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公开(公告)号：CN115460003A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211110063.3
申请日：2022-09-13
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
Abstract: 本发明公开了一种攻击识别方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取主机受到的攻击序列；基于攻击属性对攻击序列进行筛选，确定每种攻击属性对应的目标攻击序列；根据目标攻击序列每个攻击步骤的成功率确定攻击成功率；根据目标攻击序列对主机造成的损失值确定威胁值；基于攻击成功率与威胁值，计算目标攻击序列的威胁度；根据目标攻击序列的威胁度，确定主机的攻击识别结果。本方法提升了对攻击识别的准确性，并可基于对攻击的识别进行风险识别和评估。
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公开(公告)号：CN115460003B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202211110063.3
申请日：2022-09-13
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
Abstract: 本发明公开了一种攻击识别方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取主机受到的攻击序列；基于攻击属性对攻击序列进行筛选，确定每种攻击属性对应的目标攻击序列；根据目标攻击序列每个攻击步骤的成功率确定攻击成功率；根据目标攻击序列对主机造成的损失值确定威胁值；基于攻击成功率与威胁值，计算目标攻击序列的威胁度；根据目标攻击序列的威胁度，确定主机的攻击识别结果。本方法提升了对攻击识别的准确性，并可基于对攻击的识别进行风险识别和评估。
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公开(公告)号：CN115240007A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210924010.9
申请日：2022-08-02
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
IPC: G06V10/764 , G06V10/42 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于频域分解神经网络的图像分类加速方法及设备。方法包括：将原始图像转化为RGB图像，并缩放为卷积神经网络的输入特征图所能接纳的图像像素大小相同的图像；将图像输入预先训练好的轻量化神经网络模型，进行图像分类识别，得到图像分类识别结果，其中，所述轻量化神经网络模型为通过对神经网络经过频域分解和轻量化得到。该轻量化神经网络模型将空间域的卷积运算转换为频率域的矩阵乘法运算并进行压缩，可以得到与原始神经网络的输出大致相同的输出，而具有更少的参数量和以FLOPs衡量的计算量。本发明显著地减少计算成本和存储成本，能够有效加速图像分类任务。
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公开(公告)号：CN114385438A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111512566.9
申请日：2021-12-08
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司客户服务中心 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F11/30 , G06F11/34 , H04L67/1097 , H04L67/51 , H04L67/60
Abstract: 本发明公开了一种业务运营风险预警方法、系统及存储介质，其中方法包括如下步骤：S1：在分布式系统的各个服务中埋点agent探针；S2：当服务被调用时，拦截器收集调用前的指标信息及调用后传递给下个服务的指标信息，并根据指标信息及健康评分数据库中对应服务的评分规则，计算服务的健康评分并存储于数据库中；S3：根据健康评分数据库中每个服务的权重和健康评分计算系统的健康评分；S4：采集并分析调用链路信息，形成系统的网络拓扑图；S5：将每个服务的指标信息及健康评分显示在网络拓扑图的对应节点上。上述方法，可以清晰地展现各服务的健康状态，实现对系统的全面监控。便于运维人员和测试人员在发生故障时可以快速发现问题所在，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN119268080A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411546653.X
申请日：2024-11-01
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
Abstract: 本发明公开了应用于空调调控领域的一种基于电网互动模式的空调智能调控系统，该系统通过在现有调控系统基础上增设电网负荷监控模块来进行自适应的调控，根据电网的高峰、低谷阶段来自动调控空调的运行数量、运行功率和运行模式，还通过设置空调运行状态反馈模块来进行自我优化电网的供电供电调度方案，并且通过制热、制冷调节模块来控制流量调节模块，在空调冷热水循环系统上增设预先储水器，通过在用电低谷段预先储存冷、热水，以便在用电高峰期使用，从而有效节约能耗，而且在用电高峰期还能有效保障空调的制冷、制热效果，实现空调与电网的互动式调控，有效节约能源的同时还能有效保障制冷、制热效果。
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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：CN115618270B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211621367.6
申请日：2022-12-16
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06F18/24 , G06F18/25 , G06F40/126 , G06F40/289 , G06T9/00 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本申请提供一种多模态意图识别方法、装置、电子设备和存储介质。涉及人工智能技术领域，所述方法包括：获取待识别数据,所述待识别数据包括至少两种模态的数据，每一模态数据具有不同的数据类型；对所述待识别数据进行编码，得到每一模态数据的表示序列；将所述每一模态数据的表示序列作为节点特征，构建多模态异构图；通过基于注意力机制的全局视图对所述多模态异构图进行编码，得到所述多模态异构图的表示；根据所述多模态异构图的表示进行分类，得到意图识别结果。上述方法可有效地对多模态信息进行融合，采用多模态异构图提升用户交互意图识别准确率，实现自然灵活的人机交互。
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公开(公告)号：CN115618270A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211621367.6
申请日：2022-12-16
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06F18/24 , G06F18/25 , G06F40/126 , G06F40/289 , G06T9/00 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本申请提供一种多模态意图识别方法、装置、电子设备和存储介质。涉及人工智能技术领域，所述方法包括：获取待识别数据,所述待识别数据包括至少两种模态的数据，每一模态数据具有不同的数据类型；对所述待识别数据进行编码，得到每一模态数据的表示序列；将所述每一模态数据的表示序列作为节点特征，构建多模态异构图；通过基于注意力机制的全局视图对所述多模态异构图进行编码，得到所述多模态异构图的表示；根据所述多模态异构图的表示进行分类，得到意图识别结果。上述方法可有效地对多模态信息进行融合，采用多模态异构图提升用户交互意图识别准确率，实现自然灵活的人机交互。
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公开(公告)号：CN111080482B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201911290417.5
申请日：2019-12-16
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
Abstract: 本发明涉及一种用电客户情感指数的量化评估方法。包括如下步骤：建立4个独立的数据模块，分别是：积极情感用词模块、消极情感用词模块、否定词模块、副词模块；将客户的来电信息全部转化为文本信息；以句子为单位，将文本拆分为M个句子；对于第j个句子，将句子拆分为N个向量词组；第j个句子的情感分值Qj的计算；将M个Qj值相加，得到文本的情感总值Q总。本发明通过对文本数据的挖掘，实现了对于客户服务风险的自动识别，以技术手段消除了人工识别客户风险中存在的不全面、不及时、不客观的问题，有助于提高风险预警工作质效。
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公开(公告)号：CN115168224A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210874744.0
申请日：2022-07-25
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06F11/36
Abstract: 本申请提供一种微服务系统健康度的评估方法及相关设备；应用于微服务系统，微服务系统包括多个微服务和应用程序监控工具；该方法包括：通过对各个微服务进行分析，得到该微服务的分析信息；根据分析信息确定该微服务发生故障时对微服务系统整体的影响程度；根据影响程度将全部微服务分为多个级别；通过衡量各个级别的微服务的比例，确定微服务系统自身当前的健康度。可以看出，根据各个微服务的影响程度来对其进行级别划分，并以权重的形式衡量各个微服务之间的比例，使得对健康度的评估综合考虑了不同微服务之间的影响，得到更加准确的健康度评估。
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