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公开(公告)号：CN119647875A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411761506.4
申请日：2024-12-03
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 北京安胜华信科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力安全监控技术领域，具体公开了一种基于云平台的电力安全监控系统及方法，包括构建云平台模块、自适应数据采集模块、电力均衡分析判断模块、电网异常分析判断模块、电力数据误差调整模块、电力安全分析模块、电力安全评估模块以及人机交互模块；本发明通过构建云平台进行自适应数据采集分析得到电力均衡评估系数和电网异常评估系数，进而分析得到电力安全评估指数，通过将电力安全评估指数与预设的安全阈值对比，判断电力系统电力是否出现安全异常，引入云上云下自适应联合防护技术，并通过集成云计算、大数据分析和人工智能先进技术，克服了传统系统的诸多缺陷，显著提高了电力系统的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN119402281A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411635465.4
申请日：2024-11-15
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 北京安胜华信科技有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种电网云平台安全和效能兼容的流量牵引模型及其应用，在电网云平台建设中多方云并存组合运行的复杂环境下结合安全性和平台效率进行算力流的牵引模型构建，结合多条流量牵引路径将流量牵引至传统虚拟安全资源、华为云虚拟安全资源、阿里云虚拟安全资源或其他云端虚拟安全资源上，实现对各项云端虚拟安全资源的有效利用和安全防护。本发明不仅构建了基础的引流模型，尤其还进一步面向实际应用构建了层次化的引流矩阵优化算法，能够面向不同目标的进行多重优化。
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公开(公告)号：CN119276598A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411539947.X
申请日：2024-10-31
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 北京安胜华信科技有限公司
Abstract: 本发明属于网络通信安全技术领域，本发明公开了一种电力云数据安全访问方法及系统，包括：客户端构建并发送包含协议版本号、校验和、基本信息及数字证书的访问请求包；服务器接收请求包后，进行校验和验证和协议验证；通过提取请求包主体生成安全访问链，并进行时间窗口验证、数据访问权限验证和访问频率验证；验证通过后，进行数字证书认证，必要时进行补充认证；认证成功后，服务器生成动态加密密钥对数据加密并发送至客户端，客户端生成对应的解密密钥进行解密。本发明通过标准化请求格式、动态密钥生成及多重验证机制，确保数据访问的安全性和可靠性，有效防止未授权访问与越权操作，为电力云数据的安全访问提供了可靠保障。
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公开(公告)号：CN119420752A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411539945.0
申请日：2024-10-31
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 北京安胜华信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于云计算的电网融合应用终端接入装置及实现方法，具体涉及电网融合通信技术领域，包括电网终端数据通信交互模块、电网终端通信监测模块、电网终端数据接入效率监控模块、电网终端数据接入风险分析模块、电网终端数据融合风险评估模块、电网终端接入通信性能优化模块，本发明通过绑定的API网关插件设定的数据采集周期采集电网融合应用终端的通信监测数据，计算电网终端数据接入处理效率指数，分析电网融合应用终端接入安全风险系数，通过计算电网终端数据通信性能指数，将异常的电网融合应用终端的通信切换至此，实现了电网融合应用终端的数据通信任务调度策略，提高了电网融合应用终端的运行效率和资源利用率。
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公开(公告)号：CN119293694A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411635459.9
申请日：2024-11-15
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 北京安胜华信科技有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06Q50/06 , G06F18/23 , G06Q30/018
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，本发明公开了基于社群分析的电力网络安全异常行为预警方法和系统，包括：获取电力用户历史行为数据，建立个人行为模型；对所有电力用户的个人行为模型进行聚类分析，划分社群并确定集体模型；采集电力用户实时行为数据，建立当前行为模型；根据当前模型和集体模型判断电力用户是否存在行为异常；若存在异常，则获取个人行为模型，分析异常等级并发出提醒。本方法通过建立个人行为模型和集体行为模型，结合实时行为分析，能够快速、准确地识别潜在的异常行为。避免了单一电力用户行为分析的局限性，提高了对内部账号攻击的检测能力，并能准确评估异常行为的严重程度，确保了系统的安全性和防护的及时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119743500A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411761508.3
申请日：2024-12-03
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 北京安胜华信科技有限公司
IPC: H04L67/12 , H04L67/131 , H04L67/61 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于云安全技术的电力数据引流模型，该模型结合多种流量牵引方案，将流量引至不同云端虚拟安全资源，实现资源高效利用与安全防护；以传统虚拟安全资源、华为云和阿里云为三重坐标原点构建引流模型，依据流量参数确定位置且有动态更新机制；内部构建可自适应调整的位置表征子数据模型，适应不同流量特性与网络环境变化；基于三重坐标系确定引流方向并根据虚拟资源负载均衡和安全策略优化调整；提出基于图神经网络的安全服务功能链构建算法以适应不同规模云环境；通过统一管控安全技防措施，提升自适应安全防护能力和云安全运营业务支撑能力；该模型使资源分配灵活，确保引流准确，保障安全稳定，为电力网云平台安全运营提供保障。
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公开(公告)号：CN118644250B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202410848602.6
申请日：2024-06-27
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司
IPC: G06Q30/01 , G06Q30/0201
Abstract: 本发明提供一种基于需求分析的信息客服受理渠道管理方法与系统，属于数据管理技术领域，具体包括：根据用户的信息系统的问题描述数据的解析结果进行用户的问题的描述清晰度，基于用户的问题描述数据进行用户的相似历史问题以及与不同的相似历史问题的问题相似度的确定，并结合不同的相似历史问题的处理反馈数据进行用户的问题解决复杂度的确定，当用户的问题解决复杂度满足要求时，通过不同的筛选受理渠道的拥堵评估量以及客服与用户的相似历史问题的关联情况确定用户的匹配受理通道，从而进一步保证了用户的问题的解决效率。
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公开(公告)号：CN119397548A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411483758.5
申请日：2024-10-23
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司
Abstract: 本申请公开了一种应用逻辑漏洞检测方法，其通过对应用程序的源代码进行静态分析，基于应用程序的各个业务模块及其相互间的调用关系，构造出应用程序的业务流程图，并采用基于深度学习的人工智能技术对应用程序的业务流程图进行流程结构特征提取，捕捉到业务流程图中节点和边之间的深层次语义关联，挖掘出业务流程图的全局上下文关联信息，以此来智能识别应用程序是否存在安全漏洞。通过这种方式，可以有效提高应用逻辑漏洞检测的准确性和效率，降低误报和漏报的概率。
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公开(公告)号：CN118761418A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410709204.6
申请日：2024-06-03
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 北京邮电大学
IPC: G06F40/30 , G06F18/24 , G06F18/27 , G06N3/0464
Abstract: 本公开涉及一种多源威胁情报聚合分析方法及其系统。该方法包括：对获取的多个设备采集的威胁情报数据进行数据标准化并进行语义编码以得到多个威胁情报语义编码特征向量；然后，通过基于深度神经网络模型的威胁情报间语义关联编码器进行语义关联特征提取以得到威胁情报语义关联表示矩阵；将所述威胁情报语义关联表示矩阵通过基于类前景注意力机制的重要内容凸显模块以得到显著化威胁情报语义关联表示矩阵，进而确定情报信心等级标签。这样，能够基于多源威胁情报数据的分析来进行潜在攻击的预测，以便加强安全防御和快速响应安全事件。
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公开(公告)号：CN118740513A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411065774.2
申请日：2024-08-05
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请公开了一种基于行为建模的网络攻击识别方法，其通过基于网络流量数据，结合系统安全日志和威胁情报进行数据融合分析，利用深度学习技术进行攻击行为特征模式挖掘，构建网络攻击行为模型，进而基于待检测网络行为数据与网络攻击行为模型的查询匹配，实现对网络攻击行为的快速检测与识别。这样，可以有效提高网络攻击识别的准确性，降低误报率和漏报率，为网络安全防护提供更加可靠的技术支持。
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