-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116894260A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310980194.5
申请日：2023-08-05
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 , 国网智能电网研究院有限公司 , 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于新标签和数据加密的模型数据防泄漏方法，包括：选择若干条与未训练原始模型的数据集不相干的数据，构成集合#imgabs0#采用SHA256算法对集合#imgabs1#中被选择的若干条数据进行加密；为加密后的数据设置标签，该标签为未训练原始模型中不存在的标签，构成关键样本；将关键样本与未训练原始模型的原始数据进行混合，构成训练数据集；使用插入信息的后触发器结合对消息摘要的映射对未训练的原始模型进行训练，得到嵌入水印的模型。本发明能够使得基于黑盒的水印更加具有鲁棒性，减少数据泄漏的风险，并且有效提高敏感数据和数据接口的安全性。
-
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。
-
公开(公告)号：CN116244612B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310532962.0
申请日：2023-05-12
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: G06F18/232 , H04L67/02 , G06F18/27 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开步骤1、给定HTTP报文流量数据集T，HTTP报文流量数据集T包含多条报文流量数据，每条报文流量数据报文头属性中的类标签属性设置为L；步骤2、训练距离度量函数中的距离参数；步骤3、设置聚类阈值，聚类阈值包括邻域密度阈值和半径参数；步骤4、基于邻域密度阈值和半径参数，对流量数据集T聚合，聚合后获得的每一簇数据的类标签属性L相同。本发明基于dist度量函数，采用DBSCAN聚类算法进行流量数据聚类，提高HTTP流量数据进行聚类的聚类精度。
-
公开(公告)号：CN115603987B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202211219681.1
申请日：2022-09-30
Applicant: 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信息通信分公司 , 国网智能电网研究院有限公司
Inventor： 赵新建 , 袁国泉 , 陈石 , 陈璐 , 陈牧 , 张颂 , 徐晨维 , 冒佳明 , 夏飞 , 王鹏飞 , 陈欣 , 赵然 , 余竞航 , 朱佳佳 , 宋浒 , 奚梦婷 , 程昕云
Abstract: 本发明公开了一种云边端融合的电力信息通信系统跨域零信任认证系统，包括云端资源导航服务器和互相隔离的若干个信任域；每个所述信任域均包括策略中心和代理网关；具有资源访问业务的信任域的代理网关之间构建有物理的资源访问通道；参与分布式认证的信任域的策略中心之间构建有零信任认证通道；策略中心运行在边缘侧；所述策略中心内部署有域判断模块、本域认证模块、跨域认证模块和行为日志记录模块。本发明能够采用云边端一体化架构实现零信任，可以充分发挥云端数据共享，边缘侧计算资源丰富，终端侧接入方式方便等优势，对资源请求进行针对性地分布式认证，部署方便，兼容性强，无需依赖对注册用户的即时性管理，用户体验性好。
-
公开(公告)号：CN119313914A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411518037.3
申请日：2024-10-29
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 , 南京大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的电网异常行为识别方法和装置。其特征包括：获取待识别的电网多维行为信息，对所述电网多维行为信息进行格拉姆矩阵转换，得到至少一个格拉姆行为矩阵；将所述格拉姆行为矩阵的矩阵元素进行像素转换，确定所述格拉姆矩阵对应的格拉姆行为图像；通过预先训练的异常行为模型对所述格拉姆行为图像进行异常行为识别，确定所述电网多维行为信息对应的电网异常行为。实现了对电网网络中的实体进行实体行为检测，能够筛选异常行为并加以警告，及时排查出可能的恶意实体，使得电力网络空间的可靠性和稳定性得到了极大保障，促进了社会的有序运行。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
74
records
(took 0.111 seconds)
