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公开(公告)号:CN117827685B
公开(公告)日:2024-04-30
申请号:CN202410246301.6
申请日:2024-03-05
申请人: 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司 , 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号: G06F11/36 , G06F18/23 , G06F18/241 , G06N7/01
摘要: 本发明公开了一种模糊测试输入生成方法、装置、终端及介质,所述方法包括获取发送给电力信息终端固件的命令,作为模糊测试的样本输入集合,利用马尔科夫链学习,生成新的测试输入集合;将样本输入集合中的每一个输入逐一字节变形并分别发送到终端获得对应响应,进行响应分类,并基于分类结果进行词块分割;利用聚类方法再次进行词块分割,获得最终的词块集合,对测试输入进行词块级的变异,得到最终的测试输入集合。因此,本发明实施例能够避免随机生成输入可能会存在的语法或格式等不符合标准等问题,提高测试输入生成和变异的效率,从而提高模糊测试的效率。
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公开(公告)号:CN117827685A
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202410246301.6
申请日:2024-03-05
申请人: 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司 , 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号: G06F11/36 , G06F18/23 , G06F18/241 , G06N7/01
摘要: 本发明公开了一种模糊测试输入生成方法、装置、终端及介质,所述方法包括获取发送给电力信息终端固件的命令,作为模糊测试的样本输入集合,利用马尔科夫链学习,生成新的测试输入集合;将样本输入集合中的每一个输入逐一字节变形并分别发送到终端获得对应响应,进行响应分类,并基于分类结果进行词块分割;利用聚类方法再次进行词块分割,获得最终的词块集合,对测试输入进行词块级的变异,得到最终的测试输入集合。因此,本发明实施例能够避免随机生成输入可能会存在的语法或格式等不符合标准等问题,提高测试输入生成和变异的效率,从而提高模糊测试的效率。
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公开(公告)号:CN117395043A
公开(公告)日:2024-01-12
申请号:CN202311343826.3
申请日:2023-10-17
申请人: 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司
IPC分类号: H04L9/40
摘要: 本发明提供一种跨域攻击路径的评估方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:根据分布式新能源系统中电力关键信息终端的软硬件漏洞获取跨域攻击节点集合以及跨域攻击漏洞集合;根据所述跨域攻击节点集合确定双域拓扑结构;根据所述跨域攻击漏洞集合、分布式新能源系统的保护机制信息以及各跨域攻击节点的漏洞利用难度分数值确定路由概率矩阵;根据所述双域拓扑结构和所述路由概率矩阵确定目标路由邻接矩阵;根据所述目标路由邻接矩阵评估跨域攻击路径。本公开实施例,通过目标路由邻接矩阵评估跨域攻击路径的方式,可以准确地描述分布式新能源系统的潜在跨域攻击路径,提高跨域攻击路径评估的准确性。
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公开(公告)号:CN118646599A
公开(公告)日:2024-09-13
申请号:CN202411105269.6
申请日:2024-08-13
申请人: 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司
IPC分类号: H04L9/40
摘要: 本发明公开了一种多源电力终端跨域攻击检测方法及系统,对目标电网进行数字化建模,得到第一电力系统模型;基于目标电网存在的多源电力终端跨域攻击,对第一电力系统模型进行修正,并提取修正后的第二电力系统模型的第一方程式,分别根据第一方程式、实际值和预测值之间的均方误差,以及多源电力终端跨域攻击参数构建多源电力终端跨域攻击数据检测模型的损失函数;分别将实时获取的各节点的电压相角和频率输入到多源电力终端跨域攻击数据检测模型,得到多源电力终端跨域攻击数据,并进行分析,得到具有攻击属性的攻击结果。本发明的方法,算法复杂度大大降低,可以部署在终端上以分布式的方式运行,检测结果准确性高,能够辨识出相应的攻击参数。
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公开(公告)号:CN114114910B
公开(公告)日:2023-10-27
申请号:CN202111338163.7
申请日:2021-11-12
申请人: 浙江大学
IPC分类号: G05B13/04
摘要: 本发明公开了一种基于模型‑数据混合驱动的电力工控系统动态异常检测方法,针对目前基于模型的传统检测机制容易失效、基于数据驱动的算法性能不易追溯和可解释性差等问题,开发了一种新的基于模型‑数据混合驱动的电力工控系统异常检测方法。该方法既使用了电力工控系统部分数学模型信息,又利用了其在高保真仿真器中的系统轨迹数据,并建立了用于构建动态异常检测器的优化框架:其决策变量是检测器参数,基于数学模型的信息引入了检测器参数的可行集,并利用高保真仿真数据构造目标函数来最小化模型失配等对检测器性能的影响,最终实现了该动态异常检测方法的鲁棒性和可扩展性。
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公开(公告)号:CN114114910A
公开(公告)日:2022-03-01
申请号:CN202111338163.7
申请日:2021-11-12
申请人: 浙江大学
IPC分类号: G05B13/04
摘要: 本发明公开了一种基于模型‑数据混合驱动的电力工控系统动态异常检测方法,针对目前基于模型的传统检测机制容易失效、基于数据驱动的算法性能不易追溯和可解释性差等问题,开发了一种新的基于模型‑数据混合驱动的电力工控系统异常检测方法。该方法既使用了电力工控系统部分数学模型信息,又利用了其在高保真仿真器中的系统轨迹数据,并建立了用于构建动态异常检测器的优化框架:其决策变量是检测器参数,基于数学模型的信息引入了检测器参数的可行集,并利用高保真仿真数据构造目标函数来最小化模型失配等对检测器性能的影响,最终实现了该动态异常检测方法的鲁棒性和可扩展性。
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