攻击次数，并进行分类统计。借助Flink优秀的流处理能力，保证了任务运行的稳定性以及“精确一次”语义，即不重不漏地处理每条日志；在范式化日志中加入“事件时间戳”，并将其在计算攻击次数时作为聚合依据，消除了乱序到达的日志对最终统计结果的影响；结合安全设备的网络拓扑，引入“可达攻击”和“阻断攻击”的分类标准，使攻击次数的统计更具有分析价值。
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公开(公告)号：CN115412450B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202211341886.7
申请日：2022-10-31
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
Inventor： 魏兴慎 , 周剑 , 犹锋 , 杨维永 , 高鹏 , 曹永健 , 吴超 , 张浩天 , 田秋涵 , 刘苇 , 王晔 , 祁龙云 , 黄天明 , 唐亚东 , 马增洲 , 朱溢铭 , 刘剑 , 张付存 , 刘行 , 屠正伟 , 顾一凡
IPC: H04L41/142 , H04L67/54 , H04L67/10 , H04L9/40 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种面向溯源图的多电力终端协同行为检测方法及装置，通过在电力终端设备上学习系统和应用软件的行为，构建行为事件图，由行为事件图组成电力终端设备的溯源图，并通过简化的表示，形成草图的向量表示，在云端采用多终端学习的方法，进行电力终端设备状态分析，通过端‑云协同，实现模型自动更新。本发明通过构建电力终端的进程行为向量，并采用多终端协同训练，能够极大的缩短模型的学习时间和成本，基于图和行为向量可有效的识别出电力设备异常行为，保证设备的安全性。
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