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公开(公告)号：CN119538264A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411612965.6
申请日：2024-11-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 北京易能安科信息科技有限公司
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明公开了用于软件开源组件安全漏洞和潜在风险的分析管控系统，包括数据采集模块、数据存储库、安全漏洞检测模块、修复处理模块、监控与预警模块和用户界面，本发明涉及风险分析管控技术领域。该用于软件开源组件安全漏洞和潜在风险的分析管控系统，通过设置有安全漏洞检测模块，对数据进行初步筛选操作，并依据数据存储库中的初始开源组件数据实现软件监测模型的构建操作，实时对操作中的漏洞产生情况进行检测，并对潜在风险进行同步预测，将操作所产生的情况进行反馈，以此应用软件在开发阶段进行相应的安全检测，并及时的处理安全漏洞和潜在风险，从而协助开发人员大幅消减软件安全问题，提高对安全漏洞潜在风险的分析管控效率。
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公开(公告)号：CN119484083A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411602072.3
申请日：2024-11-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省未来网络创新研究院
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于多级过滤的病毒防护方法和系统。该方法包括：通过业务处理模块对业务报文进行解析得到业务报文参数信息，通过业务组合模块基于业务报文参数信息形成业务组组合，通过过滤控制模块基于预设过滤控制策略对业务组组合执行过滤控制得到过滤后的目标业务报文，以使病毒检测模块对目标业务报文进行病毒检测。本发明实施例，通过业务处理模块对业务报文进行处理，业务组合模块结合多种业务类型构成多个业务组组合，从而过滤控制模块基于预设过滤控制策略执行多层次的过滤控制，使得病毒检测模块仅检测过滤后的目标业务报文，从而能够提高网络的安全性能，有效降低网络受到病毒和恶意软件攻击的风险，提升病毒检测效率和防护效率。
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公开(公告)号：CN119402266A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411558370.7
申请日：2024-11-04
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
IPC: H04L9/40 , H04L47/2483 , H04L47/125 , H04L47/43
Abstract: 本发明公开了一种物联网流量采集与恶意流量分类检测方法，包括：基于自适应确定的轮询休眠时长，利用数据平面开发套件获取物联网的网络流量；基于多重哈希策略和轮询负载策略对网络流量进行分流，得到负载均衡后的数据流；基于聚合更新策略对数据流的测量数据进行多包聚合处理，更新多级哈希表并生成流量重组数据包；对流量重组数据包进行恶意流量分类与检测，捕获恶意代码并生成对应的流量检测结果。本方案通过结合多重哈希策略和轮询负载策略对网络流量进行分流，在多核间实现负载均衡，提高多核处理器的利用率与性能；支持一站式进行恶意流量检测与恶意代码捕捉，无需使用蜜罐进行诱捕式的恶意代码捕捉，从而提升流量检测的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN118779417A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410776335.6
申请日：2024-06-17
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学
IPC: G06F16/332 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06F16/35 , G06Q50/06 , G06F21/62 , G06F18/241
Abstract: 本发明实施例公开了一种电网敏感数据的识别方法、装置、设备、介质及产品。包括：确定多个电网文本数据的特征信息；基于两两电网文本数据间的相似度对各电网文本数据的特征信息进行更新，获得更新后的特征信息；根据所述更新后的特征信息对所述多个电网文本数据进行聚类，获得至少一个目标电网文本数据；其中，所述目标电网文本数据由聚类后类簇中心确定；将所述至少一个目标电网文本数据的更新后的特征信息输入设定分类模型，输出所述至少一个目标电网文本数据分别包含的敏感数据。本方案解决了人工方式识别敏感数据存在的识别效率低、数据遗漏的问题，提高了敏感数据的识别效率，进而保证了敏感数据的安全性。
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公开(公告)号：CN118413450A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410881711.8
申请日：2024-07-03
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04L41/14 , H04L41/147 , H04L9/40 , H04L67/12
Abstract: 本发明实施例公开了一种电力网络空间中实体信任度的评估方法、装置、设备及存储介质。基于第一行为序列确定第一基础信用评分以及基于第二行为序列确定第二基础信用评分；其中，所述群体中包括多个所述实体；基于所述群体中两两实体间的协作度确定所述群体的团结度；将所述实体的属性信息输入影响因子预测模型，输出所述实体的影响因子；基于所述第一基础信用评分、所述第二基础信用评分、所述团结度及所述影响因子确定所述实体的信任度；根据所述实体的信任度确定所述实体的信任度等级。本发明实施例提供的电力网络空间中实体信任度的评估方法，可以提高实体信任度评估的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112950153B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202110204007.5
申请日：2021-02-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于云边协同环境的集中编排业务方法及系统，方法包括以下步骤：(1)对组件进行重新定义，以“边缘站点名+原组件名”的方式重新定义组件；(2)组件自注册发现：在边缘站点设置边缘代理，在边缘代理上配置组件对应的业务能力并发送至云端的边云协同引擎，引擎经过处理后发送回站点，完成注册过程；对应站点，根据类型及站点完成业务下发。本发明对边端的业务组件进行适配、转换云端消息和数据后下发给相应的站点的业务组件，实现集中式业务编排系统在云边计算环境下能够直接使用。(3)业务下发：云端判断组件的类型，并获取组件
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公开(公告)号：CN116506474B
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310784174.0
申请日：2023-06-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04L67/12 , H04L67/51 , G06Q50/06 , G06F16/2458 , G06F16/27 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/084
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公开(公告)号：CN117039888A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311098777.1
申请日：2023-08-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明涉及一种面向电力行业的人工智能多级协同系统，属于电力设备领域，所述系统包括：智能预测器件，用于采用人工智能预测体预测当前时间区间对应的单份电能损耗数据；协同控制器件，用于基于设定用电网络在当前时间区间的预测用电数值确定设定发电机构需要在当前时间区间内为设定用电网络的用电所发出的电能数值。本发明还涉及一种面向电力行业的人工智能多级协同方法。通过本发明，针对未来时间区间发电端供电不足或者供电过量的技术问题，能够采用人工智能机制预测未来时间区间内输电、变电、配电多级电损，并基于预测的多级电损的确定未来时间区间发电端需要为用电网络提供的电能数值，从而解决了上述技术问题。
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公开(公告)号：CN116881729A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310693739.4
申请日：2023-06-12
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F18/22 , H04L67/02 , H04L47/125 , G06F18/2415 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于孪生神经网络的HTTP流量相似性度量方法及装置，其中的方法包括以下步骤：步骤1、给定HTTP报文流量数据集，数据集包含多个不为空的报文头属性和类标签属性，部分报文流量数据的类标签属性为空，将类标签属性为空的数据组成数据集，类标签属性不为空的数据组成训练集；步骤2、对数据集和训练集进行预处理，构成灰度图像集；步骤3、构建和训练孪生神经网络距离度量模型；步骤4、使用训练好模型度量数据集的相似度矩阵。本发明具有能提高模型对数据度量的准确性，并输出数据集相似度矩阵，为后续进行其他数据挖掘提供依据的技术优点。
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公开(公告)号：CN116719664A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310995361.3
申请日：2023-08-09
Applicant: 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微服务部署的应用和云平台跨层故障分析方法，包括：将业务应用故障数据和云基础设施的监控告警数据进行匹配关联，获得待分析的目标位置的伪量测数据和量测数据的统计特性之间的相关性，判断应用是否出现异常；依次关联分析业务实例本身的内存和GC日志、主机的性能指标、云平台主机的监测数据，对业务应用、业务应用所在主机和应用组件云平台主机进行故障分析。本发明不仅仅只从应用本身分析故障信息，而是结合应用所使用的云平台组件一起进行高效的故障分析，有效提升基于微服务架构及K8S部署架构的应用服务故障定位效率及可操作性，实现对电力行业云平台的全链路故障分析。
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