CN111949982B - 一种基于电力协议的控制阻断隔离系统 - Google Patents

一种基于电力协议的控制阻断隔离系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于电力协议的控制阻断隔离系统，属于入侵阻断技术领域，包括电力阻断系统，所述电力阻断系统包括收集模块、算法模块、优先模块、转换模块、进化模块和培养模块，本发明科学合理，使用安全方便，本发明根据病毒状态，进而求出变异频率和危险概率的值，再确定控制阻断隔离系统的模式为正常阻断病毒模式还是进行免疫查杀病毒模式，若进行免疫查杀病毒模式，则通过筛选输出危险性高的目标病毒，并将危险性高的目标病毒的组成序列进行随机排列，将进行随机排列的目标病毒纳入网络安全入侵检测系统的查杀范围内，可以使网络安全入侵检测系统更有效的查杀病毒。

Description

一种基于电力协议的控制阻断隔离系统
技术领域
本发明涉及阻断隔离技术领域，具体是一种基于电力协议的控制阻断隔离系统。
背景技术
如今,随着5G技术的快速发展,以及电力技术的广泛使用,大量的物理设备接入网络,使得整个电力网络容易受到各种各样的安全威胁。现有大多数电力系统都使用防火墙进行预防，而将阻断隔离系统作为第二道防线。但是，由于入侵病毒的多样性，阻断隔离系统也无法完全担当起系统安全维护的责任，入侵的病毒只需调换序列，即可作为一个新型病毒再次入侵，而入侵检测系统往往并不能及时发现，因此,现在急需一种基于电力协议的控制阻断隔离系统来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于电力协议的控制阻断隔离系统，以解决现有技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于电力协议的控制阻断隔离系统，其特征在于：包括电力阻断系统，所述电力阻断系统包括收集模块、算法模块、优先模块、转换模块、进化模块和培养模块，所述收集模块包括采集单元和处理单元；
所述收集模块收集已知病毒，并将收集到的病毒序列进行分析，保存收集到的病毒序列；
所述算法模块根据收集模块收集到的病毒序列计算出危险概率和变异概率，以此推出病毒的危险性；
所述优先模块选取危险性高的病毒：将原始病毒的危险性进行比较，将危险性高的病毒选取出来；
所述转换模块将危险性高的病毒选取出来，对其中的序列进行随机排列，从而产生新的病毒；
所述进化模块将转换模块产生的新病毒重新排列组合，得到目标病毒；
所述培养模块将危险性最高的目标病毒对控制阻断隔离系统进行培养，使控制阻断隔离系统可以查杀目标病毒；
收集模块收集已知病毒，并将收集到的病毒序列进行分析，保存收集到的病毒序列，算法模块根据收集模块收集到的病毒序列计算出危险概率和变异概率，以此推出病毒的危险性，优先模块选取危险性高的病毒，将原始病毒的危险性进行比较，将危险性高的病毒选取出来；转换模块将危险性高的病毒选取出来，对其中的序列进行随机排列，从而产生新的病毒；进化模块将转换模块产生的新病毒重新排列组合，得到目标病毒；培养模块将危险性最高的目标病毒对控制阻断隔离系统进行培养，使控制阻断隔离系统可以查杀目标病毒。
优选的，所述收集模块包括采集单元和处理单元，所述采集单元收集已知病毒，所述处理单元将收集到的病毒序列进行分析，保存收集到的病毒序列；
所述采集单元收集已知病毒，保存病毒序列，为之后病毒阻断隔离作准备。
所述算法模块包括算法加密单元、结合单元和算法创建单元，所述算法加密单元将收集模块收集到的病毒序列进行加密，所述结合单元将加密后的病毒序列结合，所述算法创建单元计算出危险概率和变异概率，以此推出病毒的危险性。
所述基于电力阻断协议的控制阻断隔离系统包括基于电力阻断协议的控制阻断隔离方法，所述基于电力阻断协议的控制阻断隔离方法包括以下步骤：
S100、收集已知病毒，并将收集到的病毒序列进行分析，保存收集到的病毒序列；
收集已知病毒，并将收集到的病毒序列进行分析，将已知的病毒序列划分为n个区域，并保存；将病毒序列长度设定为Length，以所述病毒序列的任意位置作为起始点，病毒序列长度Length的计算方法为：
其中，q为病毒序列的长度理论最大值，e为病毒序列的长度实际最大值，cwr是第w个病毒序列和第r个病毒序列之间的序列长度；
根据病毒病毒序列的长度理论最大值及病毒序列的长度实际最大值，再结合第w个病毒序列和第r个病毒序列之间的序列长度，求得病毒序列长度Length；
S200、根据收集到的病毒序列计算出危险概率和变异概率，以此推出病毒的危险性；
根据收集到的病毒序列计算出危险概率Pdanger和变异概率Pchange，以此推出病毒的危险性Danger；
将病毒组成一个集合L：
L＝{L1、L2、L3…Lz}
其中，L1、L2、L3…Lz为病毒所分成的病毒序列，z为病毒分成的病毒序列个数；
将病毒分解成固定长度的病毒序列，以便根据病毒序列的危险系数求出病毒的危险系数，更为精准直观；
所述集合元素L1、L2、L3…Lz的危险系数为：
……
其中，为集合元素L1的危险系数，/>为集合元素L2的危险系数，/>为集合元素Lz的危险系数,/>为预设系数；
病毒危险系数N为：
其中，n为介于1-z之间的常数；
对集合L中的病毒序列进行因素判断，所述因素判断包括危险概率Pdanger的判断，变异概率Pchange的判断和病毒的危险性Danger的判断；
所述危险概率Pdanger:
其中，b1、b2、b3均为预设比例固定值；
所述变异概率Pchange:
所述危险概率Pdanger和变异概率Pchange根据病毒危险系数N和病毒序列长度Length求出，且结合预设比例固定值，更为精准；且所述Pdanger与所述Pchange成正比关系；
所述病毒危险性Danger:
Danger＝(Pdanger+Pchange)*Length
所述病毒危险性Danger结合了危险概率Pdanger和变异概率Pchange，并和病毒序列长度Length呈正相关，病毒序列越长，病毒的危险性就越大，病毒序列越短，相对来说，病毒的危险性就越小。
S300、选取危险性高的病毒：将原始病毒的危险性进行比较，将危险性高的病毒选取出来；
所述步骤S300中选取危险性高的病毒方法为：
当Danger≤F时，则判定危险性低，确定控制阻断隔离系统的模式为正常阻断病毒模式；
当Danger＞F时，则判定危险性低，确定控制阻断隔离系统的模式为免疫查杀病毒模式；
其中，F为参考值；
S400、将危险性高的病毒选取出来，对其中的序列进行随机排列，从而产生新的病毒；
S500、将转换模块产生的新病毒重新排列组合，得到目标病毒；
S600、将危险性最高的目标病毒对控制阻断隔离系统进行培养，使控制阻断隔离系统可以查杀目标病毒。
优选的，所述收集模块输出端连接算法模块的输入端，所述算法模块的输出端连接优先模块的输入端，所述优先模块的输出端连接转换模块的输入端，所述转换模块的输出端连接进化模块的输入端，所述进化模块的输出端连接培养模块的输出端。
所述收集模块输出端连接算法模块的输入端，所述算法模块的输出端连接优先模块的输入端，所述优先模块的输出端连接转换模块的输入端，所述转换模块的输出端连接进化模块的输入端，所述进化模块的输出端连接培养模块的输出端。
优选的，所述收集模块、算法模块、优先模块、转换模块、进化模块和培养模块之间通过过局域网连接；
所述收集模块、算法模块、优先模块、转换模块、进化模块和培养模块之间通过过局域网连接，更为稳定。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明可以收集已知病毒，并将收集到的病毒序列进行分析，保存收集到的病毒序列，根据收集到的病毒序列计算出危险概率和变异概率，以此推出病毒的危险性，将危险性高的病毒选取出来；将危险性高的病毒选取出来，对其中的序列进行随机排列，从而产生新的病毒，将转换模块产生的新病毒重新排列组合，得到目标病毒，将危险性最高的目标病毒对控制阻断隔离系统进行培养，使控制阻断隔离系统可以查杀目标病毒；本发明可以根据病毒序列计算出病毒的危险性，从而根据病毒危险性决定病毒再确定控制阻断隔离系统的模式为正常阻断病毒模式还是进行免疫查杀病毒模式，可以有效查杀病毒。
附图说明
图1为本发明一种基于电力协议的控制阻断隔离系统的模块分布结构示意图；
图2为本发明一种基于电力阻断协议的控制阻断隔离方法的方法步骤结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例：如图1-2所示，一种基于电力协议的控制阻断隔离系统，其特征在于：包括电力阻断系统，电力阻断系统包括收集模块、算法模块、优先模块、转换模块、进化模块和培养模块，收集模块包括采集单元和处理单元；
收集模块收集已知病毒，并将收集到的病毒序列进行分析，保存收集到的病毒序列；
算法模块根据收集模块收集到的病毒序列计算出危险概率和变异概率，以此推出病毒的危险性；
优先模块选取危险性高的病毒：将原始病毒的危险性进行比较，将危险性高的病毒选取出来；
转换模块将危险性高的病毒选取出来，对其中的序列进行随机排列，从而产生新的病毒；
进化模块将转换模块产生的新病毒重新排列组合，得到目标病毒；
培养模块将危险性最高的目标病毒对控制阻断隔离系统进行培养，使控制阻断隔离系统可以查杀目标病毒；
收集模块收集已知病毒，并将收集到的病毒序列进行分析，保存收集到的病毒序列，算法模块根据收集模块收集到的病毒序列计算出危险概率和变异概率，以此推出病毒的危险性，优先模块选取危险性高的病毒，将原始病毒的危险性进行比较，将危险性高的病毒选取出来；转换模块将危险性高的病毒选取出来，对其中的序列进行随机排列，从而产生新的病毒；进化模块将转换模块产生的新病毒重新排列组合，得到目标病毒；培养模块将危险性最高的目标病毒对控制阻断隔离系统进行培养，使控制阻断隔离系统可以查杀目标病毒。
收集模块包括采集单元和处理单元，采集单元收集已知病毒，处理单元将收集到的病毒序列进行分析，保存收集到的病毒序列；
采集单元收集已知病毒，保存病毒序列，为之后病毒阻断隔离作准备。
算法模块包括算法加密单元、结合单元和算法创建单元，算法加密单元将收集模块收集到的病毒序列进行加密，结合单元将加密后的病毒序列结合，算法创建单元计算出危险概率和变异概率，以此推出病毒的危险性。
基于电力阻断协议的控制阻断隔离系统包括基于电力阻断协议的控制阻断隔离方法，基于电力阻断协议的控制阻断隔离方法包括以下步骤：
S100、收集已知病毒，并将收集到的病毒序列进行分析，保存收集到的病毒序列；
收集已知病毒，并将收集到的病毒序列进行分析，将已知的病毒序列划分为n个区域，并保存；将病毒序列长度设定为Length，以病毒序列的任意位置作为起始点，病毒序列长度Length的计算方法为：
其中，q为病毒序列的长度理论最大值，e为病毒序列的长度实际最大值，cwr是第w个病毒序列和第r个病毒序列之间的序列长度；
根据病毒病毒序列的长度理论最大值及病毒序列的长度实际最大值，再结合第w个病毒序列和第r个病毒序列之间的序列长度，求得病毒序列长度Length；
S200、根据收集到的病毒序列计算出危险概率和变异概率，以此推出病毒的危险性；
根据收集到的病毒序列计算出危险概率Pdanger和变异概率Pchange，以此推出病毒的危险性Danger；
将病毒组成一个集合L：
L＝{L1、L2、L3…Lz}
其中，L1、L2、L3…Lz为病毒所分成的病毒序列，z为病毒分成的病毒序列个数；
将病毒分解成固定长度的病毒序列，以便根据病毒序列的危险系数求出病毒的危险系数，更为精准直观；
集合元素L1、L2、L3…Lz的危险系数为：
……
其中，为集合元素L1的危险系数，/>为集合元素L2的危险系数，/>为集合元素Lz的危险系数,/>为预设系数；
病毒危险系数N为：
其中，n为介于1-z之间的常数；
对集合L中的病毒序列进行因素判断，因素判断包括危险概率Pdanger的判断，变异概率Pchange的判断和病毒的危险性Danger的判断；
危险概率Pdanger:
其中，b1、b2、b3均为预设比例固定值；
危险概率Pdanger:
危险概率Pdanger和变异概率Pchange根据病毒危险系数N和病毒序列长度Length求出，且结合预设比例固定值，更为精准；
病毒的危险性Danger:
Danger＝(Pdanger+Pchange)*Length
病毒危险性Danger结合了危险概率Pdanger和危险概率Pdanger，并和病毒序列长度Length呈反比
S300、选取危险性高的病毒：将原始病毒的危险性进行比较，将危险性高的病毒选取出来；
步骤S300中选取危险性高的病毒方法为：
当Danger≤F时，则判定危险性低，确定控制阻断隔离系统的模式为正常阻断病毒模式；
当Danger＞F时，则判定危险性低，确定控制阻断隔离系统的模式为免疫查杀病毒模式；
其中，F为参考值；
S400、将危险性高的病毒选取出来，对其中的序列进行随机排列，从而产生新的病毒；
S500、将转换模块产生的新病毒重新排列组合，得到目标病毒；
S600、将危险性最高的目标病毒对控制阻断隔离系统进行培养，使控制阻断隔离系统可以查杀目标病毒。
收集模块输出端连接算法模块的输入端，算法模块的输出端连接优先模块的输入端，优先模块的输出端连接转换模块的输入端，转换模块的输出端连接进化模块的输入端，进化模块的输出端连接培养模块的输出端。
收集模块输出端连接算法模块的输入端，算法模块的输出端连接优先模块的输入端，优先模块的输出端连接转换模块的输入端，转换模块的输出端连接进化模块的输入端，进化模块的输出端连接培养模块的输出端。
收集模块、算法模块、优先模块、转换模块、进化模块和培养模块之间通过过局域网连接；
收集模块、算法模块、优先模块、转换模块、进化模块和培养模块之间通过过局域网连接，更为稳定。
工作原理：收集模块收集已知病毒，并将收集到的病毒序列进行分析，保存收集到的病毒序列，算法模块根据收集模块收集到的病毒序列计算出危险概率和变异概率，以此推出病毒的危险性，优先模块选取危险性高的病毒，将原始病毒的危险性进行比较，将危险性高的病毒选取出来；转换模块将危险性高的病毒选取出来，对其中的序列进行随机排列，从而产生新的病毒；进化模块将转换模块产生的新病毒重新排列组合，得到目标病毒；培养模块将危险性最高的目标病毒对控制阻断隔离系统进行培养，使控制阻断隔离系统可以查杀目标病毒。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (2)

1.一种基于电力阻断协议的控制阻断隔离方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S100、收集已知病毒，并将收集到的病毒序列进行分析，保存收集到的病毒序列；
S200、根据收集到的病毒序列计算出危险概率和变异概率，以此推出病毒的危险性；
S300、选取危险性高的病毒：将原始病毒的危险性进行比较，将危险性高的病毒选取出来；
S400、将危险性高的病毒选取出来，对其中的序列进行随机排列，从而产生新的病毒；
S500、将转换模块产生的新病毒重新排列组合，得到目标病毒；
S600、将危险性最高的目标病毒对控制阻断隔离系统进行培养，使控制阻断隔离系统可以查杀目标病毒；
所述步骤S100中：收集已知病毒，并将收集到的病毒序列进行分析，将已知的病毒序列划分为n个区域，并保存；将病毒序列长度设定为Length，以所述病毒序列的任意位置作为起始点，病毒序列长度Length的计算方法为：
其中，q为病毒序列的长度理论最大值，e为病毒序列的长度实际最大值，cwr是第w个病毒序列和第r个病毒序列之间的序列长度；
所述步骤S200中，根据收集到的病毒序列计算出危险概率Pdanger和变异概率Pchange，以此推出病毒的危险性Danger；
将病毒组成一个集合L：
L＝{L1、L2、L3...Lz}
其中，L1、L2、L3...Lz为病毒所分成的病毒序列，z为病毒分成的病毒序列个数；
所述集合元素L1、L2、L3...Lz的危险系数为：
……
其中，为集合元素L1的危险系数，/>为集合元素L2的危险系数，/>为集合元素Lz的危险系数，/>为预设系数；
病毒危险系数N为：
其中，n为介于1-z之间的常数；
对集合L中的病毒序列进行因素判断，所述因素判断包括危险概率Pdanger的判断，变异概率Pchange的判断和病毒的危险性Danger的判断；
所述危险概率Pdanger：
其中，b1、b2、b3均为预设比例固定值；
所述变异概率Pchange：
所述病毒的危险性Danger：
Danger＝(Pdanger+Pchange)*Length。
2.根据权利要求1所述的一种基于电力阻断协议的控制阻断隔离方法，其特征在于：所述步骤S300中选取危险性高的病毒方法为：
当Danger≤F时，则判定危险性低，确定控制阻断隔离系统的模式为正常阻断病毒模式；
当Danger＞F时，则判定危险性低，确定控制阻断隔离系统的模式为免疫查杀病毒模式；其中，F为参考值。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1567118A (zh) * 2004-03-29 2005-01-19 四川大学 一种计算机病毒检测和识别系统及方法
CN102750490A (zh) * 2012-03-23 2012-10-24 南京邮电大学 一种基于协作免疫网络进化算法的病毒检测方法
CN102945345A (zh) * 2012-10-24 2013-02-27 珠海市君天电子科技有限公司 一种基于非文件特征维度的新计算机病毒监控系统及方法
CN107612933A (zh) * 2017-10-20 2018-01-19 广东岭南职业技术学院 一种新型计算机网络病毒防御系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1567118A (zh) * 2004-03-29 2005-01-19 四川大学 一种计算机病毒检测和识别系统及方法
CN102750490A (zh) * 2012-03-23 2012-10-24 南京邮电大学 一种基于协作免疫网络进化算法的病毒检测方法
CN102945345A (zh) * 2012-10-24 2013-02-27 珠海市君天电子科技有限公司 一种基于非文件特征维度的新计算机病毒监控系统及方法
CN107612933A (zh) * 2017-10-20 2018-01-19 广东岭南职业技术学院 一种新型计算机网络病毒防御系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
《基于遗传算法的木马变异分析系统的研究与实现》;郭亚光;《万方数据》;第28-44页 *

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