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公开(公告)号:CN116760636A
公开(公告)日:2023-09-15
申请号:CN202311028145.8
申请日:2023-08-16
申请人: 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 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 南京理工大学
IPC分类号: H04L9/40
摘要: 本发明公开了一种未知威胁的主动防御系统和方法,该系统包括:智能威胁预警模块、未知威胁检测模块和自适应防御处置模块;智能威胁预警模块,用于对从电力信息网络实时采集到的网络数据进行威胁预测得到威胁预警信息,将威胁预警信息发送到未知威胁检测模块;未知威胁检测模块,用于在接收到威胁预警信息时,对采集到的未知威胁网络数据进行威胁检测和分析,生成威胁分析报告,并将威胁分析报告发送到自适应防御处置模块;自适应防御处置模块,用于根据威胁分析报告触发预设威胁防御策略对应的防御处置操作,形成了更加精细化和自适应的安全防护体系,提高了系统安全事件的监测预警能力,提升了整体电力网络防御水平。
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公开(公告)号:CN118432952A
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202410889042.9
申请日:2024-07-04
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号: H04L9/40 , H02J13/00 , G06F18/2433 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要: 本发明公开了一种零信任环境下的异常检测方法、电子设备及存储介质,涉及信息安全技术领域。其中,该方法包括:在零信任环境下的电力系统中,获取终端用户日志文件以及电网实体身份数据,根据终端用户日志文件和电网实体身份数据构建访问主体行为刻画与关联模型;获取与访问主体关联的主体访问行为数据,构建访问主体的自身行为基线;获取具有相同属性的电网实体的群体访问行为数据,构建具有相同属性实体的群体行为基线;基于预设异常检测模型分别确定自身行为基线以及群体行为基线的基线评估信息,确定异常结果。本发明从不同维度提取访问主体的行为特征,利用预设异常检测模型确定异常结果,提高异常检测的准确性,提升电力系统的安全性。
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公开(公告)号:CN113485986B
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202110717117.1
申请日:2021-06-25
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号: G06F16/215 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/044
摘要: 本发明公开了一种电力数据修复方法,利用SOM神经网络对历史电力数据集中电力数据进行分类处理;利用Pearson相关系数理论,获得电力数据类型满足关联性阈值的影响因素;将缺失数据的影响因素输入训练好的LSTM神经网络,获得缺失数据的电力数据类型;根据缺失数据的电力数据类型采用不同的方法对数据进行修复。本发明考虑到电力数据的复杂非线性,利用神经网络的学习能力强,能够处理非线性问题的特性,实现电力数据的修复,可有效提升分类效率和准确率。
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公开(公告)号:CN118432952B
公开(公告)日:2024-10-18
申请号:CN202410889042.9
申请日:2024-07-04
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号: H04L9/40 , H02J13/00 , G06F18/2433 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要: 本发明公开了一种零信任环境下的异常检测方法、电子设备及存储介质,涉及信息安全技术领域。其中,该方法包括:在零信任环境下的电力系统中,获取终端用户日志文件以及电网实体身份数据,根据终端用户日志文件和电网实体身份数据构建访问主体行为刻画与关联模型;获取与访问主体关联的主体访问行为数据,构建访问主体的自身行为基线;获取具有相同属性的电网实体的群体访问行为数据,构建具有相同属性实体的群体行为基线;基于预设异常检测模型分别确定自身行为基线以及群体行为基线的基线评估信息,确定异常结果。本发明从不同维度提取访问主体的行为特征,利用预设异常检测模型确定异常结果,提高异常检测的准确性,提升电力系统的安全性。
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公开(公告)号:CN113485986A
公开(公告)日:2021-10-08
申请号:CN202110717117.1
申请日:2021-06-25
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号: G06F16/215 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种电力数据修复方法,利用SOM神经网络对历史电力数据集中电力数据进行分类处理;利用Pearson相关系数理论,获得电力数据类型满足关联性阈值的影响因素;将缺失数据的影响因素输入训练好的LSTM神经网络,获得缺失数据的电力数据类型;根据缺失数据的电力数据类型采用不同的方法对数据进行修复。本发明考虑到电力数据的复杂非线性,利用神经网络的学习能力强,能够处理非线性问题的特性,实现电力数据的修复,可有效提升分类效率和准确率。
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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
申请人: 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分类号: G06F16/332 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06F16/35 , G06Q50/06 , G06F21/62 , G06F18/241
摘要: 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:CN118586393A
公开(公告)日:2024-09-03
申请号:CN202410735856.7
申请日:2024-06-07
申请人: 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分类号: G06F40/295 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/047 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06F16/35 , G06F21/62
摘要: 本发明公开了一种敏感数据识别方法、装置、设备、介质及产品。该方法包括:获取待识别文本;将所述待识别文本输入目标模型,得到所述待识别文本对应的向量序列,其中,所述目标模型包括生成器和判别器,所述目标模型通过目标样本集迭代训练所述生成器和所述判别器得到,所述目标样本集包括:输入序列样本和所述输入序列样本对应的预设屏蔽序列;根据所述向量序列确定敏感数据。通过本发明的技术方案,能够通过生成器和判别器来预训练模型,可以帮助模型更好地适应微调阶段的输入,从而提高模型的鲁棒性和泛化能力,准确实现基于命名实体识别的敏感数据识别。
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公开(公告)号:CN118821170A
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410784690.8
申请日:2024-06-18
申请人: 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分类号: G06F21/60 , G06F21/16 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464
摘要: 本发明公开了一种多模态数据的数字标签生成方法、设备、存储介质及产品。该方法包括:获取电力系统的多模态数据集;多模态数据集包括:结构化数据和非结构化数据;结构化数据包括:数值型数据和分类型数据;对分类型数据进行特征编码,获得数值形式的分类型编码数据;对来自同一主体的数值型数据和分类型编码数据进行数据拼接,获得第一潜在表示向量;采用自编码器对非结构化数据进行编码得到第二潜在表示向量;对第一潜在表示向量和第二潜在表示向量分别进行加密,获得多模态数据集的数字标签。本技术方案实现了自动生成多模态数据的数字标签,填补了多模态数据生成数字标签的技术空白,有利于提高电力系统的数据溯源的准确性、效率和安全性。
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公开(公告)号:CN118157998B
公开(公告)日:2024-08-06
申请号:CN202410579007.7
申请日:2024-05-11
申请人: 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分类号: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/2132 , G06F18/2433
摘要: 本发明公开了电力网络流量异常检测方法、装置、设备及介质。该方法包括:获取电力网络流量记录信息;根据预先设定的电力网络流量异常检测模型对电力网络流量记录信息进行异常检测,输出异常检测结果;异常检测结果包括正常电力网络流量类型、拒绝服务攻击电力网络流量类型、端口扫描电力网络流量类型、非法访问电力网络流量类型、渗透攻击电力网络流量类型、未知异常电力网络流量类型;电力网络流量异常检测模型依次包括设定的特征融合网络层以及设定的稀疏编码层;若异常检测结果对应的电力网络流量类型的检测概率小于设定概率阈值,则将异常检测结果调整为未知异常电力网络流量类型。本公开实施例,可以提高电力网络流量异常检测的准确率。
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公开(公告)号:CN118965421A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202410956089.2
申请日:2024-07-17
申请人: 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分类号: G06F21/62 , G06F18/21 , G06F18/213 , G06F40/284
摘要: 本发明公开了一种敏感数据的识别方法、装置、设备、存储介质及产品,所述方法包括:获取待识别数据集,提取待识别数据集中的非结构化数据;对非结构化数据进行特征提取,得到对应的特征信息;特征信息包括内容特征与位置特征;根据特征信息,并结合设定数据识别模型,得到非结构化数据对应的标签,若标签与预设的敏感标签一致,则确定非结构化数据为敏感数据。本发明公开的敏感数据的识别方法,通过对非结构化数据进行特征提取,并根据提取的特征识别对应的标签,可以实现对敏感数据的快速识别,并且在特征提取时同时提取内容特征与位置特征,可以提高特征提取的精度,从而提高敏感数据识别的准确度。
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