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龍圖騰網(wǎng)恭喜廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司;廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力調(diào)度控制中心申請的專利一種電網(wǎng)的設(shè)備攻擊檢測方法、裝置及系統(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)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114710313B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01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)?專利號為：202210152455.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L9/40；該發(fā)明授權(quán)一種電網(wǎng)的設(shè)備攻擊檢測方法、裝置及系統(tǒng)是由盧建剛;馬騰騰;古振威;梅發(fā)茂;王云;王子駿設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-02-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種電網(wǎng)的設(shè)備攻擊檢測方法、裝置及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種電網(wǎng)的設(shè)備攻擊檢測方法、裝置及系統(tǒng)。該設(shè)備攻擊檢測裝置包括數(shù)據(jù)獲取單元、模型訓(xùn)練單元以及攻擊檢測單元。該設(shè)備攻擊檢測系統(tǒng)包括攻擊檢測模塊以及數(shù)據(jù)存儲模塊。通過對待檢測電網(wǎng)的第一歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)組以及實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)組進(jìn)行特征選擇以實(shí)現(xiàn)降維處理，并根據(jù)降維后的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)組訓(xùn)練預(yù)設(shè)的結(jié)合了KNN算法的決策樹模型以用于對實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)組進(jìn)行攻擊檢測，該設(shè)備攻擊檢測方法、裝置及系統(tǒng)提升電網(wǎng)中設(shè)備攻擊行為檢測的便利性和效率；進(jìn)一步地，本發(fā)明提供的一種電網(wǎng)的設(shè)備攻擊檢測方法、裝置及系統(tǒng)還通過將攻擊檢測所獲得的檢測結(jié)果發(fā)送給用戶，從而提升了設(shè)備攻擊檢測的交互性和結(jié)果直觀性。

本發(fā)明授權(quán)一種電網(wǎng)的設(shè)備攻擊檢測方法、裝置及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種電網(wǎng)的設(shè)備攻擊檢測方法，其特征在于，所述設(shè)備攻擊檢測方法包括：獲取待檢測電網(wǎng)的第一歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)組以及實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)組，對所述第一歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)組進(jìn)行特征選擇以獲取第二歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)組；其中，對所述第一歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)組進(jìn)行數(shù)值歸一化處理，從而獲得待處理數(shù)據(jù)組，并對所述待處理數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析以獲取數(shù)據(jù)特征集合以及對應(yīng)的數(shù)據(jù)特征向量集合；所述數(shù)據(jù)特征集合中的數(shù)據(jù)特征與所述數(shù)據(jù)特征向量集合中的特征向量一一對應(yīng)；通過多種預(yù)設(shè)的聚類算法分別對所述數(shù)據(jù)特征集合進(jìn)行聚類分析以對應(yīng)獲得聚類結(jié)果，從而獲得聚類結(jié)果集合，并根據(jù)各個(gè)聚類結(jié)果對應(yīng)構(gòu)建關(guān)系矩陣；根據(jù)所述關(guān)系矩陣以及預(yù)設(shè)的共聯(lián)矩陣計(jì)算公式，計(jì)算得出所述數(shù)據(jù)特征集合中各個(gè)數(shù)據(jù)特征的共聯(lián)矩陣；根據(jù)層次聚類算法對所述共聯(lián)矩陣進(jìn)行聚類分析，從而獲得數(shù)據(jù)特征簇；根據(jù)預(yù)設(shè)的選擇方法，從所述數(shù)據(jù)特征簇中選擇代表特征，并根據(jù)所述代表特征獲取對應(yīng)的第二歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)組；根據(jù)所述第二歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)組，對預(yù)設(shè)的決策樹模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而獲取設(shè)備攻擊模型；所述決策樹模型基于決策樹以及KNN算法構(gòu)建而成；根據(jù)所述設(shè)備攻擊模型，對所述實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)組進(jìn)行攻擊行為檢測，從而獲得檢測結(jié)果；其中，根據(jù)所述代表特征，對所述實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)組進(jìn)行降維處理，從而獲得降維數(shù)據(jù)組以及對應(yīng)的第一支持度；篩選出所述降維數(shù)據(jù)組中與所述第二歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)組之間相同的第一數(shù)據(jù)，從而對應(yīng)確定所述第一數(shù)據(jù)的第一分類結(jié)果；所述降維數(shù)據(jù)組包括所述第一數(shù)據(jù)以及除第一數(shù)據(jù)之外的第二數(shù)據(jù)；依次根據(jù)各個(gè)第二數(shù)據(jù)的第一支持度，從所述第二歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)組中篩選出若干個(gè)第三數(shù)據(jù)，并依次將各個(gè)第二數(shù)據(jù)以及對應(yīng)篩選出的第三數(shù)據(jù)輸入所述設(shè)備攻擊模型中，從而獲得第二分類結(jié)果；將所述第一分類結(jié)果以及所述第二分類結(jié)果作為檢測結(jié)果輸出。

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