買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉國網(wǎng)浙江省電力有限公司杭州市富陽區(qū)供電公司;國網(wǎng)浙江省電力有限公司杭州供電公司申請的專利一種基于低強(qiáng)度異常模式數(shù)據(jù)的攻擊事件預(yù)測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120455180B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202510964038.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L9/40；該發(fā)明授權(quán)一種基于低強(qiáng)度異常模式數(shù)據(jù)的攻擊事件預(yù)測方法及系統(tǒng)是由尤敏;池建飛;韓榮杰;錢錦;羅良;周波;蔣建;李強(qiáng)強(qiáng);杜文俊;王立森;羅俊;周桀鵬;袁海濤;徐萱煒設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-14向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于低強(qiáng)度異常模式數(shù)據(jù)的攻擊事件預(yù)測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及電力監(jiān)控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于低強(qiáng)度異常模式數(shù)據(jù)的攻擊事件預(yù)測方法及系統(tǒng)，基于從歷史多源異構(gòu)數(shù)據(jù)選取的低強(qiáng)度異常模式數(shù)據(jù)，從歷史多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中截取異常數(shù)據(jù)片段，分析后得到目標(biāo)異常數(shù)據(jù)片段；基于對(duì)目標(biāo)異常數(shù)據(jù)片段進(jìn)行特征提取得到的目標(biāo)關(guān)鍵時(shí)序異常特征，對(duì)門控循環(huán)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到未來時(shí)間序列特征預(yù)測模型；對(duì)低強(qiáng)度異常事件進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，得到空間關(guān)聯(lián)特征拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；基于未來時(shí)間序列特征預(yù)測模型，得到未來時(shí)間序列特征；基于將未來時(shí)間序列特征和空間關(guān)聯(lián)特征拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行融合構(gòu)建的異常事件演化圖譜，得到攻擊事件預(yù)測結(jié)果。本申請?zhí)峁┑姆椒ǎ軌蛟诠羰录l(fā)生的準(zhǔn)備階段進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。

本發(fā)明授權(quán)一種基于低強(qiáng)度異常模式數(shù)據(jù)的攻擊事件預(yù)測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于低強(qiáng)度異常模式數(shù)據(jù)的攻擊事件預(yù)測方法，其特征在于，所述方法應(yīng)用于所述攻擊事件的準(zhǔn)備階段，所述方法包括： 基于獲取的目標(biāo)電力調(diào)度控制系統(tǒng)的歷史多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，選取低強(qiáng)度異常模式數(shù)據(jù)，所述低強(qiáng)度異常模式數(shù)據(jù)被設(shè)定為信號(hào)強(qiáng)度小于預(yù)設(shè)強(qiáng)度閾值且在時(shí)間和或空間分布上大于距離閾值的數(shù)據(jù)； 基于所述低強(qiáng)度異常模式數(shù)據(jù)，從所述歷史多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中截取異常數(shù)據(jù)片段，對(duì)所述異常數(shù)據(jù)片段進(jìn)行周期性、聚集性和突發(fā)性分析，根據(jù)分析結(jié)果得到目標(biāo)異常數(shù)據(jù)片段； 對(duì)所述目標(biāo)異常數(shù)據(jù)片段進(jìn)行特征提取，得到目標(biāo)關(guān)鍵時(shí)序異常特征，并根據(jù)所述目標(biāo)關(guān)鍵時(shí)序異常特征對(duì)構(gòu)建的門控循環(huán)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到未來時(shí)間序列特征預(yù)測模型； 對(duì)所述低強(qiáng)度異常模式數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的低強(qiáng)度異常事件進(jìn)行節(jié)點(diǎn)特征聚合和圖像化處理，得到空間關(guān)聯(lián)特征拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)； 在實(shí)際預(yù)測過程中，將基于實(shí)時(shí)多源異常數(shù)據(jù)獲取的所述目標(biāo)關(guān)鍵時(shí)序異常特征輸入所述未來時(shí)間序列特征預(yù)測模型，得到未來時(shí)間序列特征； 將所述未來時(shí)間序列特征和所述空間關(guān)聯(lián)特征拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行融合，以構(gòu)建異常事件演化圖譜，基于所述異常事件演化圖譜，得到攻擊事件預(yù)測結(jié)果； 所述基于獲取的目標(biāo)電力調(diào)度控制系統(tǒng)的異常事件對(duì)應(yīng)的歷史多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，選取低強(qiáng)度異常模式數(shù)據(jù)，包括： 基于設(shè)備負(fù)載的第一強(qiáng)度閾值，對(duì)獲取的設(shè)備負(fù)載數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估分析，得到設(shè)備負(fù)載數(shù)據(jù)序列； 基于通信規(guī)則的第二強(qiáng)度閾值，對(duì)獲取的網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，得到通信特征數(shù)據(jù)序列； 基于設(shè)備運(yùn)行規(guī)則的第三強(qiáng)度閾值，對(duì)獲取的設(shè)備量測數(shù)據(jù)進(jìn)行可靠性分析，得到設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)序列； 對(duì)所述設(shè)備負(fù)載數(shù)據(jù)序列、所述通信特征數(shù)據(jù)序列和所述設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)序列的時(shí)間對(duì)齊后采用加權(quán)平均法進(jìn)行融合，得到融合數(shù)據(jù)矩陣； 采用預(yù)設(shè)的第一數(shù)據(jù)分布密度函數(shù)計(jì)算所述融合數(shù)據(jù)矩陣中各個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度，并根據(jù)所述局部密度計(jì)算各個(gè)所述數(shù)據(jù)點(diǎn)與其相鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)的相對(duì)密度比值； 根據(jù)所述相對(duì)密度比值與預(yù)先設(shè)定的所述距離閾值之間的關(guān)系，得到低強(qiáng)度異常模式數(shù)據(jù)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人國網(wǎng)浙江省電力有限公司杭州市富陽區(qū)供電公司;國網(wǎng)浙江省電力有限公司杭州供電公司，其通訊地址為：311400 浙江省杭州市富陽區(qū)鹿山街道江波街218號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。