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电力移动应用中的信息安全防护研究被引量：1: 2015年; 随着移动互联技术的快速发展及智能手机的广泛应用,越来越多的传统服务模式及手段将发生较大的转变。在智能电网建设发展的背景之下,利用移动互联信息技术,通过技术变革推进服务变革,已开始逐步应用到电力系统中。随着电力业务在移动终端中的应用推广,针对移动终端应用与电网内部系统交互等方面的信息安全防护也成为重要的研究方向。本文针对电力移动应用的特点进行了安全防护概念的研究与体系的设计,并进行了总结阐述。通过信息安全防护体系的构建实现对电力业务移动应用的可靠保障,促进新的信息技术在电网系统中的应用。; 杨懿李静杨洁潘可佳; 关键词：信息安全防护电力应用

基于数据挖掘的电网数据智能分析的研究被引量：5: 2014年; 数据挖掘是对数据进行分析理解,揭示数据内部关联规则的一门技术,是数据分析的主要手段之一。它能够从大量有噪音的数据中,挖掘出其蕴藏的知识信息。其挖掘模式主要包括聚类模式、序列模式、关联模式、分类模式等。电网数据智能分析系统运用数据挖掘算法,对电网的设备信息、运行数据、日报数据进行分析,清理大量初始数据,按照电网运行的特点,分析和因素有关的数据,将其记录到数据库,通过相应的挖掘算法,获得所需的数据,从而为电网的安全运行提供理论基础和支持。本文主要论述了数据挖掘的概念、模型,电网数据智能分析系统的设计模式、体系等,对有关技术进行简单的分析。; 杨懿杨洁聂恬; 关键词：数据挖掘

基于身份的密码系统及其实现被引量：5: 2010年; 基于身份的认证体制是一种以用户的身份信息作为公钥的认证体制,首先介绍了IBE技术的基础知识,并就IBE中所存在的公开问题作了较详细的分析,提出了一种基于中间公钥、门限和密钥隔离的IBE认证体制方案,解决了PKG密钥安全、私钥的安全传输、密钥托管、公钥撤销等问题,提高了IBE认证体制的安全性和实用性,还给出了系统的具体实现,并就其安全性作了具体分析。; 周楝淞杨洁谭平嶂杨宇; 关键词：交易安全门限密钥托管密钥隔离

云资源管理系统在电力企业中的应用研究: 2014年; 随着信息化基础设施、设备的不断增加,信息系统的复杂性也会进一步增加,从而带来硬件资源利用率低、硬件资源建设模式粗放、无法实现资源共享等一系列问题,因此建设云资源管理系统迫在眉睫。本文对电力企业云资源管理系统的设计与实现进行说明,对系统的框架、关键技术进行了较全面的分析和论述。; 聂恬杨懿杨洁; 关键词：资源整合

基于云计算的智能电网信息平台的应用效果被引量：5: 2014年; 近年来随着智能电网的快速建设与发展,电网信息化建设也迈开了发展的大步伐。云计算作为当今IT产业发展的一大趋势,越来越多的应用在电网信息管理、运维和信息系统应用中,这些技术不仅给电力企业带来效益的提高和工作开展的便利,也为构建安全、稳定、可靠的电力生产环境提供了坚实基础。本文介绍了云计算基本概念及核心技术,并结合智能化电网信息平台现状,探讨了基于云计算的智能电网信息平台的信息存储、业务功能服务以及安全运行方面的解决思路。; 杨洁聂恬杨懿; 关键词：云计算智能化信息存储

标识认证技术在电能量采集系统中的应用被引量：1: 2014年; 基于身份的认证技术是一种以用户的身份信息作为公钥的标识认证体制,首先介绍了标识认证技术的基本原理,就电能量采集系统中所存在的安全问题作了较详细的分析,提出了一种基于标识认证技术的电能量采集系统安全方案,解决了该系统完整性、保密性、抗否认性、抗伪造性等安全问题,提高了该系统的实用性。; 杨洁王电钢杨懿赵以兵; 关键词：电能量采集系统身份信息签名者认证服务器私钥

浅析通信计算机信息安全存在的问题及解决方式被引量：3: 2014年; 要做好通信计算机的安全工作,就要从计算机系统、环境、授权三个方面着手,建立一个完整的通信计算机安全系统。以此方式才能解决目前通信计算机使用时带来的信息安全问题。; 杨洁张程董会

优化电力通讯网络的若干思考——以A电力公司为例: 2014年; 在我国电力事业的快速发展的大背景之下,强调电力通讯网络优化的重要性与紧迫性。本文以A电力公司为例,阐述了其通讯网络中存在的问题,并基于此,阐述了A电力公司优化电力通讯网络的若干策略。本文旨在强化对电力通讯网络的认识,并为今后相关领域的研究提供一定的参考资料。; 杨洁杨懿王电钢赵以兵; 关键词：电力通讯电力事业网络宽带通讯网络光缆线路网络拓扑图

基于LSTM的多维度进程异常行为检测: 2024年; 恶意进程是威胁系统安全的一个重要因素,通过检测系统调用序列能有效发现恶意进程。不同的进程类型产生的调用序列会出现长度等方面的差异,因此单一化的检测方法无法在多种进程类型的检测上保持较高的准确率。针对这个问题,提出了基于长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络的多维度进程异常行为检测方法,在时间维度的基础上通过N-gram算法增加数据的信息维度,在多维数据形式中选取特征表现更好的维度进行异常判决。在UNM和ADFA-LD数据集上的实验结果表明,多维度的方法可以丰富调用序列的特征表现,以此减小不同进程类型的特征差异,且在多种进程类型下均有较好检测效果,使检测泛化能力得到提升。该方法在ADFA-LD数据集上与常用机器学习模型相比,准确率比支持向量机(Support Vector Machine,SVM)高11个百分点且误报率降低了70%,且相对于其他模型,检测效果均有所提升。; 周楝淞唐彰国王远强郭钢咸凛杨洁; 关键词：多维度信息增益异常检测

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杨洁