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公开(公告)号：CN117539993A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311524002.6
申请日：2023-11-16
Applicant: 国网湖北省电力有限公司鄂州供电公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F16/387 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于智能回复信息领域，尤其是涉及一种在线电力咨询自动回复生成方法，其特征在于包含以下步骤：步骤01：初始化设置，步骤02：判断关键词是否为涉及敏感信息，步骤03：关键词匹配，步骤04：自动回复，步骤05：敏感信息处理，步骤06：网格员根据智慧网格机器人生成的监控提醒信息，回复敏感信息；本发明具有实用性、可靠性高，有效减少人工干预的次数，可分级响应，具有统计功能等有益效果；本发明还揭示了一种智慧网格机器人。
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公开(公告)号：CN117692207B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311701147.9
申请日：2023-12-12
Applicant: 国网湖北省电力有限公司鄂州供电公司
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , H04L47/2441
Abstract: 本申请涉及一种基于加权相似度匹配的指令级电力系统业务防护方法，包括以下具体步骤：通过解析电力系统中的网络流量，对其中的业务流量进行协议深度解析，得到业务指令的向量。根据电力特点，将业务指令向量分为多类，并进行指令分级和类别分级，用于后续计算加权项；根据系统故障时刻，将业务指令向量标记为正常和异常。对所有业务指令向量进行两两组合，组成多个数据对，得到训练数据集P。使用训练数据集P和加权损失函数训练事先准备好的卷积神经网络模型，得到训练好的异常检测模型，使用训练好的异常检测模型进行异常检测。解决了工业控制网络中异常数据较少，训练深度学习模型效果不佳的问题。具有检测精度高的特点，能检测未知业务异常的特点。
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公开(公告)号：CN117692207A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311701147.9
申请日：2023-12-12
Applicant: 国网湖北省电力有限公司鄂州供电公司
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , H04L47/2441
Abstract: 本申请涉及一种基于加权相似度匹配的指令级电力系统业务防护方法，包括以下具体步骤：通过解析电力系统中的网络流量，对其中的业务流量进行协议深度解析，得到业务指令的向量。根据电力特点，将业务指令向量分为多类，并进行指令分级和类别分级，用于后续计算加权项；根据系统故障时刻，将业务指令向量标记为正常和异常。对所有业务指令向量进行两两组合，组成多个数据对，得到训练数据集P。使用训练数据集P和加权损失函数训练事先准备好的卷积神经网络模型，得到训练好的异常检测模型，使用训练好的异常检测模型进行异常检测。解决了工业控制网络中异常数据较少，训练深度学习模型效果不佳的问题。具有检测精度高的特点，能检测未知业务异常的特点。
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公开(公告)号：CN117932510A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410090981.7
申请日：2024-01-23
Applicant: 国网湖北省电力有限公司鄂州供电公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G05B23/02
Abstract: 本申请涉及工业控制系统安全领域，公开了一种基于约束规则和相似度的工控异常检测数据集均衡方法，包括以下步骤：采集工业控制系统传感器和执行器数据，形成工业控制系统异常检测训练数据集，使用不平衡数据集训练孪生网络，训练好的孪生网络，根据工控控制系统特性制定数据约束规则，根据约束规则产生随机数据样本，将随机数据样本输入训练好的孪生网络，得到样本的哈希向量，计算其与所有异常样本的汉明距离，如果最小距离小于阈值，则保存该随机样本到数据集，重复随机样本生成和样本筛选步骤，直到总异常样本的数量与数据集中的正常样本数量相同。本发明有生成均衡数据集速度快，生成的异常样本符合真实异常样本数据分布，样本质量高的特点。
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