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公开(公告)号：CN111143865B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN201911369222.X
申请日：2019-12-26
申请人： 国网湖北省电力有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 东北大学
IPC分类号： G06F21/60 , G06F21/62 , G06F16/906
摘要： 本发明提供一种密文数据上标签自动生成的用户行为分析系统及方法，该系统包括A端和B端；所述A端，选择用户行为数据并通过密钥生成模块实现Paillier同态加密同态对数据进行加密并生成公钥和私钥，将公钥和加密后的数据传送到B端；B端通过密文运算模块在密文上进行补充缺失值、密文聚类以及簇类标签自动生成操作，最后将加密的聚类结果以及标签返回给A端；A端通过生成的私钥对加密的用户行为聚类结果以及标签进行解密；A端在进行计算时，调用密文运算模块内的安全通讯协议，将加密后的数据中的基本运算替换为对应的协议。本发明系统及方法对用户行为数据进行加密，整个过程在密文下进行，由两方参与，保证安全性。
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公开(公告)号：CN111143865A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911369222.X
申请日：2019-12-26
申请人： 国网湖北省电力有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 东北大学
IPC分类号： G06F21/60 , G06F21/62 , G06F16/906 , G06K9/62
摘要： 本发明提供一种密文数据上标签自动生成的用户行为分析系统及方法，该系统包括A端和B端；所述A端，选择用户行为数据并通过密钥生成模块实现Paillier同态加密同态对数据进行加密并生成公钥和私钥，将公钥和加密后的数据传送到B端；B端通过密文运算模块在密文上进行补充缺失值、密文聚类以及簇类标签自动生成操作，最后将加密的聚类结果以及标签返回给A端；A端通过生成的私钥对加密的用户行为聚类结果以及标签进行解密；A端在进行计算时，调用密文运算模块内的安全通讯协议，将加密后的数据中的基本运算替换为对应的协议。本发明系统及方法对用户行为数据进行加密，整个过程在密文下进行，由两方参与，保证安全性。
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公开(公告)号：CN118194013A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410255814.3
申请日：2024-03-06
申请人： 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 一种基于机器学习的配电系统终端设备识别方法和系统。该方法包括，采集配电系统终端设备的特征数据，并对所述特征数据进行预处理；构建卷积神经网络模型，并利用预定义训练数据对所述卷积神经网络模型进行训练；对卷积神经网络模型进行验证和优化，将预处理后的特征数据输入优化后的卷积神经网络模型中进行识别，得到配电系统终端设备识别结果。本发明通过卷积神经网络自动提取配电系统终端设备特征进行识别，无需人工干预，提高了电力网络资产管理和维护的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN113438249B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202110741903.5
申请日：2021-06-30
申请人： 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本发明公开了一种基于策略的攻击溯源方法，包括：获取网络攻击数据，从网络攻击数据中采集网络攻击的源IP、目标IP以及攻击事件信息，对被攻击主机归类攻击方法以及划分主机被攻击的程度，构建规则知识库；将攻击事件与所述攻击矩阵进行匹配，确定攻击事件与攻击步骤之间的映射关系；根据根据风险指标确定具有风险的主机。本发明通过对异常访问攻击事件进行归类分析，对攻击事件按照严重程度、时序关系进行分类，获得规则知识库，基于提取攻击信息中的源IP、目的IP和攻击事件，与规则知识库匹配，能够对攻击进行溯源。
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公开(公告)号：CN118337479A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410539305.3
申请日：2024-04-30
申请人： 国网冀北电力有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
发明人： 王宣元 , 沈鹏 , 张隽 , 卢楷 , 张昊 , 梁野 , 张浩 , 杜金 , 王晓东 , 马迎新 , 刘海涛 , 李垠韬 , 王明轩 , 田琪 , 董彬 , 段西宁 , 侯鑫垚 , 陈泽 , 王洋 , 常家乐 , 杨兰 , 马睿 , 任佳月 , 王景 , 王昊 , 宋子丰
摘要： 本发明公开了一种网络攻击行为的攻击路径溯源系统，包括：网络攻击行为筛选模块，用于将所有网络行为中具有攻击性的网络行为筛选出来，得到网络攻击行为集；网络攻击行为识别模块，用于根据当前网络行为的特征信息，与各个网络攻击行为的特征信息进行对比，判断当前网络行为是否为网络攻击行为，如果是则根据网络攻击阶段表识别出当前网络行为所处的网络攻击阶段；网络攻击行为链获取模块，用于根据每个当前网络行为的特征信息，识别每个当前网络行为的起点和终点，将所有当前网络行为互相首尾串联，得到网络攻击行为链和网络攻击阶段链。本发明利用了网络技术表和网络攻击阶段表，准确定位了网络攻击行为的技术和阶段。
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公开(公告)号：CN113904801B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202111030340.5
申请日：2021-09-03
申请人： 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司
发明人： 徐凤振 , 寿增 , 汪明 , 高明慧 , 赵航 , 卢楷 , 马力 , 张志军 , 董昱 , 许洪强 , 周劼英 , 詹雄 , 张晓 , 李新鹏 , 崔旭东 , 何纪成 , 王洋 , 郭乃豪 , 王浩 , 赵宇 , 沈鹏 , 宁志言 , 高英健 , 冯思博 , 佟志鑫 , 付广宇
IPC分类号： H04L9/40 , G06F18/2431 , G06F18/2413 , G06F18/2411 , G06N3/08 , G06N20/20
摘要： 本发明公开了一种网络入侵检测方法，其特征在于，包括：整理截获的网络数据包得到网络数据集；对网络数据集进行特征工程处理得到网络检测数据集；采用训练好的去噪自编码神经网络模型对网络检测数据集进行降维；采用训练好的XGBoost网络入侵检测模型对降维后的网络检测数据进行入侵检测；根据检测结果为入侵的网络数据以及公开的入侵数据构建入侵数据库；根据入侵数据库定期对去噪自编码神经网络模型模型和XGBoost网络入侵检测模型重新进行训练，根据重新训练的模型对网络数据进行入侵检测，相较于现有技术，本发明对网络入侵数据进行更加准确的检测。
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公开(公告)号：CN115277434A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210776433.0
申请日：2022-07-04
申请人： 国网河北省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
发明人： 马力 , 栗维勋 , 汪明 , 沈鹏 , 高明慧 , 卢楷 , 王洋 , 周劼英 , 詹雄 , 马骁 , 李勃 , 马斌 , 栗会峰 , 常家乐 , 何纪成 , 宁志言 , 高航 , 高英健 , 赵航
IPC分类号： H04L41/12 , H04L61/103 , H02J13/00
摘要： 本发明公开了一种电力监控系统的网络科技探测方法，所述方法包括：获取电力监控系统中已知设备的信息、各设备间的连接关系，其中所述已知设备包括管理平台、监测装置和路由器；根据已知设备的信息、各设备间的连接关系，绘制已知设备的初始元空间；利用ARP协议对电力监控系统中未知设备进行网络探测，在初始元空间中生成未知设备的新节点，并与初始元空间进行关联，得到电力监控系统的网络空间，其中所述未知设备包括交换机和流量采集装置。本发明能够建立电力监控系统特有的网络空间，有效识别电力监控系统中不同设备，提升电网安全监测能力，提升告警分析便利性，对攻击行为源头进行合理追溯。
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公开(公告)号：CN113438249A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110741903.5
申请日：2021-06-30
申请人： 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 本发明公开了一种基于策略的攻击溯源方法，包括：获取网络攻击数据，从网络攻击数据中采集网络攻击的源IP、目标IP以及攻击事件信息，对被攻击主机归类攻击方法以及划分主机被攻击的程度，构建规则知识库；将攻击事件与所述攻击矩阵进行匹配，确定攻击事件与攻击步骤之间的映射关系；根据根据风险指标确定具有风险的主机。本发明通过对异常访问攻击事件进行归类分析，对攻击事件按照严重程度、时序关系进行分类，获得规则知识库，基于提取攻击信息中的源IP、目的IP和攻击事件，与规则知识库匹配，能够对攻击进行溯源。
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公开(公告)号：CN113904801A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111030340.5
申请日：2021-09-03
申请人： 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司
发明人： 徐凤振 , 寿增 , 汪明 , 高明慧 , 赵航 , 卢楷 , 马力 , 张志军 , 董昱 , 许洪强 , 周劼英 , 詹雄 , 张晓 , 李新鹏 , 崔旭东 , 何纪成 , 王洋 , 郭乃豪 , 王浩 , 赵宇 , 沈鹏 , 宁志言 , 高英健 , 冯思博 , 佟志鑫 , 付广宇
摘要： 本发明公开了一种网络入侵检测方法，其特征在于，包括：整理截获的网络数据包得到网络数据集；对网络数据集进行特征工程处理得到网络检测数据集；采用训练好的去噪自编码神经网络模型对网络检测数据集进行降维；采用训练好的XGBoost网络入侵检测模型对降维后的网络检测数据进行入侵检测；根据检测结果为入侵的网络数据以及公开的入侵数据构建入侵数据库；根据入侵数据库定期对去噪自编码神经网络模型模型和XGBoost网络入侵检测模型重新进行训练，根据重新训练的模型对网络数据进行入侵检测，相较于现有技术，本发明对网络入侵数据进行更加准确的检测。
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