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公开(公告)号:CN119254268A
公开(公告)日:2025-01-03
申请号:CN202411439984.3
申请日:2024-10-15
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明涉及电力设施技术领域,具体为一种用于电力监测的抗干扰通信系统及工作方法,其中的数据采集模块用于获取被监测电力系统的运行数据并预处理;通信安全认证模块被配置为:对经过预处理并传输的数据进行加密,并对每一项访问数据的终端进行安全认证;天线智能控制模块依据预处理后的数据确定关于信号输出端与信号接收端之间的传输方向及角度,并进行相应的调控;自适应调节模块被配置为:接收预处理后的数据,利用分析操作,在传输波段的范围内检测干扰数据,通过筛选得到所需的扩展频谱,将扩展频谱的指令传输至合成器中进行控制,利用频谱的调节操作实现抗干扰。
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公开(公告)号:CN116668192A
公开(公告)日:2023-08-29
申请号:CN202310919144.6
申请日:2023-07-26
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: H04L9/40 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于移动设备、物联网、医疗健康等技术领域,提供了一种网络用户行为异常检测方法及系统。该方法包括,获取用户属性信息和用户的操作行为数据,对用户属性信息和操作行为数据进行预处理;根据预处理后的用户属性信息和用户的操作行为数据,分别进行聚类,得到用户类型和访问服务类型;根据用户的操作行为数据,得到不同访问服务类型的访问时间、频次、数据量和持续时长信息;构建以访问时间和访问服务类型为坐标,以频次、数据量和持续时长信息为像素信息,构建用户行为语义图;采用特征提取网络提取用户行为语义图的特征图;基于用户类型选择神经网络分析特征图,检测用户异常行为。
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公开(公告)号:CN116668192B
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202310919144.6
申请日:2023-07-26
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: H04L9/40 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于移动设备、物联网、医疗健康等技术领域,提供了一种网络用户行为异常检测方法及系统。该方法包括,获取用户属性信息和用户的操作行为数据,对用户属性信息和操作行为数据进行预处理;根据预处理后的用户属性信息和用户的操作行为数据,分别进行聚类,得到用户类型和访问服务类型;根据用户的操作行为数据,得到不同访问服务类型的访问时间、频次、数据量和持续时长信息;构建以访问时间和访问服务类型为坐标,以频次、数据量和持续时长信息为像素信息,构建用户行为语义图;采用特征提取网络提取用户行为语义图的特征图;基于用户类型选择神经网络分析特征图,检测用户异常行为。
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公开(公告)号:CN116861431A
公开(公告)日:2023-10-10
申请号:CN202311132105.8
申请日:2023-09-05
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及恶意软件分类技术领域,公开了基于多通道图像和神经网络的恶意软件分类方法及系统,其中方法,包括:获取待分类的恶意软件代码,对获取的恶意软件代码进行反汇编生成二进制文件;基于恶意软件代码的二进制文件,生成灰度图像;基于恶意软件代码的源程序文件,生成操作码图像和语言模型图像;对获取的语言模型图像进行图像缩放处理,将灰度图像作为第一通道、操作码图像作为第二通道、语言模型图像作为第三通道,生成一幅三通道图像;将三通道图像,输入到训练后的卷积神经网络中,输出恶意软件代码的分类标签。在有效保留恶意软件样本信息的基础上,提高分类检测的效率和准确性。
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公开(公告)号:CN117692176A
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202311570630.8
申请日:2023-11-22
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: H04L9/40 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种用于VXLAN的网络隐身实现方法及系统,包括:在应用建立通信隧道过程中,实时获取隧道数据;对获取的隧道数据域名进行分割,获得域名的词序列和字符序列;以所述词序列和字符序列作为应用内置的预先训练的隧道数据检测模型的输入,获得隧道数据的实时识别结果;基于隧道数据的检测结果,执行隧道建立动作的启停,实现应用在VXLAN下的网络隐身。
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公开(公告)号:CN117376004A
公开(公告)日:2024-01-09
申请号:CN202311524811.7
申请日:2023-11-15
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域,尤其涉及一种基于深度学习的API逻辑漏洞监测方法及系统。该方法包括,在攻击方面:获取API接口数据;基于API接口数据,采用API语义模型,得到API接口特征语义信息;基于API接口特征语义信息,采用逻辑漏洞模型,模拟用户发包探测,依据响应特征判断API接口是否存在逻辑漏洞;在防守方面:对对外服务系统的web请求会话参数进行特征提取,为每个系统建立会话行为基线模型;基于web请求会话参数的特征,采用会话行为基线模型,得到存在的攻击行为描述。
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公开(公告)号:CN116866084A
公开(公告)日:2023-10-10
申请号:CN202311098883.X
申请日:2023-08-30
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明提出了基于强化学习的入侵响应决策方法及系统,涉及电力控制技术领域,获取电力控制系统的网络配置及设备的资产信息和安全信息,构建攻击图和贝叶斯攻击图;入侵发生时,基于构建的攻击图,利用深度强化学习算法,从动态策略集中选择最优的防护策略进行动态响应;入侵发生后,基于构建的贝叶斯攻击图,利用Q‑Learning粒子群优化算法,从静态策略集中选择最优的防护策略进行静态响应;本发明在攻击发生时采用深度强化学习DDQN算法进行策略选择,解决了强化学习DQN算法的高估问题,提高了决策质量;在攻击发生后采用Q‑Learning优化粒子群算法的参数进行策略选择,避免了局部最优解。
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公开(公告)号:CN114661463A
公开(公告)日:2022-06-24
申请号:CN202210234741.0
申请日:2022-03-09
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了基于BP神经网络的系统资源预测方法及系统,方法包括提取电网数据库中表征系统资源利用信息的数据集合,所述数据集合中包括多个采集数据项,每个采集数据项包括采集时间和当前采集时间下的数据值;根据所述数据集合,基于时段特征、用户特征和功能特征形成BP神经网络模型的输入数;将所述输入数据输入训练好的BP神经网络模型中,得到当前输入数据下的系统资源使用量。本发明利用机器学习方法分析预测资源需求量,对提取到的数据集合进行合理选取,使得输入数据的简洁性和与预测数据的相关性得到提高,减少了预测模型的复杂度,同时合理地指导系统中资源的分配,最终达到降本增效的目的。
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