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公开(公告)号：CN117668527B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410134853.8
申请日：2024-01-31
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 华中科技大学
Inventor： 金波 , 李书胜 , 余铮 , 高飞 , 彭凯 , 刘芬 , 徐宁 , 侯梁博 , 董亮 , 徐焕 , 夏凡 , 郭佳璐 , 魏晓燕 , 陈琛 , 赵青尧 , 汪效锐 , 何建文 , 胡毅 , 胡梦兰 , 邓天平
IPC: G06F18/213 , H04L9/40 , H04L69/22 , G06F18/241 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种大流量模型下的多特征识别方法及系统，方法包括：采用自适应分片策略对数据包载荷进行分片处理，用流表记录所获取的流量信息和载荷分片信息；对特征库中的模式集进行预处理，生成移位索引表、用于加速前缀搜索的布谷鸟过滤器以及顺序前缀表；根据载荷分片信息、模式集预处理信息，启动和载荷分片数量对应的特征匹配协程，基于多个特征匹配协程并行地对所有载荷分片进行特征匹配；按不同的数据流和应用信息类别输出匹配的应用特征。本发明提出并采用一种自适应的分片方法和一种快速并行的多模式匹配方法（简称FSPRWM）来加速特征识别过程，从而解决传统的多模式匹配方法在大流量场景下的性能低下的问题。
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公开(公告)号：CN117668527A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410134853.8
申请日：2024-01-31
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 华中科技大学
Inventor： 金波 , 李书胜 , 余铮 , 高飞 , 彭凯 , 刘芬 , 徐宁 , 侯梁博 , 董亮 , 徐焕 , 夏凡 , 郭佳璐 , 魏晓燕 , 陈琛 , 赵青尧 , 汪效锐 , 何建文 , 胡毅 , 胡梦兰 , 邓天平
IPC: G06F18/213 , H04L9/40 , H04L69/22 , G06F18/241 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种大流量模型下的多特征识别方法及系统，方法包括：采用自适应分片策略对数据包载荷进行分片处理，用流表记录所获取的流量信息和载荷分片信息；对特征库中的模式集进行预处理，生成移位索引表、用于加速前缀搜索的布谷鸟过滤器以及顺序前缀表；根据载荷分片信息、模式集预处理信息，启动和载荷分片数量对应的特征匹配协程，基于多个特征匹配协程并行地对所有载荷分片进行特征匹配；按不同的数据流和应用信息类别输出匹配的应用特征。本发明提出并采用一种自适应的分片方法和一种快速并行的多模式匹配方法（简称FSPRWM）来加速特征识别过程，从而解决传统的多模式匹配方法在大流量场景下的性能低下的问题。
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公开(公告)号：CN117591751A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410080547.0
申请日：2024-01-19
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 华中科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536
Abstract: 本发明公开了一种基于图嵌入的上下文忠诚度融合的兴趣点推荐方法及系统，其方法包括以下步骤：基于相似用户对相似兴趣点的不同访问模式、同一用户对相似兴趣点的不同访问模式及相似用户对同一兴趣点的不同访问模式，构建不同影响因子对应的忠诚度模型；基于图嵌入方法分别将不同影响因子的忠诚度模型嵌入至原始图中，得到对应的各忠诚度图；基于高斯核模型及个性化页面排序方法计算得到各忠诚度图对应在不同影响因子下的兴趣点推荐模型；基于多项式融合方法融合各兴趣点推荐模型得到目标兴趣点推荐模型，根据目标兴趣点推荐模型对待推荐用户进行兴趣点推荐；因此综合考虑显式交互和隐式关联学习用户移动特征，提高个性化兴趣点推荐的精确度。
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公开(公告)号：CN117591751B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410080547.0
申请日：2024-01-19
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 华中科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536
Abstract: 本发明公开了一种基于图嵌入的上下文忠诚度融合的兴趣点推荐方法及系统，其方法包括以下步骤：基于相似用户对相似兴趣点的不同访问模式、同一用户对相似兴趣点的不同访问模式及相似用户对同一兴趣点的不同访问模式，构建不同影响因子对应的忠诚度模型；基于图嵌入方法分别将不同影响因子的忠诚度模型嵌入至原始图中，得到对应的各忠诚度图；基于高斯核模型及个性化页面排序方法计算得到各忠诚度图对应在不同影响因子下的兴趣点推荐模型；基于多项式融合方法融合各兴趣点推荐模型得到目标兴趣点推荐模型，根据目标兴趣点推荐模型对待推荐用户进行兴趣点推荐；因此综合考虑显式交互和隐式关联学习用户移动特征，提高个性化兴趣点推荐的精确度。
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公开(公告)号：CN118200019B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410443479.X
申请日：2024-04-12
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司
Inventor： 卢萍 , 张勇 , 冯浩 , 郭峰 , 邱爽 , 焦翰琳 , 张先飞 , 张雄 , 童永飞 , 张晨燕 , 周煜廷 , 黄诚轩 , 廖荣涛 , 刘芬 , 王逸兮 , 罗弦 , 叶宇轩 , 董亮 , 黄俊东 , 余铮 , 冯伟东 , 代静 , 袁慧 , 詹伟
Abstract: 本发明涉及数据安全技术领域，尤其涉及一种网络事件安全监测方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取电力网络节点数据；根据电力网络节点数据进行电力网络信息数据采集，从而获取节点流量原始数据；对节点流量原始数据进行分布式流量标识，生成分布式流量标识数据；对分布式流量标识数据进行异常节点检测，生成电力网络异常节点数据；对电力网络异常节点数据进行潜在威胁检测分析，生成电力网络潜在威胁事件。本发明通过对网络事件进行异常节点标识以及多层次攻击类型防御策略构建，提高了网络安全防护的全面性和适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115333749B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210887845.1
申请日：2022-07-26
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于安全防护技术领域，公开了一种基于终端系统访问控制与入侵的监控防护方法及设备，该方法具体包括：用户在客户端通过离线注册和本地注册完成用户注册；服务器将用户客户端访问请求转发至身份验证模块，进行身份验证，若验证通过，则访问通道打开，用户可以进行访问；网络入侵检测模块对用户发送的相关数据或文件进行检测；处理模块接收相关数据或文件，并将相关数据或文件发送至存储模块进行存储，若检测未通过，网络入侵检测模块发送警告信号至处理模块，处理模块控制访问通道关闭。本发明实现全过程数据安全加密防护，提供数据从客户端、传输、存储和应用加密服务。
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公开(公告)号：CN115333796B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210886316.X
申请日：2022-07-26
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了基于智能感知物联网终端安全状态信息的监测方法及系统，监测模块实时监测物联网终端安全状态信息；状态分析模块对接收到安全状态信息依据规则库进行分析，判断是否存在威胁行为，若存在，则根据物联网终端态势评估中对于面临风险的评估结果，对物联网终端面临的安全威胁进行分级，并通过预警模块进行预警，并将该安全状态信息存储到数据库中；若不存在威胁行为，则放行；特征分析模块基于马尔柯夫过程学习模型对数据库中的安全状态信息进行相关特征分析，构建合适的规则库，并自动更新规则库，供状态分析模块使用。本发明通过智能感知的方法及时发现突破绕过现有安全防御机制的风险行为，实时主动监测、预警威胁信息和风险行为。
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公开(公告)号：CN118312908A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410727713.1
申请日：2024-06-06
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06Q10/20 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力数据处理技术领域，具体涉及基于云计算的电力数据处理系统，包括：数据收集与监测模块：在监测点内部署传感器，对监测点内电力设备的运行状态进行监测；数据分析模块：使用设备运行状态集合中的数据，连续计算每个设备的运行系数，构建电力设备的运行系数集合；异常检测模块：基于发出的预警信号，计算各个因素对异常信息的贡献度；异常分析模块：接收异常检测模块输出的异常信息，对设备进行维护后，更新动态阈值。系统通过在各个子区域部署传感器和监测设备，实现了对电力设备运行状态的实时监测，确保了数据的时效性和准确性，系统通过计算优化系数来调整设备运行参数，实现性能的自动优化，提高了电力系统的运行效率。
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公开(公告)号：CN116933986B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311207597.2
申请日：2023-09-19
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及电力管理技术领域，公开了一种基于深度学习的电力数据安全管理系统，包括：用户数据采集模块，其用于从历史数据中采集用户数据和线路数据；用户特征生成模块，其用于基于用户数据生成用户特征；第一特征序列生成模块，其用于基于用户特征和线路特征生成第一特征序列；用户是否窃电判别模块，其将第i个用户的第一特征序列输入LSTM模型，LSTM模型的输出连接一个分类器，分类器输出两个分类标签，分别表示为第i个用户存在窃电行为和第i个用户不存在窃电行为；本发明提高了针对窃电用户识别的准确度。
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公开(公告)号：CN116933986A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311207597.2
申请日：2023-09-19
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及电力管理技术领域，公开了一种基于深度学习的电力数据安全管理系统，包括：用户数据采集模块，其用于从历史数据中采集用户数据和线路数据；用户特征生成模块，其用于基于用户数据生成用户特征；第一特征序列生成模块，其用于基于用户特征和线路特征生成第一特征序列；用户是否窃电判别模块，其将第i个用户的第一特征序列输入LSTM模型，LSTM模型的输出连接一个分类器，分类器输出两个分类标签，分别表示为第i个用户存在窃电行为和第i个用户不存在窃电行为；本发明提高了针对窃电用户识别的准确度。
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