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公开(公告)号:CN118467743A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410932859.X
申请日:2024-07-12
申请人: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F16/35 , G06F16/31 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种基于双向并行树优化日志解析的日志异常检测方法,本发明对日志数据进行处理并创建初始组,对于每个初始组,创建一个以最长公共模式为根的双向并行树;然后进行父方向和子方向的节点更新,更新完成后,双向并行树输出日志模板;使用Bi‑kmeans对日志模板进行聚类,根据日志模版选择能够代表日志行为的条目,按时间顺序排列的条目构成日志序列,将日志序列中的每个条目转换为日志键,然后对LogBERT模型进行训练,用训练好的LogBERT模型进行异常日志序列检测。本发明可以提高日志解析的准确率,从而提高日志异常检测的精度。
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公开(公告)号:CN109347624A
公开(公告)日:2019-02-15
申请号:CN201811310655.3
申请日:2018-11-06
申请人: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 长沙理工大学
CPC分类号: H04L9/0631 , G08C17/02 , H04B1/713 , H04L1/0061
摘要: 针对输电线路巡线无人机遥控通信机制遭攻击破解后、无人机容易被伪造的遥控终端劫持的问题,提出一种电力巡线无人机遥控指令加密通信方法。该方法在遥控终端侧采用FPGA对遥控指令进行硬件加密,再在无人机端采用嵌入式安全芯片对接收到的加密控制指令进行硬件解密,从而实现基于硬件加/解密的无人机遥控通信。为适应巡线班组有多台无人机、而无人机可能更换遥控终端的需求,在每次无人机起飞前与遥控终端进行配对时,将无人机嵌入式安全芯片对应的密钥存入遥控终端侧FPGA中,使得遥控终端可以与无人机保持采用相同密钥进行硬件对称加密通信,保障无人机遥控通信的实时性和安全性。
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公开(公告)号:CN114880354A
公开(公告)日:2022-08-09
申请号:CN202210262704.0
申请日:2022-03-17
申请人: 国网江西省电力有限公司新余供电分公司 , 国家电网有限公司 , 江西新隆电力工程有限责任公司
IPC分类号: G06F16/2455 , G06Q10/08 , G06Q10/06 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了基于中台数据融合的电力物联网终端系统,包括展现层模块、应用层模块、服务层模块、平台支撑层模块、调度服务模块和外部系统模块,所述调度服务模块与包括展现层模块、外部系统模块相连接;本发明还公开了基于中台数据融合的电力物联网终端系统的管控方法,包括以下步骤:S1,开始后进行业务受理,然后进行勘察派工,进行预领资产,预领设备出库,打印装拆任务书,勘察拟定供电方案,然后进行合同签订。本发明大大降低了流程环节,与此同时根据业务自身特点,结合供电所人员操作习惯,构建预选默认值和业务套餐模式,优化了业务流程,去掉多余界面,精简人工操作,大大提高了业务办理人员的操作效率、有效为班组减负。
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公开(公告)号:CN115221511A
公开(公告)日:2022-10-21
申请号:CN202211141122.3
申请日:2022-09-20
申请人: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种配电物联网威胁狩猎方法。考虑到安全数据集维度过高可能影响门控循环单元的检测性能,因此该方法首先通过自编码器进行特征提取和降维,然后结合量子并行性,采用改进的量子萤火虫算法对BiGRU‑attention网络参数进行自适应调节,避免参数选择的随机性,同时引入注意力机制强化关键特征的表达,可大大提高模型的检测精度,最后根据输出结果,判断当前系统是否存在威胁,若存在,系统给出相应提示,便于安全人员及时采取对应补救措施,保护电力系统的数据安全。若没有,结束检测。本发明采用改进的量子萤火虫算法优化BiGRU‑attention网络,对该网络参数进行自适应调节,可有效改善网络模型的准确性。
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公开(公告)号:CN118631838A
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202410644475.8
申请日:2024-05-23
申请人: 国网上海能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司
摘要: 本发明涉及一种面向多方主体业务终端的动静态异常行为识别方法和装置,其中,方法包括:模拟终端在不同场景下流量和设备运行情况的特征信息变化,分析终端交互数据特征,构建终端动静态安全特征体系;获取与终端动静态安全特征体系相关的静态特征数据和动态特征数据,并基于预处理后的数据构建终端的安全行为表征模型;采用基于静态特征的校验规则集分析安全行为表征模型中静态特征数据的异常情况,并根据分析结果计算静态特征异常系数;采用训练好的神经网络模型预测动态特征数据,并将得到的预测动态特征数据与安全行为表征模型中的动态特征数据进行比较,根据比较结果计算动态特征异常系数。本发明使得系统安全防护的主动性和可靠性得到提升。
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