基于威胁情报的自动生成入侵检测规则方法

针对传统的IDS规则更新方法基本只能提取已知攻击行为的特征,或者在原有特征的基础上寻找最佳的一般表达式,无法针对当前发生的热点网络安全事件做出及时更新,提出基于威胁情报的自动生成入侵检测规则方法.文章分类模块使用Word2Vec进行特征提取,利用AdaBoost算法训练文章分类模型获取威胁情报文本;定位IoC所在的段落...     

一起油流继电器重瓦斯误动事故分析

文中结合一起有载分接开关油流继电器重瓦斯保护误动导致220 kV变压器跳闸事故展开分析。通过对油流继电器干簧管的绝缘电阻测试、试验,结合现场检查、试验情况和故障录波对事故动作逻辑进行反复推演分析,找到了油流继电器干簧管的设计缺陷及事故诱因,并提出合理的整改建议。     

“双碳”目标下皮革边角料的二次设计与应用研究

近年来,随着“双碳”战略的深入推进,传统制造行业需要不断推动整体的全绿转型,不断提升专业能力,在绿色发展的框架下,在低碳转型的途径上迈出新的步伐。本文对“双碳”目标下皮革边角料的二次设计与应用方面进行了探讨,助力皮革行业实现节能减排、清洁化生产和实现碳达峰、碳中和。     

基于混合神经网络的恶意TLS流量识别研究

针对使用传统机器学习方法来识别恶意TLS流量受到专家经验的影响较大、识别与分类效果不理想的问题,提出了HNNIM（Hybrid Neural Network Identification Model）模型来进行识别与分类。模型由两层组成：第一层用于提取特征,第二层用于识别与分类。第一层中,提取的特征分为两部分,一部分特征由深度神经网络自动挖掘,另一部分特征根据专家经验选取,并由深度神经网络进一步筛选;第二层将第一层筛选出的特征进行聚合,采用全连接的深度神经网络进一步学习和拟合。通过分析大量TLS流量样本,最终选用TLS流量中的ClientHello与ServerHello消息报文与TCP协议交互信息这两部分来作为特征空间。实验的结果表明,HNNIM模型在恶意TLS流量的识别任务上关于恶意样本的F1值为0.989,较随机森林、SVM、XGBoost、卷积神经网络模型,在F1值上分别提升了0.016、0.016、0.019、0.043;在多分类任务上的平均准确率为89.28%,较随机森林、SVM、XGBoost、卷积神经网络模型分别提升了9.92%、9.09%、11.31%、7.03%。     

110kV GIS隔离开关缺相故障分析

文中针对一起110 kV GIS设备隔离开关缺相故障导致主变压器跳闸的事故展开讨论,通过对故障录波进行分析,结合故障定位以及GIS设备开罐解体检修,最终找到了设备工艺缺陷及事故诱因,并提出合理的整改建议.     

基于大小突发块划分的微信支付行为识别模型

针对微信红包与转账功能被用于红包赌博、非法交易等违法活动,且现有的研究工作难以识别微信中收发红包与转账行为的具体次数,以及存在低识别率和高资源消耗的问题,提出了一种划分大、小流量突发块的方法来提取流量特征,从而对收发红包与转账行为进行有效识别。首先,利用收发红包与转账行为流量的突发性,设定大突发时间阈值将这类行为的流量突发块分隔开;然后,针对收发红包与转账行为由多次连续的用户操作组成的特性,设定小突发阈值将流量块进一步细化为小突发块;最后,综合大突发块中各个小突发块的特征,得到最终的特征。实验结果显示,该方法在时间效率、空间占用率、识别准确率、算法普适性等方面普遍优于微信支付行为识别方面的现有研究,平均准确率最高可达97.58%。真实场景的测试结果表明,所提出的方法基本能准确识别出一段时间内用户收发红包与转账行为的次数。     

一起110 kV电流互感器跳闸事故原因分析

文中结合一起110 kV电流互感器一次放电导致变压器及母线跳闸事故展开分析,通过对事故互感器的检查、试验,结合现场检查情况和故障录波对事故动作逻辑进行反复推演分析,判断出事故原因,还原事故经过,并提出合理的整改建议。