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龙图腾网获悉国网上海市电力公司;安徽继远检验检测技术有限公司申请的专利一种用于电力设备协议漏洞特征提取方法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：CN119094187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411181681.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种用于电力设备协议漏洞特征提取方法是由王彬彬;郭乃网;张蕾;刘畅;郑成;孙浩;黄云;张黎设计研发完成，并于2024-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于电力设备协议漏洞特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于电力设备协议漏洞特征提取方法，涉及漏洞特征提取技术领域。该用于电力设备协议漏洞特征提取方法，将具有漏洞特征的电力设备协议逐个应用于电力设备安全测试中；获取电力设备在安全测试过程中的测试数据集；基于电力设备在安全测试过程中的测试数据集判断电力设备是否异常：若电力设备异常，则提取该次电力设备安全测试对应的具有漏洞特征的电力设备协议中的漏洞特征，并存储于漏洞特征数据库中，实现了通过综合分析电力设备的设备状态、网络稳定性和系统性能，确定电力设备的正常与否，从而可以实现是否将对应的电力设备协议中的漏洞特征存储于数据库中，从而可以根据电力设备的实际情况来提取电力设备协议中的漏洞特征。

本发明授权一种用于电力设备协议漏洞特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种用于电力设备协议漏洞特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 从授权数据库中获取若干个具有漏洞特征的电力设备协议； 将具有漏洞特征的电力设备协议逐个应用于电力设备安全测试中； 获取电力设备在安全测试过程中的测试数据集； 基于电力设备在安全测试过程中的测试数据集判断电力设备是否异常： 若电力设备异常，则提取该次电力设备安全测试对应的具有漏洞特征的电力设备协议中的漏洞特征，并存储于漏洞特征数据库中； 若电力设备不异常，则不提取该次电力设备安全测试对应的具有漏洞特征的电力设备协议中的漏洞特征； 所述基于电力设备在安全测试过程中的测试数据集判断电力设备是否异常，包括以下步骤： 获取数据库中存储的参定测试数据集； 将数据库中存储的参定测试数据集与测试数据集进行融合分析，获得测试异常评估指数； 所述将数据库中存储的参定测试数据集与测试数据集进行融合分析，获得测试异常评估指数，包括以下步骤： 将设备状态数据与设备状态参定数据进行融合分析，获得设备状态评估系数； 将网络通信数据与网络通信参定数据进行融合分析，获得网络通信评估系数； 将性能指标数据与性能指标参定数据进行融合分析，获得性能指标评估系数； 将设备状态评估系数、网络通信评估系数和性能指标评估系数进行融合分析，获得测试异常评估指数； 所述将设备状态数据与设备状态参定数据进行融合分析，获得设备状态评估系数，包括以下步骤： 获取设定时间内的能量消耗量与设定之间内的能量参定消耗量的差值； 获取设定时间内的告警次数与设定时间内的告警参定次数的比值； 基于设定时间内的能量消耗量与设定之间内的能量参定消耗量的差值和设定时间内的告警次数与设定时间内的告警参定次数的比值确定设备状态评估系数； 所述将网络通信数据与网络通信参定数据进行融合分析，获得网络通信评估系数，包括以下步骤： 获取通信频率与参定通信频率的差值； 获取未完成的TCP三次握手次数与未完成的TCP三次握手参定次数的比值； 获取重连次数与参定重连次数的比值； 基于通信频率与参定通信频率的差值、未完成的TCP三次握手次数与未完成的TCP三次握手参定次数的比值和重连次数与参定重连次数的比值确定网络通信评估系数； 所述将性能指标数据与性能指标参定数据进行融合分析，获得性能指标评估系数，包括以下步骤： 获取CPU使用率与CPU参定使用率的差值； 获取响应延迟时间与参定响应延迟时间的比值； 基于CPU使用率与CPU参定使用率的差值和响应延迟时间与参定响应延迟时间的比值确定性能指标评估系数； 所述测试异常评估指数的计算公式如下： ； 式中，CyZ为测试异常评估指数，Sx为设备状态评估系数，Wx为网络通信评估系数，Xx为性能指标评估系数，α1为数据库中存储的设备状态评估系数权重因子，α2为数据库中存储的网络通信评估系数权重因子，α3为数据库中存储的性能指标评估系数权重因子； 其中，所述性能指标评估系数的计算公式如下： ； 式中，Xx为性能指标评估系数，CP为CPU使用率与CPU参定使用率的差值，Bt为响应延迟时间与参定响应延迟时间的比值，e为自然常数； 网络通信评估系数的计算公式如下： ； 式中，为网络通信评估系数，为通信频率与参定通信频率的差值，为未完成的TCP三次握手次数与未完成的TCP三次握手参定次数的比值，为重连次数与参定重连次数的比值。

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