申请/专利权人：国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司

申请日：2023-11-09

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117749764A

主分类号：H04L61/5007

分类号：H04L61/5007;H04L101/659;H04L101/604

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.03.22#公开

摘要：本发明涉及电力网络设备指纹技术领域，涉及一种融合IPv6的大规模电力网络设备指纹的自动化提取方法，包括：1通过启发式IPv6地址探测技术和6Tree技术，生成活跃IPv6地址；2分析设备、服务和用户资产探测的地址结构；3建立地址概率模型；4构建面向IPv6网络空间设备、服务和用户探测的地址结构聚类分析架构；5提出探测地址启发式高精度智能生成方法；6利用bert‑base‑NER模型提取探测响应数据报文中的非结构化文本信息；7分析词向量之间的传播关系，并构建词向量的句式关系；8建立设备指纹的完整信息表示。本发明能提高地址空间探测效率。

主权项：1.融合IPv6的大规模电力网络设备指纹的自动化提取方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：通过启发式IPv6地址探测技术和6Tree技术，利用种子地址生成活跃IPv6地址；步骤2：分析设备、服务和用户资产探测的地址结构，智能分析和探测地址智能生成；步骤3：建立面向IPv6空间拓扑结构探测的地址概率模型，给出判断地址存活性方法；步骤4：构建面向IPv6网络空间设备、服务和用户探测的地址结构聚类分析架构，揭示IPv6地址结构中稳定与不稳定段之间的依赖关系；步骤5：提出探测地址启发式高精度智能生成方法，解决网络空间发现领域围绕IPv6先决性问题；步骤6：基于自然语言处理，利用bert-base-NER模型提取探测响应数据报文中的非结构化文本信息；步骤7：分析词向量之间的传播关系，并构建词向量的句式关系；步骤8：研究分析关键词之间的相互作用和依赖关系，建立设备指纹的完整信息表示。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司 融合IPv6的大规模电力网络设备指纹的自动化提取方法

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