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公开(公告)号：CN119477762A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411715606.3
申请日：2024-11-27
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 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种图像脱敏方法、装置、设备、介质及产品。其中，该方法包括：获取用户上传的待脱敏图像和用户需求保真度，并在待脱敏图像中确定出目标脱敏内容；根据目标脱敏内容在待脱敏图像中的对应敏感区域，生成待脱敏图像对应的掩膜；将待脱敏图像和掩膜输入至预设敏感内容消除模型，得到敏感内容缺失图像；根据用户需求保真度对敏感内容缺失图像进行修复，得到目标脱敏图像。本技术方案通过在对待脱敏图像进行敏感信息消除之后，再按照用户指定的用户需求保真度对敏感内容缺失图像进行修复以得到对应的目标脱敏图像，实现对图像中敏感信息的高保真脱敏处理，提升了图像脱敏效果和准确性。
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公开(公告)号：CN119128159A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411294209.3
申请日：2024-09-14
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 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F16/31 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本申请公开了一种敏感数据处理方法、装置、电子设备、存储介质及产品。该敏感数据处理方法包括：获取待检测数据，待检测数据中包括数字型数据和/或文本型数据；对于数字型数据，根据敏感类属性的转换概率矩阵确定数字型敏感数据，转换概率矩阵中第i行第j列的元素表示从敏感类属性i转移到敏感类属性j的概率；对于文本型数据，基于预设模型确定文本型敏感数据，其中，预设模型基于语义表示模型和字典树构建，语义表示模型用于确定文本型数据中的分词的词向量。上述技术方案对于数字型数据采用转换概率矩阵识别敏感数据，对于文本型数据采用语义表示模型和字典树构建的模型识别敏感数据，实现针对不同类型数据准确高效地识别敏感数据。
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公开(公告)号：CN113543225A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202010294058.7
申请日：2020-04-15
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 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 , 国家电网有限公司 , 北京邮电大学
Inventor： 费稼轩 , 张小建 , 李伟 , 黄秀丽 , 黄进 , 缪巍巍 , 高先周 , 杨如侠 , 曾锃 , 高鹏 , 王传君 , 沈文 , 张震 , 喻鹏 , 戴勇 , 亓峰 , 樊进 , 杨墨
Abstract: 本发明涉及一种电力无线专网安全动态资源分配的方法和系统，包括：对预先构建的电力无线专网动态高能效资源分配模型中的各连接关系，采用凸优化方法得到所述各连接关系对应的最小传输能量；并将所述各连接关系、连接关系中的数据流信息以及所述最小传输能量存入设定的记忆池中；从所述记忆池中选择样本数据，进行训练得到最佳连接关系、最佳功率分配值和最优能效值；其中，所述电力无线专网动态高能效资源分配模型基于电力无线专网中每个基站与各用户设备之间的服务关系构建。建立了电力无线专网的动态高能效资源分配模型，并找到了最优的资源分配框架。
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公开(公告)号：CN118094354A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410328702.6
申请日：2024-03-21
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营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/2411 , G06F18/2431 , G06F18/211 , G06F21/62 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力数据处理技术领域，公开了一种分层级联电力敏感数据分类模型构建方法及装置，该方法包括：根据电力系统的样本敏感数据获取多维特征向量；采用预设特征优化方法对所述多维特征向量进行特征选择，得到最优目标特征向量；基于所述最优目标特征向量对预设支持向量机SVM分类算法的算法参数进行优化；采用基于决策树的层级分类法，根据优化后的支持向量机SVM分类算法构建分层级联电力敏感数据分类模型，本发明提高了对电力敏感数据分类时的分类准确率。
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公开(公告)号：CN115879017A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211332341.X
申请日：2022-10-28
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营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/213 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种电力敏感数据自动化分类分级方法、装置及存储介质，该方法不依赖于人工分级，可以自动划分待分级的敏感数据的等级，提高了分级的准确性和效率；按照统一的敏感数据分级标准对大规模敏感数据进行自动化地分级，解决了传统方法由于缺乏统一分级标准而导致的分级准确率低问题；采用基于无监督的方法实现对电力敏感数据的自动化分类分级，无需大量的标记数据，减小了监督学习需要人工设置分类类别从而引入人为导致的误差的可能性；使用改进的K‑means算法，解决了传统K‑Means算法容易陷入局部最优状态的缺点，同时算法执行速度快，可解释性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114710361A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210410422.0
申请日：2022-04-19
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明公开的属于联邦学习技术领域，具体为一种联邦学习聚合环节攻击分析方法，包括：S1：通过区块链模块上传模型到联邦学习模块中，联邦学习模块对上传模型进行训练，并将模型上传到服务器中；S2：当服务器中的聚合环节受到外界攻击时，攻击探测模块探测到服务器受到的攻击情况，并且分析出攻击数据信息上传到防御模块中；S3：防御模块根据上传的攻击数据，筛选出对应防御方式的数据，对服务器受到的攻击进行防御。该一种联邦学习聚合环节攻击分析方法，能够在聚合环节遭受到攻击时自动识别攻击并进行防御，同时在无法防御时，及时更新防御数据。
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公开(公告)号：CN109861383A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201811452821.3
申请日：2018-11-30
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种融合电网信息物理异常的事件预处理方法。该方法包括：采集、解析、清洗、融合等步骤。本发明在电网网络安全分析过程中，将电气物理侧异常事件考虑进来，是电网网络安全精准分析的关键，利用预处理后的源网荷系统异常事件进行电网网络安全分析，可更加快速、精确的识别网络攻击，有效提高电网网络安全分析质量和效率，保障电网安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN109756478A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811433027.4
申请日：2018-11-28
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 华北电力大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种考虑优先级的工控系统攻击异常多级后备阻断方法。该方法包括：入侵检测、路径重构、阻断决策、规则优化等步骤。本发明能够有效提高电网网络安全分析质量和效率，保障电网安全稳定运行，可以促进信息安全防护技术在各行业的规模化应用，提高工控安全领域的技术水平，实现工控安全的自主可控。针对于现有的源网荷互动工控系统，具有一定的应用价值。
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公开(公告)号：CN118898359A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410923391.8
申请日：2024-07-10
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扬州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0631 , H02J3/00 , H02H7/26 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力系统领域，公开了一种配电网连锁故障严重程度预测方法及相关装置，包括获取配电网的各攻击对象节点；获取配电网内各攻击对象节点在跨域攻击影响下对各节点的有功灵敏度因子以及各攻击对象节点的功率异动值；根据配电网内各攻击对象节点在跨域攻击影响下对各节点的有功灵敏度因子以及各攻击对象节点的功率异动值，得到配电网的各节点电压幅值改变量均值，并作为配电网跨域攻击下连锁故障严重程度预测值，实现对配电网跨域攻击下连锁故障严重程度的准确且定量的描述，充分利用了电力系统潮流数据信息，可充分表征跨域攻击对配电网造成的影响，进而辅助提高跨域攻击安全防护精度，保证配电网的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN118199958A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410293501.7
申请日：2024-03-14
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扬州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 浙江大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08 , H02S50/00
Abstract: 本发明涉及电力系统安全技术领域，公开了一种基于双域特征的分布式光伏终端恶意攻击检测方法，该方法包括：将实时采集的分布式光伏终端的物理域数据和信息域数据输入到预先训练好的神经网络模型获得待测数据重构误差，其中，神经网络模型的训练集为正常运行状态下分布式光伏终端的物理域历史数据和信息域历史数据；基于待测数据重构误差判断分布式光伏终端是否遭受攻击。本发明实施例将采集的物理域数据和信息域数据作为待测数据输入到神经网络模型得到待测数据重构误差并判断分布式光伏终端是否遭受攻击，提高了对光伏终端恶意攻击检测准确率。
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