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公开(公告)号：CN119397249A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411614887.3
申请日：2024-11-13
Applicant: 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的自动化日志异常检测方法及系统。所述方法包括提取具有代表性的日志模板序列；对日志模板序列进行编码，生成表达日志模板的高维语义向量；构建CNN‑BiLSTM‑Attention模型，基于高维语义向量，输出每个数据点的预测值和实际值之间的差异；采用有监督学习方法，对所述模型进行训练和优化；通过训练好的模型对待测日志数据进行推理，如果预测值和实际值之间的差异超过设定的阈值，则触发告警。所述方法充分发挥了基于大语言模型的日志模板提取能力、Sentence‑BERT的语义提取能力和CNN‑BiLSTM‑Attention模型的日志序列特征捕获优势，显著提升了日志异常检测的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118761064A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410646294.9
申请日：2024-05-23
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
Inventor： 沈伍强 , 钱正浩 , 周纯 , 李如雄 , 崔磊 , 龙震岳 , 唐亮亮 , 骆书剑 , 梁哲恒 , 王业超 , 姚潮生 , 陈兆鹏 , 张金波 , 张小陆 , 沈桂泉 , 伍江瑶
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种能实现闭环管控软件供应链安全风险隐患的算法，所述能实现闭环管控软件供应链安全风险隐患的算法分为以下四个步骤：步骤一：软件树构建；步骤二：闭环管控；步骤三：打包；步骤四：内网运行限制算法，本发明一种能实现闭环管控软件供应链安全风险隐患的算法，算法综合考虑了软件树构建、闭环管控、打包和内网运行限制等多个方面，能够全面管理和保护软件供应链的安全性，算法采用自动化的方式进行软件树构建、安全风险分析和打包，减少了人工干预的需要，提高了效率和准确性，而且算法通过闭环管控和安全风险分析，能够及时发现并修复软件供应链中存在的安全隐患，提高了软件的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118536107A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410561807.6
申请日：2024-05-08
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
Abstract: 本发明公开了一种评估软件供应链安全动态优先级的算法，所述评估软件供应链安全动态优先级的算法包括以下步骤：S101：事件识别和收集；S102：事件分类和分析；S103：影响评估；S104：优先级确定；S105：用户输入整合；S106：动态更新；S107：反馈机制；S108：定期审查和改进，本发明一种评估软件供应链安全动态优先级的算法，算法考虑了多个因素，可以从多个角度评估软件供应链安全事件的优先级，算法可以根据具体情况和用户需求调整权重和影响因素，以适应不同的场景和要求，而且该算法整合了用户输入和反馈，让用户参与到优先级确定过程中，提高了算法的适应性和用户满意度。
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公开(公告)号：CN118528938A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410443400.3
申请日：2024-04-12
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Inventor： 沈伍强 , 戴涛 , 梁志宏 , 钱正浩 , 李如雄 , 杨祎巍 , 崔磊 , 许爱东 , 王业超 , 杜金燃 , 梁哲恒 , 蒙家晓 , 陈兆鹏 , 张小陆 , 姚潮生 , 张金波
IPC: B60R11/04
Abstract: 本发明提供了一种基于大数据的数据安全管理装置，包括装置主体、安装座及夹固组件；安装座设置在装置主体上，安装座上设置有用于与摄像部件可拆离地连接的卡固组件；夹固组件设置在装置主体上并与安装座相对设置，夹固组件包括沿装置主体的延伸方向相对可运动地设置的第一夹固架和第二夹固架，第一夹固架上设置有第一夹固部件，第二夹固架上设置有第二夹固部件，第一夹固部件和第二夹固部件分别沿第一预设方向和第二预设方向可运动地设置以分别运动至与车辆内部的支撑部件抵接的位置，以使夹固组件夹持在支撑部件上；其中，第一预设方向和第二预设方向对称设置，进而解决现有技术中难以稳定地将摄像头固定在车内主驾或副驾的位置，且不便于对其进行拆离的问题。
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公开(公告)号：CN118484837A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410610668.1
申请日：2024-05-16
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
Inventor： 沈伍强 , 王业超 , 崔磊 , 钱正浩 , 周纯 , 沈桂泉 , 李如雄 , 龙震岳 , 唐亮亮 , 骆书剑 , 梁哲恒 , 陈兆鹏 , 张小陆 , 姚潮生 , 伍江瑶 , 张金波
Abstract: 本发明公开了一种仿真数据安全的算法，所述仿真数据安全的算法的具体步骤如下：S101：数据挂载阶段；S102：自动校验阶段；S103：业务运行检查；S104：数据正确性验证；S105：系统恢复能力验证；S106：异常处理和报告生成，本发明一种仿真数据安全的算法，本发明可能采用了更加先进的安全措施和技术，以弥补现有技术中存在的安全漏洞和隐私问题，从而提供更高水平的数据保护和隐私保密性，可能采用了更加可靠的数据校验和完整性保护机制，以减少数据错乱的风险，并确保数据在传输、存储和处理过程中的完整性得到保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118316674A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410409859.1
申请日：2024-04-07
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
Inventor： 沈伍强 , 王业超 , 崔磊 , 钱正浩 , 周纯 , 李如雄 , 龙震岳 , 唐亮亮 , 骆书剑 , 梁哲恒 , 沈桂泉 , 张小陆 , 姚潮生 , 张金波 , 伍江瑶 , 陈兆鹏
IPC: H04L9/40 , G06F18/2433
Abstract: 本发明公开了一种基于流量分析的资产监测和风险识别网络安全监测系统，包括流量采集模块、大规模数据应用行为挖掘引擎、资产识别模块、风险识别模块、可视化和报告模块、管理员界面、自动化响应模块和安全策略管理模块，所述流量采集模块与资产识别模块和风险识别模块连接，本发明一种基于流量分析的资产监测和风险识别网络安全监测系统，该系统通过流量采集模块捕获网络流量数据，并利用大规模数据行为挖掘分析引擎对流量数据进行深入分析，从而实现对网络资产和安全风险的监测。虽然系统依赖网络流量数据，但通过使用大规模数据行为挖掘分析引擎，可以应对大量流量数据的处理需求，提高系统的灵敏度和准确性。
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公开(公告)号：CN118117751A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410271076.1
申请日：2024-03-11
Applicant: 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: H02J13/00
Abstract: 本申请提供了一种智能电网信息系统实时性能监测和分析方法，涉及电力系统技术领域，本发明方法通过对电网信息系统进行实时监控、自动化测试、智能故障诊断和优化建议的整合，有效提升电网信息系统的性能、稳定性和安全性；它能够帮助运维团队及时发现和解决潜在问题，预防电网信息系统故障，同时优化资源分配，确保电网信息系统在面对不同负载和潜在威胁时的运行稳定性，此外，该专利还有助于减少维护成本和提高运营效率，因为它能够自动化许多监控和维护任务，并为决策者提供数据支持的优化建议，从而减少人为错误和提升电网信息系统管理的智能化水平。
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公开(公告)号：CN118101245A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410091818.2
申请日：2024-01-23
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
Inventor： 沈伍强 , 崔磊 , 钱正浩 , 周纯 , 龙震岳 , 李如雄 , 裴求根 , 唐亮亮 , 梁哲恒 , 王业超 , 沈桂泉 , 姚潮生 , 张金波 , 张小陆 , 伍江瑶 , 许明杰 , 金戈
Abstract: 本发明公开了一种基于元启发式算法的重点威胁信息推断方法及装置。方法包括：收集网络日志中的威胁信息，预处理后生成训练集和测试集；构建信息守恒的可解释LSTM网络模型ICE‑LSTM，利用改进的COA算法优化超参数，用训练集训练优化后的模型，用测试集进行测试，得到最优的预测模型；将收集的信息输入预测模型，对其进行评估，根据威胁性对信息进行排序，生成初步的预警信息；分析预警信息，确定攻击者采用的技术、识别可能的攻击路径、建立攻击场景，进而采取相应的防护决策；以及从预警信息中提取域名，对域名进行声誉评估和黑白名单对比，以及检查其与已知恶意活动的相关性，根据分析结果进行风险评估，进而采取相应的防范措施。
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公开(公告)号：CN117994681A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410077407.8
申请日：2024-01-18
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: G06V20/17 , G06V20/52 , G06V10/766 , G06Q10/0635 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的数据安全风险预警系统，具体涉及安全风险技术领域，包括数据采集模块、数据处理模块、移动端控制中心、调节模块，模块间存在连接关系；本发明通过对无人机监控设备的状态评估得到能够满足监控效果的临界阈值，并根据Logistic回归分析方法以及预设的无人机监控设备的成像阈值，对无人机监控设备的成像阈值进行修正调节，以达到对病虫更精准的监测识别，避免除虫药物的过度使用和资源浪费，从而节省成本，同时使得无人机监控设备状态的评判更加合理，减少误报率。
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公开(公告)号：CN117573460A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311077215.9
申请日：2023-08-24
Applicant: 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: G06F11/30
Abstract: 本发明公开了一种基于行为特征网的流程模型分解挖掘方法，属于业务流程模型挖掘技术领域，该方法包括：S1:基于事件日志确定各活动间的行为足迹关系BF，推得相应的行为矩阵M；S2:基于所述行为矩阵M结合零值转换规则R计算行为关系图；S3:划分所述行为关系图中的等价弧产生活动聚类；S4:基于所述活动聚类过滤出子日志，将所述子日志使用混合ILP挖掘算法挖掘子网；S5：运用归纳挖掘算法对所述子网添加接口库所形成子网行为特征网，运用开放Petri网将所有子网行为特征网合成整网，输出完整的流程模型。本发明中将现有的挖掘算法运用于子日志集，而不是整个系统的完整日志，使得现存的挖掘算法可以更高效地用于流程模型挖掘，降低了挖掘过程中的计算复杂度。
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