基于机器学习的电网信息系统安全风险预测模型构建

针对传统电网信息系统安全风险预测模型没有分解信号时频特征,导致存在预测准确性能低、预测时间长的问题,提出基于机器学习算法的电网信息系统安全风险预测模型。在电网信息系统中安装数据采集装置,采集电网信息系统运行工况信息,利用自相关匹配检测方法,实现对采集工况信号时频特征的分解,基于交互式学习技术,完成采集运行数据的聚类分析,设置系统安全风险预测指标,并利用机器学习算法计算对应指标的权值,从系统网络攻击预测、用户行为预测和系统硬件设备故障预测3个方面,得出系统安全风险的预测值。实验结果表明:研究模型的预测准确率更高,预测时间更短,有效性更好。

基于Ansible的web形式自动化运维系统的研究与设计

针对传统服务器运维模式在目前大规模的系统机构服务器运维中的不足,导致运维工程师出现工作压力大和效率低问题。因此,提出基于Ansible的web形式自动化运维系统研究和设计,集中批量控制服务器,提高运维工程师的工作质量和效率。

数据挖掘算法在大数据安全防御中的应用与研究

随着互联网、云计算等技术的发展和改进,社会已经进入到了大数据时代,因此大数据信息的安全性显得非常重要。传统的大数据安全防御利用防火墙、访问控制规则、杀毒软件等工具,这些防御技术已经无法适应当前大数据时代的实际需求,为了解决这个问题,本文提出在大数据安全防御中引入数据挖掘算法,比如深度学习等,构建一个强大的、纵深的、智能的防御系统,能够确保大数据应用安全,进一步提高人类社会工作、生活和学习的便捷性。

虚拟化环境下的IT资源监控与性能提升分析

从虚拟化定义入手,重点讨论了虚拟化环境下的运维压力和存在问题,给出了虚拟化环境的规划策略,以及虚拟化环境下的IT资源监控自动化报表实现方式,最后简要介绍了虚拟化环境性能提升技巧。

基于Hypervisor的云计算虚拟化安全防护研究

云计算最基础的技术之一就是虚拟化技术。云计算虚拟化技术在提升资源利用效率的同时也增大了攻击面,另外,软硬件平台资源共享的模式,进一步加剧了虚拟化环境的安全威胁。笔者探讨了云计算虚拟化环境下的安全因素和防护思路,并提出了一种基于Hypervisor虚拟化层的安全防护架构,详细阐述了基于该架构的虚拟化安全防护软件的技术原理、系统结构及功能实现。

大型电网企业服务化IT架构总体框架研究

电网公司提出一主两翼、国际拓展的战略目标,要求信息化从支撑一体化管理向精益化管理的转变,从单纯支撑管制型业务向同时支撑竞争性业务转变。层出不穷的业务形态和业务需求迫切需要信息化手段支撑主营业务的深化改革及竞争型业务的创新发展。这对企业级系统架构的质量与效率提出更高要求。本文研究国内外服务化实践技术与应用现状,提出建立基于云平台支持"平台+应用"敏捷建设模式下应用快速生成的服务架构。采用分层、解耦等手段,有效化解当前技术架构复杂性,并通过划分为资源层、平台层、应用层、访问层和管控层的形式建立资源动态配置、灵活扩展,服务和数据资产有效沉淀,应用快速组装,敏捷开发、快速迭代的IT技术框架,有效规划好大型电网企业未来信息化建设工作。

基于全链路的大数据基础管理关键技术分析

随着各行企业的不断发展,新布局不断推进,使大数据管理技术不得不弃旧革新,跨专业专业数据分析应用、各专业数据共享和融合成为业务改革提升的迫切需求。本文结合大数据技术,讲述了全链路数据管理的全过程、大数据计算分析技术以及关键技术的创新研究,能够实现业务数据全过程信息化、标准化管控,增强数据处理、分析和供给能力以及数据流通和共享。

基于全链路的交互式数据探索技术研究

在大数据的数据价值挖掘方面,交互式数据探索发挥着重要作用。基于此,本文在分析全链路数据管理和交互式数据探索概念的基础上,结合电网数据管理平台建设需求,对电网数据全链路管理方案和交互式数据探索技术措施进行探讨,发现技术应用能够为电网数据应用管理提供支持。

分析一站式可视化数据运维管理平台建设中全链路的应用价值

随着“云大物智移”技术成为越发成熟的前沿技术,一定程度上颠覆了电能质量监测、电能量数据、配网设备数据分析等电网业务的传统信息处理和数据分析方法。目前,公司数据应用需求呈现出显著的数量激增、类型多样、响应敏捷要求持续提升的发展态势,对各业务系统的数据融合、数据共享也提出更多更高的要求,研究分析能力、数据处理能力更强的数据分析方式具有重要的意义。在此基础上,一站式可视化数据维运管理平台是大数据背景下的必然发展方向,而在这个管理平台建设中,全链路数据管理方式发挥着重要作用。本文以全链路数据管理为主题,分析全链路的应用价值,旨在为相关研究提供借鉴。

探究多元化业务建模框架设计中交互式学习技术的应用

本文基于交互式学习技术的多元化业务建模框架设计经验,以多元化业务建模框架建设技术为视角,就交互式学习技术及其在多元化业务建模框架设计中的应用进行了简要分析。明确机器学习技术、人工智能算法、数据治理技术等应用目的与价值,从而为基于交互式学习技术的多元化业务建模框架构建实践提供有益指导,更好地助力电网企业信息化建设,推动电网企业可持续竞争发展。

交互式学习技术下的多元化业务建模框架分析

本文以多元化业务建模框架体系为研究对象,对其在交互式学习技术条件下的应用模式进行分析。通过对通用机器学习算法的简述,说明机器学习中数据标准化与归一化的处理方案,在实现机器学习数据驱重的同时,提高数据清洗与治理能力。同时,在系统化的训练模式细化说明中,分步骤对其实施方案进行介绍,为相关技术内容开发与研究提供参考材料。

基于大数据挖掘和运营的企业数据资产管理平台分析

在当前信息化社会的进程下，数据在企业发展中的作用越发明显，本文介绍了企业数据资产管理中遇到的问题与基于大数据挖掘和运营数据资产管理平台的建设，以及利用数据资产进一步提升企业的核心竞争力，希望能够给读者带来启发。

电网企业固定资产账卡物数据管理研究

企业效益的主要来源就是固定资产的高效运行，固定资产账卡物数据管理在电网企业中占据重要组成成分。本文分析了电网企业固定资产账卡物数据管理的原理与制约因素，并且提出了优化方案，提高固定资产管理的质量与效率，避免浪费的现象发生，为电网企业的运营发展提供基础与保障，使其达到账务卡一致化的管理模式。