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公开(公告)号：CN110995692A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911192193.4
申请日：2019-11-28
申请人： 江苏电力信息技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于因子分析与子空间协同表示的网络安全入侵检测方法，获得某个时刻或时间段内反映网络不同安全状态的安全因子，包括TCP连接基本特征、TCP连接的内容特征、基于时间的网络流量统计特征、基于主机的网络流量统计特征，通过4种算法对因子进行分析，求得不同因子对网络入侵检测的贡献权重，将因子按照4种算法获得贡献权重的均值大小进行排序，抽取贡献权重最大的N个因子。本发明利用子空间协同表示分类算法来对网络的安全状态检测，快速有效，方法巧妙，构思新颖，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN110807038A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910879646.4
申请日：2019-09-18
申请人： 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 , 江苏电力信息技术有限公司
IPC分类号： G06F16/23 , G06F16/245 , G06F16/25 , G06F16/27
摘要： 本发明公开了一种基于Elasticsearch的CMDB信息全文检索方法，通过检索模型，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，保证数据的准确信；检索模型包括：业务系统信息数据存储和数据快速检索。该方法基于Elasticsearch搜索服务，对CMDB中不同对象不同类型的数据进行适配写入Elasticsearch服务，并封装Elasticsearch查询接口，对CMDB提供使用任意关键字进行一键搜索服务。
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公开(公告)号：CN112101179A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010945567.1
申请日：2020-09-10
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 江苏电力信息技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种抗信道干扰瞬态射频指纹特征提取方法，包括了以下步骤：将接收的无线设备发出的信号进行时间同步；选取有效信号开始前若干个点作为其初始的瞬态特征；选取有效信号中不随信号帧变化的若干个点做为参考特征；将瞬态特征和参考特征分别做傅里叶变换后得到频域的特征；将频域特征相除后得到不受无线信道影响的瞬态特征。通过本发明方法，可以实现在实际无线环境下获得能够抵御无线信道变化的稳定瞬态指纹特征，具有适用性高的特点。
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公开(公告)号：CN109660956A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811518215.7
申请日：2018-12-12
申请人： 东南大学 , 江苏电力信息技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明公开了一种基于射频指纹的鉴别伪GPS信号方法，包括步骤：(1)发送设备通过多径信道发送GPS信号；(2)接收设备接收GPS信号并进行预处理，得到目标信号；(3)截取目标信号得到待识别信号区间；(4)对待识别信号区间进行射频指纹变换，将经过变换后得到的特征向量作为待识别信号的射频指纹；(5)将待识别信号的射频指纹与射频指纹库中的指纹进行匹配，若有匹配项，则判定该待识别信号为真实信号，否则判定为伪信号。本发明复杂度更低。
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公开(公告)号：CN115982143B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202211614364.X
申请日：2022-12-15
申请人： 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 , 国网江苏省电力有限公司双创中心
IPC分类号： G06F16/215 , G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06Q10/04 , G06Q50/04
摘要： 本发明公开了一种电子信息技术领域的数据质量预警方法、系统、存储介质及计算设备，旨在解决现有技术中数据质量预警方式未考虑上游节点存在多个输出，从而较为笼统且不够精确的问题。其包括判断是否有上级数据加工节点的执行状态存在异常，若是则进行数据质量异常告警和数据质量风险预警；进行数据加工计算；对本级数据加工节点的各个输出表进行状态评估；判断本级数据加工节点是否有输出表被标记为异常，若是则进行数据质量异常告警和数据质量风险预警；本发明能够有效的避免某个数据加工节点在所依赖的上级数据加工节点的执行状态存在异常时进行无效的数据计算加工的情况发生，节约了数据计算资源。
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公开(公告)号：CN115982143A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211614364.X
申请日：2022-12-15
申请人： 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 , 国网江苏省电力有限公司双创中心
IPC分类号： G06F16/215 , G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06Q10/04 , G06Q50/04
摘要： 本发明公开了一种电子信息技术领域的数据质量预警方法、系统、存储介质及计算设备，旨在解决现有技术中数据质量预警方式未考虑上游节点存在多个输出，从而较为笼统且不够精确的问题。其包括判断是否有上级数据加工节点的执行状态存在异常，若是则进行数据质量异常告警和数据质量风险预警；进行数据加工计算；对本级数据加工节点的各个输出表进行状态评估；判断本级数据加工节点是否有输出表被标记为异常，若是则进行数据质量异常告警和数据质量风险预警；本发明能够有效的避免某个数据加工节点在所依赖的上级数据加工节点的执行状态存在异常时进行无效的数据计算加工的情况发生，节约了数据计算资源。
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公开(公告)号：CN116881729A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310693739.4
申请日：2023-06-12
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06F18/22 , H04L67/02 , H04L47/125 , G06F18/2415 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于孪生神经网络的HTTP流量相似性度量方法及装置，其中的方法包括以下步骤：步骤1、给定HTTP报文流量数据集，数据集包含多个不为空的报文头属性和类标签属性，部分报文流量数据的类标签属性为空，将类标签属性为空的数据组成数据集，类标签属性不为空的数据组成训练集；步骤2、对数据集和训练集进行预处理，构成灰度图像集；步骤3、构建和训练孪生神经网络距离度量模型；步骤4、使用训练好模型度量数据集的相似度矩阵。本发明具有能提高模型对数据度量的准确性，并输出数据集相似度矩阵，为后续进行其他数据挖掘提供依据的技术优点。
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公开(公告)号：CN116244612B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310532962.0
申请日：2023-05-12
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06F18/232 , H04L67/02 , G06F18/27 , G06N20/00
摘要： 本发明公开步骤1、给定HTTP报文流量数据集T，HTTP报文流量数据集T包含多条报文流量数据，每条报文流量数据报文头属性中的类标签属性设置为L；步骤2、训练距离度量函数中的距离参数；步骤3、设置聚类阈值，聚类阈值包括邻域密度阈值和半径参数；步骤4、基于邻域密度阈值和半径参数，对流量数据集T聚合，聚合后获得的每一簇数据的类标签属性L相同。本发明基于dist度量函数，采用DBSCAN聚类算法进行流量数据聚类，提高HTTP流量数据进行聚类的聚类精度。
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公开(公告)号：CN118567853A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410699944.6
申请日：2024-05-31
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06F9/50 , G06N3/0455 , G06N3/092 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的云资源管理调度方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取云资源数据，并利用变分自编码器和变量时间变换器确定所述云资源数据中的异常数据；对目标数据进行时间序列分析，以得到分析结果；利用预设异步优势动作评价网络处理所述分析结果，以得到目标资源调整策略。本发明实施例的技术方案，利用变分自编码器和变量时间变换器，及时发现了云资源数据中潜在问题和威胁，再通过对目标数据进行时间序列分析，实现了对未来资源需求的预测，并利用深度强化学习算法，即异步优势动作评价算法，为用户提供了有效的决策支持和资源调度建议。
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公开(公告)号：CN117077190A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310870840.2
申请日：2023-07-14
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于差分隐私的隐私保护逻辑回归方法，包括：给定样本数据集D，利用逻辑回归模型对D进行预训练，计算得到样本数据平均梯度#imgabs0#根据平均梯度#imgabs1#统计每个类别梯度数据情况，得到不同类别数据的梯度裁剪阈值Ck；在模型训练过程中，利用裁剪阈值Ck对梯度数据进行裁剪后加噪；采用动态选取每轮迭代的更新步长，并引入梯度提升因子，加速模型的收敛，通过线性搜索回收无用的隐私预算分配。本发明能够实现保护逻辑回归模型样本数据隐私的同时，维持分类精度。
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