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公开(公告)号：CN118693992A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410716674.5
申请日：2024-06-04
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
IPC分类号： H02J13/00 , G06F18/213 , G06F18/2411 , G06F18/2433 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N5/022
摘要： 本发明公开了一种基于人工智能算法安全分析作出态势感知系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、人工智能算法处理模块、知识图谱模块、状态感知模块、安全事件检测模块、用户界面模块、实时监控响应模块、故障诊断恢复模块、可视化报告模块和持续优化学习模块，本发明一种基于人工智能算法安全分析作出态势感知系统，利用人工智能算法，系统能够对电网大数据进行智能化分析，识别出潜在的安全威胁，提高了安全事件检测的准确性和效率，通过结合电网大数据和知识图谱，系统能够对历史和当前的电网态势进行综合性分析，从而更全面地识别出安全事件，包括历史事件和实时事件，而且系统具有实时监测和响应能力。
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公开(公告)号：CN117240493A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310740493.1
申请日：2023-06-20
申请人： 广东电网有限责任公司信息中心 , 广东电网有限责任公司
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本发明提供一种基于流程挖掘的多云环境下的安全检测方法及装置，方法应用于云服务器，方法通过获取文件处理事件，并基于文件处理事件得到事件日志，对事件日志进行预处理，得到待处理日志，其中，待处理日志包括时间信息，对预先获取的流程模型和待处理日志进行比较，得到全周期检测结果，基于待处理日志对应的时间信息，得到性能分析结果，基于全周期检测结果以及性能分析结果，得到安全检测结果。通过这样的方式，能够通过检测云环境下的文件处理过程的完整周期，全面地挖掘可能存在的安全威胁，实现全面地安全检测，提高数据安全性。
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公开(公告)号：CN116611070A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310564100.6
申请日：2023-05-18
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
摘要： 本发明涉及故障注入攻击模糊测试技术领域，尤其涉及故障注入攻击模糊测试方法，针对当前现有的故障注入攻击模糊测试技术存在对于故障问题的获取途径单一，且缺少固定的测试流程及测试结果验证，导致故障注入攻击模糊测试结果的准确率较低的问题，现提出如下方案，其中包括以下步骤：S1：进行获取，S2：信息检索，S3：进行处理，S4：进行测试，S5：建立模型，本发明的目的是通过进行类型对比以及预设获得全面的故障问题，并对获得的故障问题进行故障模型获取，同时固定严格的测试流程，并对测试方法进行建模及训练获得高精度的测试结果验证模型，提高了故障注入攻击模糊测试结果的准确率。
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公开(公告)号：CN107992609B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201711346831.4
申请日：2017-12-15
申请人： 广东电网有限责任公司信息中心
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/2457 , G06F16/28 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06Q30/00 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于文本分类技术和决策树的投诉倾向判断方法，包括下述步骤：从数据库管理系统获取用户信息，包括用户档案信息和客服工单信息，并据此建立用户历史来电情况表；确定获取用户信息的时间窗；确定预判周期及用于预判的特征数据集；确定预判群体范围；本发明可以在用户来电时，准确地判别用户的投诉倾向程度，为设计策略库和采取不同的安抚和引导策略提供参考，充分利用从结构化数据提取的客户诉求信息，同时对工单中来电内容的非结构化文本数据经过系统的分析，根据客户的历史来电信息对客户的未来投诉实现事前预测，可以减少客户投诉风险，树立电力公司的良好社会形象。
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公开(公告)号：CN109377017A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811131535.7
申请日：2018-09-27
申请人： 广东电网有限责任公司信息中心 , 广州博纳信息技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种信息系统实用化及数据健康度评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.根据各系统业务数据量、日均发起量排序，制定指标评价树原型；S2.确定评价树中各指标权重对影响业务域数据质量及业务实用化程度总体评分的指标进行两两比较，构建比较矩阵；S3.将指标树及指标对应的规则配置到数据质量平台定期执行，数据质量平台作为一个专业数据质量评价工具，最后根据指标权重获取当期数据质量及实用化评分。
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公开(公告)号：CN118214590A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410292508.7
申请日：2024-03-14
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本发明公开了一种可分类识别各类网络行为通报预警方法，S101：知识图谱构建；S102：威胁检测与行为分析；S103：信息收集；S104：通过主动防御手段触发；S105：实时响应与调整，本发明一种可分类识别各类网络行为通报预警方法，本发明一种可分类识别各类网络行为通报预警方法，以知识图谱为基础的网络安全防御系统带来了多方面的好处，结合知识图谱，系统能够综合分析网络拓扑、已知威胁指标和攻击者行为，实现全方位、多层次的防御，通过实时监测和自动化响应，系统可以在检测到潜在入侵行为时立即采取行动，提高对威胁的应对速度，利用知识图谱关联信息，系统能够更准确地收集与入侵者有关的特征信息。
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公开(公告)号：CN118174940A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410344014.9
申请日：2024-03-25
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
发明人： 沈伍强 , 王业超 , 崔磊 , 钱正浩 , 周纯 , 龙震岳 , 李如雄 , 裴求根 , 唐亮亮 , 梁哲恒 , 沈桂泉 , 姚潮生 , 张金波 , 张小陆 , 伍江瑶 , 许明杰 , 杨春松
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本发明公开了一种基于多视图特征融合的恶意加密流量检测方法及系统，所述方法包括：获取并预处理待检测网络流量数据，从V个不同视图提取序列特征xv，利用神经网络fv将每个视角的特征转换为统一维度的特征向量yv；计算不同yv之间的互相关矩阵Cv，通过压缩网络φ将Cv从嵌入空间#imgabs0#投影到#imgabs1#获得交叉视图信息，并分别与yv拼接形成单视图综合表示#imgabs2#将#imgabs3#组装成多通道的三维矩阵X，输入到多层感知器网络中，形成综合特征表示Y；将Y输入到全连接层和Softmax函数中实现恶意加密流量的检测。本发明提供的方法利用深度神经网络技术从多视图角度综合分析网络特征，自动进行高效准确的恶意流量行为检测。
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公开(公告)号：CN117353990A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311245516.8
申请日：2023-09-25
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
IPC分类号： H04L9/40 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F18/214
摘要： 本发明公开了一种基于感知流量相关性的网络流量异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质，针对网络流量中异常行为提供了高效、准确的检测和分析手段。与传统方法不同，该方法特别关注网络流量中时间相关性，利用多个时刻数据构建了一个具有多输入分支的深度神经网络(DNN)。每个分支接收一个时刻的网络流量，通过独立的DNN分支处理，以全面捕获不同时间点的网络流量关联性。每个分支包括多个神经网络层，用于提取和学习单个时刻网络流量的特征表示。这些分支的输出将被级联在一起，并通过进一步的神经网络层进行处理，最终输出网络流量的异常检测结果。该检测方法能够更好地适应网络流量的动态变化，提高了异常检测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN116684059A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310581910.2
申请日：2023-05-19
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
摘要： 本发明涉及故障注入攻击技术领域，尤其涉及对Ballet算法的故障注入攻击方法，针对当前现有的故障注入攻击技术存在缺少对Ballet算法的故障注入攻击，且故障注入攻击缺少针对性，导致对Ballet算法的故障注入攻击成功率较低的问题，现提出如下方案，其中包括以下步骤：S1：进行获取，S2：进行处理，S3：进行抽取，S4：进行选取，S5：故障注入攻击，本发明的目的是通过进行针对性的信息检索、处理以及设置针对性的算法故障，同时设定固定的故障注入流程，针对Ballet算法进行故障注入攻击，并建立攻击模型进行试验，提高了对Ballet算法的故障注入攻击成功率。
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公开(公告)号：CN109254961A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811131030.0
申请日：2018-09-27
申请人： 广东电网有限责任公司信息中心 , 广州博纳信息技术有限公司
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/21
摘要： 本发明公开了一种分布式多引擎数据质量管理系统，包括分布储存于多个设备内的数据库、前端系统界面以及用于从数据库内抽取数据至前端系统界面的核心引擎，所述数据库包括有业务数据以及问题数据，所述核心引擎包括有规则引擎、评价引擎和问题数据导出引擎；所述规则引擎抽取数据主键从数据库内抽取业务数据并，所述评价引擎使用分布式运算方式对问题数据进行数据去重和分类；所述问题数据导出引擎根据主键读取明细数据。
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