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公开(公告)号:CN119989037A
公开(公告)日:2025-05-13
申请号:CN202411341233.8
申请日:2024-09-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司
IPC: G06F18/24 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供了一种基于图神经网络的电力监控系统APT攻击检测方法,包括如下几个步骤:步骤1、收集一个正在运行的系统的数据溯源图;步骤2、采用图数据库存储并查询数据;步骤3、采用LSTM模型对特征序列进行良性与恶意分类,实现APT检测。本发明提供一种基于图神经网络的电力监控系统APT攻击检测方法,将APT检测问题转化为良性与恶性数据溯源图的分类问题,具有较高的APT检测准确率与较低误报率。
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公开(公告)号:CN119047549A
公开(公告)日:2024-11-29
申请号:CN202410901029.0
申请日:2024-07-05
Applicant: 国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司
IPC: G06N5/022 , G06F16/36 , G06F40/205 , G06F40/295 , G06F16/31 , G06F16/35 , G06F16/901 , G06F21/55 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种基于大语言模型的安全溯源知识图谱构建方法,包括如下几个步骤:步骤1、收集相关安全数据,解析文本内容;步骤2、利用开放通用大模型生成用于模型微调的数据集;步骤3、基于LoRA对本地大语言模型进行指令微调,利用训练好的模型对收集到的文本化安全数据进行分析;步骤4、根据提取到的信息对实体与关系进行融合,构建安全溯源知识图谱。本发明提供一种基于大语言模型的安全溯源知识图谱构建方法,能够自动化地提取安全数据中的实体和关系,提高模型的识别准确率,更有效地构建安全溯源知识图谱。
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