國網福建省電力有限公司;國網福建省電力有限公司信息通信分公司傅杰獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉國網福建省電力有限公司;國網福建省電力有限公司信息通信分公司申請的專利一種能源互聯網網絡威脅檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116545732B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310618649.9，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權一種能源互聯網網絡威脅檢測方法是由傅杰;林思辰;王怡婷;郭蔡煒;鄭嘉明;紀文;高董英;張坤三;劉宇軒;林晨晗;倪文書;呂智壘;吉眉穎;方志堅;李錚;李少杰;陳昕昊設計研發完成，并于2023-05-29向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種能源互聯網網絡威脅檢測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種能源互聯網網絡威脅檢測方法，具體步驟為：首先使用公共互聯網數據在客戶端本地上預訓練特征嵌入模型；再借鑒聯邦學習和遷移學習思想，由各工業代理使用各自的工業數據對預訓練后的模型進行聯邦訓練；在此基礎上，部署在各網絡的IDS使用極少量的小樣本攻擊樣本就可構建相應的檢測模型，進而生成最終的入侵檢測模型，從而使得最終的入侵檢測模型可針對小樣本攻擊進行有效的入侵檢測。
本發明授權一種能源互聯網網絡威脅檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種能源互聯網網絡威脅檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 構建初始機器學習模型，并獲取公共數據集，然后使用所述公共數據集的隨機子集對所述初始機器學習模型進行預訓練，得到預訓練特征嵌入模型； 獲取能源互聯網本地的能源互聯網數據集，并使用所述能源互聯網數據集對所述預訓練特征嵌入模型進行聯邦訓練，得到聯邦訓練特征嵌入模型； 在本地客戶端上對所述初始機器學習模型進行預訓練，訓練好的模型參數上傳至云服務器存儲； 在各工業代理上對所述預訓練特征嵌入模型進行聯邦訓練，并通過云服務器對所述預訓練特征嵌入模型的參數采用FedAvg方法進行聚合； 獲取正常樣本數據集和指定網絡入侵類型的小樣本攻擊數據集，并將所述正常樣本數據集和所述小樣本攻擊數據集輸入所述聯邦訓練特征嵌入模型，并根據所述聯邦訓練特征嵌入模型的輸出結果，生成最終的入侵檢測模型； 獲取能源互聯網的實時運行數據，并對所述能源互聯網運行數據進行預處理，得到預處理后數據； 將所述預處理后數據輸入所述最終的入侵檢測模型，得到能源互聯網入侵預測結果。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國網福建省電力有限公司;國網福建省電力有限公司信息通信分公司，其通訊地址為：350003 福建省福州市鼓樓區五四路257號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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