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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：CN118586393A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410735856.7
申请日：2024-06-07
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: G06F40/295 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/047 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06F16/35 , G06F21/62
Abstract: 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
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: G06F21/60 , G06F21/16 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 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
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: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/2132 , G06F18/2433
Abstract: 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：CN118861174A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411320676.9
申请日：2024-09-23
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
Abstract: 本申请公开了一种基于属性和标签处理数据方法、数据溯源方法及其装置、设备及介质。该方法包括：确定每个属性的权重并根据各属性的权重确定待插入标签的非重要属性；根据非重要属性的数量以及每个非重要属性的权重，将数字标签拆分为相应数量的子标签；将每个子标签插入相应非重要属性的数值的小数部分，得到处理后的目标数据。上述技术方案通过分析不同属性的权重并针对非重要属性插入数字标签，可实现针对多属性进行多点插入，并且通过将数字标签拆分为子标签分别插入至不同的非重要属性的数值的小数部分，可减少插入数字标签对源数据的影响，且能避免由于部分数据转发破坏数字标签的整体性，从而提高数字标签的鲁棒性和数据安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118606675A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410735846.3
申请日：2024-06-07
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: G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F18/23
Abstract: 本发明公开了一种电力数据特征提取方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取按属性分类后的多个目标电力数据；针对每一属性目标电力数据，将目标电力数据输入至特征提取模型，得到待处理特征向量，根据待处理特征向量所对应的码本对待处理特征向量进行编码，得到目标电力数据所对应的子目标特征向量；将各目标电力数据所对应的子目标特征向量进行聚合，得到目标特征向量。本发明通过不同特征提取模型对不同属性的目标电力数据进行特征提取，再通过待处理特征向量所对应的码本对各待处理特征进行编码，最后将各子目标特征向量进行融合，得到了目标特征向量，实现了更精准的电力数据特征提取，有助于提高识别电力敏感数据的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118157998A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410579007.7
申请日：2024-05-11
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 , 南京理工大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/2132 , G06F18/2433
Abstract: 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：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：CN119363462A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411557920.3
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
Abstract: 本发明公开了一种攻击行为的分析方法、装置、设备、存储介质及产品，所述方法包括：获取网络攻击行为相关的告警信息并对告警信息进行处理，得到攻击行为信息；将攻击行为信息与网络攻击行为知识库中的专家知识进行匹配，得到至少一种攻击类型，并生成攻击行为图；对攻击行为图进行攻击行为关联分析，生成至少一条可能攻击路径；对各可能攻击路径进行危害程度评估，得到各可能攻击路径对应的危害程度分析结果。本发明公开的攻击行为的分析方法，针对攻击行为生成攻击行为图，进而生成可能攻击路径并对每条路径进行危害程度评估，可以发现潜在的攻击路径，使对攻击行为的分析更全面，并且可以使对攻击危害程度的评估更加准确。
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