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公开(公告)号：CN213632589U
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202022147409.X
申请日：2020-09-27
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本实用新型公开了一种机房漏水监控装置，包括主控制处理器、电性连接于所述主控制处理器上的感应线缆、以及安装于所述感应线缆远离所述主控制处理器一端的终端接头，其特征在于，所述感应线缆的下方设置有与地面固定连接的两组固定底座，所述固定底座的顶端固定有螺杆，所述螺杆上滑动设置有多组第一套箱，所述第一套箱的内部转动设置有与所述螺杆相配合的螺纹套，所述第一套箱的底端固定有第二套箱。本实用新型通过弹性顶推装置可以使感应线缆在多组环形线卡的推挤作用下紧贴布置于墙面，避免了使用胶带或钢钉线卡对墙体造成污染和破坏，同时控制传动装置可以调整环形线卡的垂直位置使得感应线缆的位置也可以得到调整，使用起来比较方便。
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公开(公告)号：CN115473718B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202211084180.7
申请日：2022-09-06
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: H04L9/40 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/045 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了一种基于行为关联挖掘的业务数据异常识别方法及装置，涉及数据安全处理领域，该方法包括：从业务数据中确定用户的上网行为信息，从上网行为信息中提取用户特征和行为特征；用户特征用于表征用户上网操作的操作环境信息，行为特征用于表征用户上网操作的时间顺序信息；将用户特征和行为特征输入至业务数据识别模型中，得到由业务数据识别模型输出的异常行为信息；业务数据识别模型是基于用户的样本行为流图训练得到的；样本行为流图是基于用户的样本用户特征和样本行为特征构建的。本发明通过业务数据识别模型进行异常识别，能够对异常行为迅速地做出裁决和响应，以此准确实现用户行为管理限制等，能够满足大数据时代的发展要求。
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公开(公告)号：CN113988464B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202111362895.X
申请日：2021-11-17
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心 , 南京大学 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的网络链路属性关系预测方法及设备。所述方法包括：将网络数据映射为对应的拓扑图结构，并得到拓扑图结构的节点属性矩阵；基于拓扑图结构获取无权重拓扑图结构的邻接矩阵，基于节点属性矩阵获取带权重拓扑图结构的邻接矩阵；根据无权重拓扑图结构的邻接矩阵，经过包含集成更新的传播机制生成节点的空间嵌入向量；根据拓扑图结构的节点属性矩阵和带权重拓扑图结构的邻接矩阵，经过包含集成更新的传播机制生成节点的属性嵌入向量；将空间嵌入向量和属性嵌入向量进行拼接，得到合成嵌入向量；将合成嵌入向量输入节点对关系提取器，最终得到节点之间的链路关系预测结果。本发明可提高网络链路属性关系预测的性能。
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公开(公告)号：CN115630698B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211568648.X
申请日：2022-12-08
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06N5/02 , G06F3/0483
Abstract: 本申请公开了一种基于力引导图的知识图谱可视化方法、装置及电子设备。通过应用本申请的技术方案，能够为知识图谱数据中的父节点建立一个虚拟坐标系，并将与该父节点相关联的子节点在虚拟坐标系中与其进行固定间隔角度的坐标绑定，再将该坐标系渲染到预先构建的画布视图中，以最终得到一个由子节点围绕父节点均匀分布，且各个节点之间覆盖率低的力引导图。从而能够实现各个子节点与父节点之间形成均匀分布态势的力引导图，进而直观的为用户展示节点和连线不相重叠的力引导图，并依据该力引导图生成可视化的知识图谱，并依据该力引导图生成可视化的知识图谱。
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公开(公告)号：CN119449431A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411597937.1
申请日：2024-11-11
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: H04L9/40 , H04L65/1045 , H04M7/00 , H04L41/06
Abstract: 本发明涉及数字信息传输技术领域，具体涉及一种基于SIP的网络攻击多级检测及溯源方法、系统、设备、介质。检测及溯源方法包括如下过程：流量采集与过滤；报文处理与检查；使用Redis缓存流量信息；会话关联与溯源；面向信令链路攻击和畸形消息攻击检测；面向SIP的DoS攻击检测；本发明通过在终端软交换语音网络中部署一个综合的检测框架，能够在接收SIP流量时，有效地进行信令链路攻击和畸形消息攻击的字段检查，并通过多级检测机制，提高对DoS攻击的检测准确率和响应速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116232642A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211588409.0
申请日：2022-12-12
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心 , 天津大学
Abstract: 本发明公开了一种跨多种协议和协议组合的自动化加密流量分析方法，步骤1，将待分类的加密网络应用程序的网络流量进行预处理，得到网络流量数据包；步骤2，获得当前网络流量数据包的语义表示，进行当前网络流量数据包的特征提取；步骤3，构造包含1088个特征的固定长度网络数据包特征向量；步骤4，网络数据包特征导出；步骤5，寻找最优分析模型，选取表现最优的分类模型。与现有技术相比，本发明将机器学习应用于网络流量分析的方法，支持跨多种网络协议和多种网络协议的组合，并支持自定义字段扩展方法。
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公开(公告)号：CN115473718A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211084180.7
申请日：2022-09-06
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司客户服务中心
Abstract: 本发明公开了一种基于行为关联挖掘的业务数据异常识别方法及装置，涉及数据安全处理领域，该方法包括：从业务数据中确定用户的上网行为信息，从上网行为信息中提取用户特征和行为特征；用户特征用于表征用户上网操作的操作环境信息，行为特征用于表征用户上网操作的时间顺序信息；将用户特征和行为特征输入至业务数据识别模型中，得到由业务数据识别模型输出的异常行为信息；业务数据识别模型是基于用户的样本行为流图训练得到的；样本行为流图是基于用户的样本用户特征和样本行为特征构建的。本发明通过业务数据识别模型进行异常识别，能够对异常行为迅速地做出裁决和响应，以此准确实现用户行为管理限制等，能够满足大数据时代的发展要求。
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公开(公告)号：CN117332411B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311632637.8
申请日：2023-12-01
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06F21/55 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F18/2433
Abstract: 本发明涉及一种基于Transformer模型的异常登录检测方法，属于网络安全领域。检测方法包括：模型训练；具体包括：采集目标系统的用户历史认证日志；将日志文档处理为可输入到BERT模型中的条目式语句；根据历史日志标记结果对应语句标签；基于BERT模型的嵌入层构建；结合BERT的Transformer模型联合训练；得到训练好的Transformer模型；将经过处理的分布式输入得到的Transformer模型；判断尝试登录用户的登录行为是否存在异常，不存在异常则运行登录，否则拒绝登录。本发明通过引入位置信息弥补了自注意力机制无法感知句子中时序信息的问题，具有更强的感知能力。
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公开(公告)号：CN117439820A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311754244.4
申请日：2023-12-20
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及网络安全领域，具体涉及一种动态调整门限的网络入侵检测方法。一种动态调整门限的网络入侵检测方法包括如下步骤：网络数据采集与处理；构建入侵告警函数；构建告警门限函数；计算告警门限；网络入侵持续性检测；本发明并未使用传统入侵检测方法采取的训练数据训练模型的方式，而是在目标网络上持续采集网络协议数据包。持续采集的网络协议数据包具有实时性和动态更新性，能准确反映当前网络安全态势。
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公开(公告)号：CN114461523A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210114298.3
申请日：2022-01-30
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司客户服务中心
Abstract: 本发明提供了一种测试用例排序模型训练、测试用例排序方法及装置，测试用例排序模型训练方法包括：确定测试用例各候选评价指标的主观权重和客观权重；采用最小二乘法将主观权重和客观权重相结合得到各候选评价指标的权重值，根据各候选评价指标的权重值大小确定评价指标；将测试用例训练样本的评价指标的值作为输入向量对初始神经网络模型进行训练，得到测试用例排序模型，测试用例排序模型测试用例进行分析输出测试用例的评价值，测试用例评价值用于对测试用例集中的测试用例进行排序。通过实施本发明提高了测试用例排序模型的训练效率，并且训练得到的测试用例排序模型能够对测试用例进行准确评价，从而基于本发明能够得到更可靠的排序结果。
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