新能源场站网络安全评估方法及系统

    公开(公告)号:CN118842625A

    公开(公告)日:2024-10-25

    申请号:CN202410869490.2

    申请日:2024-07-01

    Abstract: 本发明公开了新能源场站网络安全评估方法及系统,方法包括:根据新能源场站网络系统架构,分析新能源场站网络安全发生原因,提取出新能源场站网络流量数据,构成训练集和测试集;求解新能源场站网络流量的基尼系数,获取网络流量所有特征的重要程度,选出重要特征;基于长短期记忆网络构建新能源场站网络安全评估模型,包括利用注意力机制自适应分配重要特征的时间和特征;根据实际的新能源场站网络安全状态验证新能源场站网络安全评估模型的有效性。本发明通过加强对新能源场站网络流量中重要时间和特征的重视,进而提高模型对网络安全评估的准确性。

    基于三维张量切片与图卷积网络的异常定位方法及装置

    公开(公告)号:CN119863633A

    公开(公告)日:2025-04-22

    申请号:CN202311541965.7

    申请日:2023-11-17

    Abstract: 本发明涉及一种基于三维张量切片与图卷积网络的异常定位方法,包括:获取多变量时间序列数据生成三维张量数据;分别进行水平、侧向与前向的切片,生成原始水平、原始侧向与原始前向切片数据,构成周期时间间隔数据集、单变量数据集与邻近时间间隔数据集;在每个数据集内,将数据抽象为图节点,计算图节点之间的相似度,获取水平切片、侧向切片与前向切片图结构关系图后,分别输入预设图卷积神经网络中,获取重构水平切片数据,重构侧向切片数据与重构前向切片数据;分别与原始水平、原始侧向、原始前向切片数据,计算水平、侧向与前向重构误差,获取水平异常切片数据、侧向异常切片数据与前向异常切片数据,进行坐标整合,获取异常数据三维坐标。

    基于零信任ABAC模型的终端访问权限分析方法及系统

    公开(公告)号:CN119728168A

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202411727800.3

    申请日:2024-11-28

    Abstract: 本发明公开一种基于零信任ABAC模型的终端访问权限分析方法及系统,该方法包括:用户终端发送资源访问请求;策略执行点PEP接收用户终端发送的资源访问请求;基于用户请求按照预设采集要求,从用户请求中提取多维度属性,将所述用户请求转换为属性请求发送到策略决策点PDP;所述属性包括用户属性、环境属性、操作属性、对象属性;PDP基于属性请求利用策略管理点PAP进行访问权限分析,获取访问权限分析结果,并将访问权限分析结果向PEP反馈,PDP向PEP反馈的信息包括允许、拒绝、不适用、未知;PEP根据从PDP接收的反馈信息执行允许或禁止所述资源访问请求。本发明以零信任的技术框架为基础,通过ABAC实现对权限的精细管理,有效应对不断变化的业务需求和安全挑战。

    电力试验检测仪器仪表的数据采集方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN118764742A

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202411127386.2

    申请日:2024-08-16

    Abstract: 本发明涉及电力设备监测技术领域,公开了一种电力试验检测仪器仪表的数据采集方法、系统及计算机可读存储介质,包括:获取类型为通讯型设备的电力试验检测仪器仪表与对应的待采集数据包;解析电力试验检测仪器仪表的通信协议,若成功解析并获取设备标识符,则判断电力试验检测仪器仪表是否已注册:若未注册,则丢弃待采集数据包;若注册,则检测虚拟实体池中是否存在对应的虚拟实体模型:若存在,则利用该虚拟实体模型解析待采集数据包,获取实体数据;若不存在,则在虚拟实体池中构建对应的虚拟实体模型来解析待采集数据包,获取实体数据;对实体数据进行预处理,获取目标数据;将目标数据转换成统一结构,完成对待采集数据包的数据采集。

    一种基于TCP重传报文的电力物联网设备识别方法

    公开(公告)号:CN114205332A

    公开(公告)日:2022-03-18

    申请号:CN202111341231.5

    申请日:2021-11-12

    Abstract: 本发明属于物联网技术领域,涉及一种基于TCP重传报文的电力物联网设备识别方法;具体通过以下步骤实现:S1:设置电力物联网设备探侧节点,向终端设备收发网络报文;S2:探侧节点使用广播方式探测某一网段电力网络中的终端设备是否为存活设备,并对存活设备发送TCP重传请求报文;S3:获取收集重传响应报文,对重传响应报文进行筛选,保存响应完整的报文信息,形成响应报文数据集;S4:响应报文数据集进行预处理,提取特征字段;S5:根据一致性和差异性的量化标准,对各字段进行评价,选定特征集;S6:根据设备指纹,对未知设备进行步骤S1‑S2操作,并采集对应报头字段;S7:采用投票机制判断未知设备指纹与预存指纹的相似程度,实现设备信息识别。

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