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公开(公告)号：CN119670072A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411752478.X
申请日：2024-12-02
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F21/55 , G06F21/62 , G06F18/2433 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种数据库异常行为检测方法、装置、电子设备和存储介质，涉及数据库安全分析技术领域，该方法为：获取目标数据库的操作日志，基于操作日志的操作记录生成操作嵌入特征；基于操作嵌入特征对应的操作记录的记录顺序生成操作特征序列；根据注意力模型处理操作特征序列，得到经过意图权重调整后的语义特征序列；基于异常行为检测模型确定语义特征序列内异常语义占比，并基于异常语义占比生成目标数据库的异常行为检测结果。本发明实施例，通过基于记录顺序生成操作特征序列，利用注意力模型聚焦于操作特征序列的重要特征，提高了对异常行为的识别精度，通过计算异常语义占比，精确量化了异常行为的比重，使得误报率和漏报率降低。
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公开(公告)号：CN119961963A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411759170.8
申请日：2024-12-03
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F21/62 , G06N3/042 , G06F40/295
Abstract: 本发明涉及大规模预训练语言模型应用技术领域，具体提供了一种面向大模型应用的敏感信息泄露检测方法及装置，包括：将待检测文本转化为图结构；将所述图结构作为预先训练的图神经网络的输入，得到所述预先训练的图神经网络输出的所述待检测文本的敏感信息检测结果。本发明提供的技术方案，能够确保大模型生成的内容不包含未经授权的敏感数据，防止在自然语言生成、对话系统或其他大规模模型应用中泄漏个人隐私信息、机密信息等敏感数据。
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公开(公告)号：CN119646708A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411710828.6
申请日：2024-11-27
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F18/2433 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开了一种异常确定方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品。具体实施方案包括：通过统一数据模型将原始数据处理为安全基础数据，并将所述安全基础数据传输至安全基础数据域；通过构建模型基于所述安全基础数据域中所述安全基础数据和所述安全基础数据所对应的映射数据，构建图数据，并将所述图数据传输至检测模型；通过所述检测模型，基于所述图数据，确定所述原始数据所对应的异常数据；通过所述构建模型基于所述图数据，确定所述待检测对象中所述异常数据所对应的异常事件。本发明实现了对待检测对象发生异常时的检测，并确定对应的异常数据，根据异常数据溯源异常事件，完成了对待检测对象的多步骤检测的实践应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118036032A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410072726.X
申请日：2024-01-18
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 一种面向绿色低碳场景的隐私计算互联互通方法及系统，包括：基于多输入内积函数机制生成主密钥和解密密钥，并将解密密钥发送给各数据拥有方；基于原始数据和解密密钥分别生成原始数据密文和预测密钥发送给各模型拥有方；基于原始数据密文、预测密钥利用代理重加密技术生成密文预测结果，并发送给数据拥有方；基于解密密钥对密文预测结果进行解密得到原始的预测结果；本申请基于多输入内机函数加密完成隐私保护预测，结合代理重加密技术实现预测结果代理，模型拥有方无法恢复原始数据以及预测结果，同时数据拥有方也无法获取模型参数信息；保证模型参数以及用户数据安全的前提下实现了高效、非交互的隐私保护预测，保护了参与双方的数据隐私。
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公开(公告)号：CN119415698A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411112807.4
申请日：2024-08-14
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F16/353 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/2431 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/088
Abstract: 本申请公开了一种数据资产的分类方法、装置、设备、存储介质及产品。该包括：获取待分类的数据资产和标签向量库，标签向量库中存储有用于对数据资产进行分类的标签对应的向量表示，向量表示在双塔模型的训练过程中得到，双塔模型中包括用于提取标签的特征的第一子网络和用于提取样本数据资产的特征的第二子网络；通过双塔模型中的第一子网络提取数据资产的特征；从标签向量库中查找数据资产的特征对应的向量表示，并根据向量表示对应的标签确定数据资产所属的分类。上述技术方案在双塔模型的训练过程中可得到标签的向量表示，在实际推理时提取数据资产的文本特征，即可从向量表示中快速匹配相应的标签，完成分类，提高分类的鲁棒性和效率。
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公开(公告)号：CN118626982A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410695649.3
申请日：2024-05-31
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F18/2433 , H04L9/40 , G06F18/243 , G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种大数据网络流量的多模态异常检测方法及系统，包括：获取内网产生的流量数据，并对流量数据进行流分析得到深度包检测特征；通过机器学习模型基于深度包检测特征对流量数据进行异常行为检测，得到多条疑似异常行为流量；将疑似异常行为流量输入深度学习模型中获取其表征向量；基于表征向量对疑似异常行为流量进行检测分类得到异常行为分类结果；本发明为了进一步提升检测准确性，利用深度学习模型对机器学习模型检测得到的疑似异常行为流量，基于多模态特征进行再次检测，能够更加精准的识别网络流量中的异常行为流量；且基于多模态特征检测增加了特征量，不需要获取大量的异常样本就能实现海量流量的异常检测。
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公开(公告)号：CN116881649A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310666169.X
申请日：2023-06-07
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F18/20 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种新类别非结构化数据解析器的构建和使用方法及系统，包括：接收新类别的非结构化数据，并生成其对应的一组或多组合成数据；查找与新类别的相似度超过设定程度的一个已有类别，并获取对应的神经网络，且根据相似度设置该神经网络；基于非结构化数据和其对应的合成数据，将其作为设置好的神经网络的输入对神经网络进行无监督训练，将训练完成的神经网络与新类别相对应并输出，本发明通过查找与新类别相似的已有类别，设置该已有类别对应的神经网络并进行训练，将训练好的神经网络与新类别对应输出，从而实现了精准解析新类别的非结构化数据，提高了非结构化数据的解析的精准率，以至于不会对后续的结构化数据的解析造成偏差。
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公开(公告)号：CN116738169A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310666404.3
申请日：2023-06-06
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06F17/16
Abstract: 本发明提供了一种数据降维的计算机参数异常预测方法及系统，包括：获取包括当前时刻在内的前设定个时刻的计算机多个种类的参数得到第一数据集；基于第一数据集计算协方差矩阵，以及该协方差矩阵的多个特征值和每一个特征值所对应的特征向量，以特征值的大小按照降序的排序方式进行对应排序，并筛选出排序中前设定第一数量的特征值和对应的特征向量；将第一数据集处理后投影到特征向量上，得到第一数量维度的数据点；基于数据点使用预先训练完成的模型得到下一时刻的计算机对应种类的参数，并根据阈值判断下一时刻的计算机对应种类的参数是否异常；本发明通过数据降维解决了运行状态的参数较多，模型资源占用过多，难以预测计算机运行状态的问题。
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