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公开(公告)号：CN107959675A
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201711196282.7
申请日：2017-11-25
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 浙江大学
CPC分类号： H04L63/1425 , H04L41/142 , H04L63/1416 , H04L67/12 , H04W12/08
摘要： 本发明公开了一种配电网无线通信接入的网络异常流量检测方法和装置。其中方法包括：获取配电网无线通信接入的网络流量数据；利用预先建立的自适应神经模糊系统模型对网络流量数据进行检测，输出检测结果；根据检测结构确定网络流量数据是否出现异常。本发明通过高维低秩异常流量检测模型-ANFIS模型能够动态筛选出符合特征的异常流量特征集，准确的检测出电力无线网络中异常流量，并对其进行分类，提高异常流量检测率，降低误报率，该系统置可以用于提高电力无线通信接入过程安全防护能力。
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公开(公告)号：CN108062041B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN201711210877.3
申请日：2017-11-28
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 国家电网公司
IPC分类号： G05B19/04
摘要： 本发明实施例提供一种针对电力无线业务的RaptorQ编码参量动态调整方法及装置。其中RaptorQ编码参量调整方法，获取信道的质量状况，并对信道的质量状况进行计算分析得到特性数据，以反映信道质量的好坏，在满足预定的条件下将特性数据在进行反馈处理，以及对编码参量进行优化处理，根据优化结果对编码参量调整。通过上述方式，本发明能够生成匹配信道质量的调整参量，从而增强信道的抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN108062041A
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201711210877.3
申请日：2017-11-28
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 国家电网公司
IPC分类号： G05B19/04
摘要： 本发明实施例提供一种针对电力无线业务的RaptorQ编码参量动态调整方法及装置。其中RaptorQ编码参量调整方法，获取信道的质量状况，并对信道的质量状况进行计算分析得到特性数据，以反映信道质量的好坏，在满足预定的条件下将特性数据在进行反馈处理，以及对编码参量进行优化处理，根据优化结果对编码参量调整。通过上述方式，本发明能够生成匹配信道质量的调整参量，从而增强信道的抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN107992764B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201711211128.2
申请日：2017-11-28
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC分类号： G06F21/62 , G06F16/958 , G06F16/51 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种敏感网页识别与检测方法及装置，该方法包括通过将ImageNet数据集输入至深度学习网络模型进行预训练；利用敏感网页数据训练集对所述进行预训练后的深度学习网络模型进行细粒度训练，得到敏感信息自动检测模型；将待检测网页转化为待检测的图像数据，并输入至所述敏感信息自动检测模型进行敏感网页识别与检测。利用已有神经网络模型经典的数据集，进行粗粒度神经网络参数训练，使之快速学习普通图像的深度特征；之后利用敏感网页数据集进行细粒度训练，学习到符合敏感网页自动识别和检测的深度特征，能够实现针对敏感网页文档进行自动识别和检测。
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公开(公告)号：CN107992764A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711211128.2
申请日：2017-11-28
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
摘要： 本发明公开了一种敏感网页识别与检测方法及装置，该方法包括通过将ImageNet数据集输入至深度学习网络模型进行预训练；利用敏感网页数据训练集对所述进行预训练后的深度学习网络模型进行细粒度训练，得到敏感信息自动检测模型；将待检测网页转化为待检测的图像数据，并输入至所述敏感信息自动检测模型进行敏感网页识别与检测。利用已有神经网络模型经典的数据集，进行粗粒度神经网络参数训练，使之快速学习普通图像的深度特征；之后利用敏感网页数据集进行细粒度训练，学习到符合敏感网页自动识别和检测的深度特征，能够实现针对敏感网页文档进行自动识别和检测。
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公开(公告)号：CN113009817B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110181198.8
申请日：2021-02-08
申请人： 浙江大学 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G05B9/02
摘要： 本发明公开了一种基于控制器输出状态安全熵的工控系统入侵检测方法。该方法不需要额外采集工控系统设备信息，通过采集控制器输出状态并有效处理即可实现入侵检测。该方法基于获得的控制器输出状态集合，通过处理得到数字输出状态集合和模拟输出状态集合，然后建立状态关联度描述状态对的独立关系。在确定状态对之间的独立关系后，分别计算数字输出状态和模拟输出状态的安全熵，并计算得到用于衡量整个工控系统安全状态的联合安全熵。最后，在所设定的固定周期内迭代计算联合安全熵，通过实时联合安全熵与安全阈值的比较，快速可靠的判断工控系统是否遭到入侵。
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公开(公告)号：CN113009817A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110181198.8
申请日：2021-02-08
申请人： 浙江大学 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G05B9/02
摘要： 本发明公开了一种基于控制器输出状态安全熵的工控系统入侵检测方法。该方法不需要额外采集工控系统设备信息，通过采集控制器输出状态并有效处理即可实现入侵检测。该方法基于获得的控制器输出状态集合，通过处理得到数字输出状态集合和模拟输出状态集合，然后建立状态关联度描述状态对的独立关系。在确定状态对之间的独立关系后，分别计算数字输出状态和模拟输出状态的安全熵，并计算得到用于衡量整个工控系统安全状态的联合安全熵。最后，在所设定的固定周期内迭代计算联合安全熵，通过实时联合安全熵与安全阈值的比较，快速可靠的判断工控系统是否遭到入侵。
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公开(公告)号：CN118713299A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410829222.8
申请日：2024-06-25
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 一种配电台区协同控制拟态防御网络架构。包括智能终端层、网络通信层、平台层和应用层和安全风险识别与防御模块；智能终端层用于实时采集、传输和处理配电台区的相关数据，通过网络通信层传输至平台层；平台层接收来自智能终端层的数据，进行统一物联管理；应用层根据平台层提供的数据监控光伏系统的运行状态，识别潜在的安全风险，并基于所述风险分析调整和优化逆变器的控制策略，实现资源的优化配置，通过对光伏逆变器的通信和控制，实现分布式光伏的接入和调度；安全风险识别与防御模块对智能终端、网络通信以及系统架构的安全风险进行分析，采取相应的防御措施，实现配电台区协同控制互动的安全稳定运行。本发明的方案实现了对配电台区各层的安全风险全面识别和分析，提高了安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118535165A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410629020.9
申请日：2024-05-20
申请人： 紫金山实验室 , 国家电网有限公司 , 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种应用程序自动异构化方法、装置、电子设备、介质和程序，其中，该方法包括：根据预设随机映射规则生成待异构程序对应的助记符和操作码的第一对应关系；按照所述第一对应关系调整所述待异构程序内原始助记符与原始操作码的原始对应关系，得到经过异构化的待异构程序；根据所述第一对应关系生成运行所述待异构程序的客制化虚拟机，其中，所述客制化虚拟机用于运行所述经过异构化的待异构程序。本发明实施例通过随机调整程序代码内助记符与操作码的对应关系，实现应用程序的自动异构化，降低应用程序的反编译成功概率，可提高应用程序源码的安全性，应用程序的自动异构化过程不对业务功能进行修改，可保障应用程序的稳定性。
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公开(公告)号：CN117953372A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410083825.8
申请日：2024-01-19
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
发明人： 田杨阳 , 毛万登 , 寇晓适 , 宋伟 , 郭志民 , 张宇 , 张璐 , 庞锴 , 袁少光 , 刘善峰 , 李哲 , 王啓 , 程夏威 , 郑伟 , 姜亮 , 张伟剑 , 李盼阳 , 章家祥 , 谭磊 , 崔佳彬 , 陈斌 , 陈岑 , 王倩
IPC分类号： G06V20/10 , G06V20/17 , G06V20/52 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/36 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766
摘要： 一种降低输电通道山火烟雾检测模型误识别率的方法和系统，所述方法包括：首先通过训练好的yolo‑s模型进行识别过滤，筛选出非山火烟雾的图像数据集；其次进行固定位置告警去重，过滤掉重复信息图像数据集；最后通过结合图像数据集中环境因素信息进行最终过滤。本发明中，采集得到的图像经过三重过滤筛选后，识别出的山火烟雾图像准确率可达97％，有效降低山火烟雾图像识别的误识别率，显著提高了输电通道山火烟雾模型检测的精度。
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