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龍圖騰網獲悉中國電力科學研究院有限公司;國網北京市電力公司;國家電網有限公司申請的專利電網安全分析機器學習模型測試方法、裝置、設備及介質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：CN115129607B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202210849025.3，技術領域涉及：G06F11/3668；該發明授權電網安全分析機器學習模型測試方法、裝置、設備及介質是由喬驥;王曉輝;李家騰;朱瓊鋒;史夢潔設計研發完成，并于2022-07-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本電網安全分析機器學習模型測試方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明的目的在于提供一種電網安全分析機器學習模型測試方法、裝置、設備及介質，方法包括：獲取電網運行的故障樣本集，故障樣本集包括作為電網安全分析機器學習模型輸入的原始樣本；對原始樣本施加擾動，生成第一對抗樣本；以第一對抗樣本與原始原本的差距最小為目標，以電網安全分析機器學習模型輸出錯誤分類結果為約束條件，對第一對抗樣本進行迭代尋優，得到最終攻擊樣本；將最終攻擊樣本輸入電網安全分析機器學習模型中，獲得第一分類結果；將第一分類結果與正確結果比較，得到測試結果。通過自動生成對抗攻擊樣本輸入至模型，測試模型決策的魯棒性和安全性，量化評估對抗樣本攻擊效果，發現模型決策風險，提升了模型應用安全性。

本發明授權電網安全分析機器學習模型測試方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種電網安全分析機器學習模型測試方法，其特征在于，包括如下步驟： 獲取電網運行的故障樣本集，其中，所述故障樣本集至少包括作為電網安全分析機器學習模型輸入的原始樣本； 對所述原始樣本施加擾動，生成第一對抗樣本； 設定第一對抗樣本與原始樣本的度量距離、對抗樣本生成算法的尋優次數N、優化方法、攻擊目標標簽；對第一對抗樣本施加擾動，使電網安全分析機器學習模型以高置信度給出錯誤的標簽； 電網故障后的穩定評估為2分類問題，穩定時標簽為1，失穩時標簽為0；對抗樣本的攻擊目標設置為：通過對抗攻擊，使得電網安全分析機器學習模型將真實穩定的樣本判斷為失穩，將真實失穩的樣本判斷為穩定，從而使電網安全分析機器學習模型性能降低或失效； 將對抗樣本攻擊問題設置為一個帶約束的優化問題，其中優化目標為： 其中，即為對抗樣本的擾動量；為最終攻擊樣本；為對抗樣本； 相應的約束條件為： 其中，為對抗樣本輸入至神經網絡后，模型輸出的判別結果，為目標類別標簽； 另一個約束條件為： 將生成的對抗樣本每一維的特征限制在[0，1]的范圍內，n為特征維度； 設置一個新的變量，將優化的問題轉換為優化變量的問題： 經過變化之后，目標函數轉變為： 其中，c為常數，用于平衡目標函數兩項的權重；函數的定義為： 其中，是最后一個隱藏層的輸出，這個向量的最大值對應的就是正確的類別；為設定的參數，改變值可以改變錯誤分類的置信度；值越大，被誤分類的概率也越大；C i為模型輸出的、不同于目標類別Ct的類別；采用Adam方法進行對抗攻擊樣本迭代生成，得到對抗攻擊后的樣本作為最終攻擊樣本； 將所述最終攻擊樣本輸入所述電網安全分析機器學習模型中，獲得第一分類結果； 將所述第一分類結果與正確結果比較，得到所述電網安全分析機器學習模型的測試結果。

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中國電力科學研究院有限公司;國網北京市電力公司;國家電網有限公司，其通訊地址為：100192 北京市海淀區清河小營東路15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”。