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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司宁波供电公司申请的专利一种电力系统网络安全检测方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120455155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510831459.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种电力系统网络安全检测方法、装置、设备及介质是由曹雅素;郑瑞云;张之桢;柯方圆;刘帅;安磊;李鹏;江昊;娄一艇;杨少杰;李钟煦;陈晓杰;王勇;叶明达;裘建开;严钰君;莫佩雲;郭晓庆;张烨华;周晨轶设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力系统网络安全检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种电力系统网络安全检测方法、装置、设备及介质，涉及网络安全检测技术领域，方法包括根据网络流量数据，确定网络拓扑结构每个网络节点的节点重要性，分别提取每个网络节点的延迟时间节点曲线、波动时间节点曲线、丢包率时间节点曲线以及连接失败时间节点数据，构建网络流量时间图谱；将图结构、时序特征向量和日志语义嵌入向量输入至训练好的安全检测模型，得到安全检测评分；根据节点重要性和每个网络节点的安全检测评分，生成电力系统网络安全检测评分，并基于自适应阈值机制，根据实时网络性能参数动态调整异常判定标准，根据电力系统网络安全检测评分和异常判定标准，生成安全检测结果。本发明可以提高安全检测的准确性。

本发明授权一种电力系统网络安全检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种电力系统网络安全检测方法，其特征在于，应用于电力系统，所述电力系统包括网络通讯连接的发电侧设备、变电侧设备、配电设备、继电保护装置和测控装置； 所述电力系统网络安全检测方法包括： 获取所述电力系统的网络拓扑结构、实时网络性能参数以及与所述网络拓扑结构中每个网络节点对应的网络流量数据以及日志数据，并根据所述日志数据，确定所述网络拓扑结构每个所述网络节点的节点重要性，其中，每个所述网络节点与所述发电侧设备、所述变电侧设备、所述配电设备、所述继电保护装置和所述测控装置一一对应； 根据所述网络流量数据，分别提取每个所述网络节点的延迟时间节点曲线、波动时间节点曲线、丢包率时间节点曲线以及连接失败时间节点数据，并根据所述延迟时间节点曲线、所述波动时间节点曲线、所述丢包率时间节点曲线以及所述连接失败时间节点数据，分别构建每个所述网络节点的网络流量时间图谱； 分别提取所述网络流量时间图谱的图结构和时序特征向量，以及所述日志数据的日志语义嵌入向量； 将每个所述网络节点的所述图结构、所述时序特征向量和所述日志语义嵌入向量输入至训练好的安全检测模型，得到每个所述网络节点的安全检测评分； 根据所述节点重要性和每个所述网络节点的安全检测评分，生成电力系统网络安全检测评分，并基于自适应阈值机制，根据所述实时网络性能参数动态调整异常判定标准，根据所述电力系统网络安全检测评分和所述异常判定标准，生成安全检测结果； 所述训练好的安全检测模型包括多模态融合模块和评分模块； 所述多模态融合模块用于融合所述图结构、所述时序特征向量和所述日志语义嵌入向量，生成最终融合特征； 所述评分模块用于对所述最终融合特征进行动态预测，生成所述安全检测评分； 所述评分模块包括多头特征投影单元、自注意力增强单元、图感知门控单元、多粒度时序记忆单元、可微分阈值预测器以及动态评分生成器； 所述多头特征投影单元用于对所述最终融合特征进行多视角线性映射，生成多视角特征集合； 所述自注意力增强单元用于对所述多视角特征集合中的特征进行自注意力增强，生成注意力增强特征； 所述图感知门控单元用于根据获取的所述图结构的邻居表示，基于图注意力机制，对所述注意力增强特征进行图增强，生成图门控特征； 所述多粒度时序记忆单元用于通过多尺度LSTM网络，提取所述图门控特征中的短期记忆依赖和长期记忆依赖，并采用注意力机制融合所述短期记忆依赖和所述长期记忆依赖，生成记忆增强特征； 所述可微分阈值预测器用于预测所述记忆增强特征的动态正常阈值边界； 所述动态评分生成器用于对所述记忆增强特征进行非线性变化，并基于所述动态正常阈值边界，生成所述安全检测评分； 所述多模态融合模块包括多模态线性投影单元、交叉注意力单元以及融合单元； 所述多模态线性投影单元用于分别将所述图结构、所述时序特征向量和所述日志语义嵌入向量线性映射到统一维度空间； 所述交叉注意力单元用于构建所述统一维度空间内的所述图结构、所述时序特征向量和所述日志语义嵌入向量两两之间的交叉注意力矩阵，并计算注意力权重，根据所述注意力权重拼接所述交叉注意力矩阵，生成线性拼接向量； 所述融合单元用于通过全连接层和激活函数，将所述线性拼接向量转换为所述最终融合特征； 所述自适应阈值机制包括： 当所述实时网络性能参数高于历史的网络性能参数时，提高所述异常判定标准； 当所述实时网络性能参数低于历史的网络性能参数时，降低所述异常判定标准。

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